Kafka生产常见问题分析与总结
业务运行正常的情况下。业务运行异常的情况下。
kafka基础知识
即producer写入新消息后 不会立即消费，leader会等待该消息被所有副本都同步后，再更新高水位线位置，这样consumer才能消费producer新鞋入的消息。如果写入失败，会返回一个错误。大多数情况下，消息会正常到达，不过一旦失败，produer会自动重试，但若出错了，服务器是无感知的。特
52、Flink的应用程序参数处理-ParameterTool介绍及使用示例
系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink 部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。3、Flik Table API和S
Flink对接Kafka的topic数据消费offset设置参数
在 Flink 的配置文件（如 flink-conf.yaml）中，，可以通过设置以下参数来配置。是 Flink 中用于设置消费 Kafka topic 数据的起始 offset 的配置参数之一。参数是用于 Flink 1.14 版本及以上。在更早的版本中，可以使用。参数来设置消费 Kafka 数据
kafka
在安装kafka时发现，现在kafka和zookeeper是绑定在一起的而且kafka是需要java环境的，zookeeper的端口为2181，kafka的端口为9092。kafka的consumer是通过主动从broker的topic中pull拉取消息，productor是通过push主动向bro
Kafka系列(四)
简介一下kafkaStream。
通过 docker-compose 部署 Kafka
在 Kafka 中，由于消息的生产和消费速度可能不一致，导致消息会积压在 Kafka 的分区中，如果这些积压的消息处理不及时，会导致 Kafka 系统的性能下降和可用性降低等问题。可以通过 Kafka 的 offset 操作，重置消费 offset，跳过已经处理过的消息，减少数据积压的问题。：在消费
flink连接kafka
flink 连接kafka (基础篇)
Flink流批一体计算（23）：Flink SQL之多流kafka写入多个mysql sink
WITH提供了一种编写辅助语句以用于更大的查询的方法。这些语句通常被称为公共表表达式（CTE），可以被视为定义仅针对一个查询存在的临时视图。json.fail-on-missing-field：在json缺失字段时是否报错。json.ignore-parse-errors：在解析json失败时是否报
【flink番外篇】15、Flink维表实战之6种实现方式-维表来源于第三方数据源
一、Flink 专栏Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink 部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。
Kafka基础知识
Kafka 是一个分布式流处理平台，用于收集、处理、存储和集成大规模数据。它具有高吞吐量、容错性和可伸缩性等特点，被广泛应用于数据集成、流处理、日志聚合等场景。Kafka 的核心概念包括以下内容：事件：事件是由软件或应用程序识别或记录的任何类型的操作、事件或更改。例如，支付、网站点击或温度读数等。主
【Kafka系列 06】Kafka Producer源码解析
调用 KafkaProducer.send() 发送消息，在经过拦截器处理，key/value 序列化处理后，实际是将消息保存到 消息累加器 RecordAccumulator 中，实际上就是保存到一个 Map 中 (ConcurrentMap)，这条消息会被记录到同一个记录批次 (相同主题相同分区
Spring-Kafka 3.0 消费者消费失败处理方案
我们作为Kafka在使用Kafka是，必然考虑消息消费失败的重试次数，重试后仍然失败如何处理，要么阻塞，要么丢弃，或者保存Kafka3.0 版本默认失败重试次数为10次，准确讲应该是1次正常调用+9次重试，这个在这个类可以看到 org.springframework.kafka.listener.S
面试题篇-13-Kafka相关面试题
消息队列Message Queue，简称MQ。是一种应用间的通信方式，主要由三个部分组成。生产者：Producer消息的产生者与调用端主要负责消息所承载的业务信息的实例化是一个队列的发起方代理：Broker主要的处理单元负责消息的存储、投递、及各种队列附加功能的实现是消息队列最核心的组成部分消费者：
kafka实现延迟队列
首先说一下延迟队列这个东西，实际上实现他的方法有很多，kafka实现并不是一个最好的选择，例如redis的zset可以实现，rocketmq天然的可以实现，rabbitmq也可以实现。如果切换前几种方案成本高的情况下，那么就使用kafka实现，实际上kafka实现延迟队列也是借用了rocketmq的
如何将不同类别信息发送到kafka的不同通道中
在Kafka中，不同的通道被称为"主题（Topic）"，可以将消息发送到不同的主题中。通过这样的方式，可以使用Java代码将不同的信息发送到不同的Kafka主题（通道）中。这种区分不同通道的方式有助于实现消息的分类和处理。创建生产者对象：首先，需要创建一个Kafka生产者对象，用于向Kafka集群发
Kafka生产与消费详解
代码见：代码中使用到了自定义序列化。id的长度4个字节，字符串的长度描述4个字节， 字符串本身的长度nameSize个字节自定义序列化容易导致程序的脆弱性。举例，在我们上面的实现里，我们有多种类型的消费者，每个消费者对实体字段都有各自的需求，比如，有的将字段变更为long型，有的会增加字段，这样会出
NineData：从 Kafka 到 ClickHouse 的数据同步解决方案
需要处理和分析大量日志数据的应用，例如系统监控、安全审计等，可以使用此功能将日志数据从 Kafka 同步到 ClickHouse，利用 ClickHouse 的高效查询能力进行深度分析。： NineData 提供了强大的数据转换和映射功能，以解决 Kafka 和 ClickHouse 之间的格式和结
CVE-2023-34040 Kafka 反序列化RCE
漏洞描述Spring Kafka 是 Spring Framework 生态系统中的一个模块，用于简化在 Spring 应用程序中集成 Apache Kafka 的过程，记录 (record) 指 Kafka 消息中的一条记录。受影响版本中默认未对记录配置ErrorHandlingDeseriali
springboot使用@KafkaListener监听多个kafka配置
背景: 使用springboot整合kafka时, springboot默认读取配置文件中 spring.kafka...配置初始化kafka, 使用@KafkaListener时指定topic即可, 当服务中需要监听多个kafka时, 需要配置多个kafka, 这种方式不适用。4. @KafkaL
