Kafka
分区、副本、ISR机制、ACK应答机制、消息有序 不丢失 堆积 失败 等处理方案
曹操出行借助 ApsaraMQ for Kafka Serverless 提升效率，成本节省超 20%
曹操出行创立于 2015 年 5 月 21 日，是吉利控股集团布局“新能源汽车共享生态”的战略性投资业务，目前已经发展为中国领先的共享出行平台，曹操出行以“科技重塑绿色共享出行”为使命，将全球领先的互联网、车联网、自动驾驶技术以及新能源科技，创新应用于共享出行领域，以“用心服务国民出行”为品牌主张，
Kafka
消息生产者，就是向Kafka broker发消息的客户端。消息消费者，向Kafka broker取消息的客户端。消费者组，由多个consumer组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费；消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上
kafka 幂等主键保存在hbase和redis中的优缺点
综上所述，选择HBase还是Redis存储幂等主键数据，取决于具体的应用场景和需求。如果需要处理的数据量巨大，且重视数据的持久性和分析能力，HBase是更好的选择。而如果追求极致的性能和快速响应，尤其是处理高并发的短暂会话或状态保持，Redis则更为合适。在设计系统时，还需要考虑数据的生命周期、成本
消息队列详细介绍、工作原理，kafka与RocketMQ的比对
首先，我们可以给消费队列两端加入更多的消费者和生产者，提高请求产生和处理效率。其次，我们给消息队列进行分片，先将消息分类成不同的topic，每个topic被分配到对应的position，当单机存有多个position的时候，容易占用cpu和内存较高的情况，影响性能，这时候分给不同的机器，这每个机器对
Kafka+RabbitMQ+ActiveMQ看看消息队列设计精要5
消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发的Notify、MetaQ、Rocke
单机安装kafka（含账号密码认证）
Kafka 的 Scala 版本指的是 Apache Kafka 的代码库使用 Scala 编程语言编写的部分。Kafka 是用 Java 和 Scala 混合开发的，主要的服务和功能是用 Java 实现的，但一些组件和库，特别是在流处理方面，使用了 Scala。
基于Kafka2.1解读Producer原理
相信现在的javer对于Kafka应该都很熟悉了，不管是八股文还是工作中使用。虽然Kafka server是scala写的，但是client是java写的，所以咱们理解client的代码还是比较容易的，今天先来基于源码解读下Kafka Producer的主体流程Kafka的消息发送其实就是一个RPC
Spring Boot 应用Kafka讲解和案例示范
Kafka 是一款高吞吐量、低延迟的分布式消息系统。本文将详细介绍如何在 Spring Boot 项目中使用 Kafka 进行消息接收与消费，并结合幂等和重试机制，确保消息消费的可靠性和系统的扩展性。我们将以电商交易系统为案例进行深入解析。
flink与kafka基础知识
Flink是一个分布式实时计算框架。用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。有状态：有状态计算是将当前批次结果加上上一批次计算的结果。无界流有定义流的开始，但没有定义流的结束(没有边界)。它们会无休止地产生数据。流处理。
Kafka技术详解[3]: 生产与消费数据
一旦消息主题创建完成，就可以通过Kafka客户端向Kafka服务器的主题中发送消息。Kafka生产者客户端是一套API接口，任何能够通过这些接口连接Kafka并发送数据的组件都可以称为Kafka生产者。通常，也可通过Java程序来生产数据。同样地，可以通过Java程序来消费数据。一旦消息通过生产者客
在 Java 中实现 Kafka Producer 的单例模式
在分布式系统中，Apache Kafka 是一个非常受欢迎的消息中间件。它提供了高吞吐量、低延迟的消息传递机制，非常适合处理实时数据流。本文将介绍如何在 Java 中使用 Kafka Producer 并实现单例模式，以确保资源的有效管理。Kafka 是一个分布式流处理平台，它的核心功能包括发布和订
windows 11 配置 kafka 使用SASL SCRAM-SHA-256 认证
windows 11 配置Kafka
kafka 如何减少数据丢失?
kafka 如何减少数据丢失?
Ubuntu操作Kafka简单说明
在Ubuntu下操作Kafka服务端、客户端，创建主题，发布订阅内容，Kafka Web可视化等内容验证。
Kafka+RabbitMQ+ActiveMQ看看消息队列设计精要8
消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发的Notify、MetaQ、Rocke
Kafka介绍
Apache Kafka 是大数据生态系统中的一个重要组成部分，它不仅作为一个高效的消息传递系统，还作为数据管道和事件驱动架构的核心组件，为实时数据处理和分析提供了强大的支持。通过其高吞吐量、低延迟、可扩展性和容错性，Kafka 成为了现代数据架构中的首选技术之一。
kafka如何保证消息不丢失和不重复消费
消息不丢失：通过副本机制、生产者和 Broker 的配置来确保消息成功写入并持久。
kafka
kafka消费模式：主要有2种，分别是一对一的消费和一对多的消费。一对一消费：点对点通信，一个发送，一个接收。消息发送者将消息发送至队列中，通知消费者从队列中拉去数据进行消费，消费完毕后，队列中消息删除。1条消息只能被1个消费者消费一对多消费：也成为发布/订阅模式，利用topic存储消息，消息生产者
Kafka高可用性原理深度解析
kafka 高可用机制
