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
Kafka 为什么要抛弃 Zookeeper？
本文，我们分析了为什么 Kafka 要移除 ZooKeeper，主要原因有两个：ZooKeeper不能满足 Kafka的发展以及 Kafka想创建自己的生态。在面临越来越复杂的数据流处理需求时，KRaft 模式为 Kafka 提供了一种更高效、简洁的架构方案。不论结局如何，Kafka 和 ZooKe
Zookeeper+消息队列（kafka）
Zookeeper 是一个分布式协调服务，专门为分布式应用提供高效可靠的协调、同步、配置管理和 故障恢复等功能。它的设计目的是简化分布式系统的管理，保证多个节点之间的数据一致性和协调工 作。Zookeeper 提供了类似文件系统的层次化命名空间，用来存储和管理元数据，确保分布式应用的高 可用性和强一
kafka-clients之mq丢失问题
客户端版本为2.6.x，客户端机器可能在尝试连接 Kafka broker 时因为超时断开，导致无法成功接收或更新 metadata由于客户端没有及时感知到broker重新选举的metadata数据，一直尝试向宕机的broker发送mq，在2分钟后超时，最终失败导致部分mq消息丢失如何解决该问题场景
Kafka 解决消息丢失、乱序与重复消费
Apache Kafka 作为一种强大的分布式消息系统，在实际应用中可能会遇到消息丢失、乱序、重复消费等问题。通过深入理解 Kafka 的工作原理，正确配置生产者、Broker 和消费者的参数，以及采取适当的解决方案，可以有效地解决这些问题，提高系统的稳定性和可靠性。在实际应用中，需要根据具体的业务
Kafka 物理存储机制
一个商业化消息队列的性能好坏，其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一。下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度，分析Kafka是如何实现高效文件存储，及实际应用效果。Kafka的基本存储单位是分区。在配置Kafka的时候，管理员指定了一个用于存储分区的目录清单log.d
Kafka 常见问题与解决
Kafka 是一个高性能的分布式消息流处理平台，广泛用于实时数据处理、大规模日志收集和事件驱动架构。然而，由于 Kafka 的分布式特性、复杂的配置以及多种应用场景，使用过程中可能会遇到一些常见问题。
Spring Boot 整合 Kafka 详解
上一篇分享了 Kafka 的一些基本概念及应用场景，本篇我们来分享一下在 Spring Boot 项目中如何使用 Kafka。
