Kafka如何保证消息的消费顺序【全局有序、局部有序】、Kafka为什么这么快？【重点】
此时，Partition的数量仍然可以设置多个，提升Topic的整体吞吐量。没有指明 partition 值但有 key 的情况下，将 key 的 hash 值与 topic 的 partition数进行取余得到 partition 值；在不增加partition数量的情况下想提高消费速度，可以考虑
48 | DMA：为什么Kafka这么快？
讲到这里，相信对 DMA 的原理、作用和效果都有所理解了。那么，我们一起来回顾总结一下。如果我们始终让 CPU 来进行各种数据传输工作，会特别浪费。一方面，我们的数据传输工作用不到多少 CPU 核心的“计算”功能。另一方面，CPU 的运转速度也比 I/O 操作要快很多。所以，我们希望能够给 CPU“
第3、4章 Kafka 生产者 和 消费者 ——向 Kafka 写入数据 和读取数据
点对点模型：适用于一对一的消息传递，具有高可靠性。发布/订阅模型：适用于广播消息给多个消费者，实现消息的广播。主题模型：适用于根据消息的主题进行灵活的过滤和匹配，处理复杂的消息路由需求。
Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 有什么优缺点？
那么 A 系统连续发送 3 条消息到 MQ 队列中，假如耗时 5ms，A 系统从接受一个请求到返回响应给用户，总时长是 3 + 5 = 8ms，对于用户而言，其实感觉上就是点个按钮，8ms 以后就直接返回了，爽！所以消息队列实际是一种非常复杂的架构，你引入它有很多好处，但是也得针对它带来的坏处做各种
消息队列MQ详解(Kafka、RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ等)
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RocketMQ等。
restful web服务实现mysql+debezium+kafka对mysql数据库的业务实时变更数据监控
本文主要实现了java程序，创建restful web服务，示范利用RestController、Debezium和KafkaListener通过binlog日志监控并获得mysql业务数据库变更，请用具体数据集举例说明以上程序各步骤处理结果
Kafka常见生产问题详解
比如，在原有Topic下，可以调整Producer的分区策略，让Producer将后续的消息更多的发送到新增的Partition里，这样可以让各个Partition上的消息能够趋于平衡。思路是可行的，但是重试的次数，发送消息的数量等都是需要考虑的问题。PageCache缓存中的消息是断电即丢失的。因
滴滴二面：kafka的零拷贝原理?
零拷贝通过DMA（DirectMemoryAccess）技术把文件内容复制到内核空间中的ReadBuffer，接着把包含数据位置和长度信息的文件描述符加载到SocketBuffer中，DMA引擎直接可以把数据从内核空间中传递给网卡设备。而零拷贝，就是把这两次多于的拷贝省略掉，应用程序可以直接把磁盘中
如何配置Kafka账号密码
我们需要与第三方系统进行数据同步，需要搭建公网Kafka，Kafka默认是没有用户密码校验的，所以我们需要配置用户名密码校验。-Djava.security.auth.login.config=用kafka tool测试连接，下载地址：https://www.kafkatool.com/这里配置了内
39、Flink 的CDC 格式：maxwell部署以及示例
Maxwell是一个CDC（Changelog Data Capture）工具，可以将MySQL中的数据变化实时流式传输到Kafka、Kinesis和其他流式连接器中。Maxwell为变更日志提供了统一的格式模式，并支持使用JSON序列化消息。Flink支持将Maxwell JSON消息解释为INS
Kafka——MirrorMaker详解
对于Kafka企业级用户而言，一个常见的痛点就是跨机房或跨数据中心(data center,DC)的数据传输。大型企业通常在多个数据中心部署Kafka集群。.这里的数据中心可能是企业拥有的自建机房，也可能是公有云厂商的不同机房。在多个机房部署Kafk集群的优势如下。实现灾备。较近的地理位置可缩短延时
kafka入门
2.在resources下创建文件application.yml。生产者发送消息，多个消费者只能有一个消费者接收到消息。（1）创建kafka-demo项目，导入依赖。生产者发送消息，多个消费者都可以接收到消息。1.导入spring-kafka依赖信息。（2）生产者发送消息。（3）消费者接收消息。
Kafka入门二——SpringBoot连接Kafka示例
本文介绍了Spring Boot集成Kafka的基本示例，包括生产者发送消息和消费者接收消息的主要概念。生产者负责创建和发送消息到Kafka主题，而消费者从订阅的主题中拉取并处理这些消息。文中简要概述了这两个组件的工作流程，为深入理解Kafka与Spring Boot的集成提供了基础。
kafka-splunk数据通路实践
鉴于目前网络上没有完整的kafka数据投递至splunk教程，通过本文操作步骤，您将实现kafka数据投递至splunk日志系统。
Kafka的核心原理
Kafka核心原理介绍
Windows安装和使用kafka
由于kafka依赖jdk和zookeeper，安装kafka之前需要先安装jdk和zookeeper，也可以使用kafka自带的zookeeper。，此处使用kafka自带的zookeeper，不单独安装。下面在Windows系统中安装kafka时使用的ip地址是192.168.10.188，这是我
Flink与Kafka集成
1.背景介绍Flink与Kafka集成是一种常见的大数据处理技术，它可以帮助我们实现实时数据处理和分析。Flink是一个流处理框架，可以处理大量数据并提供实时分析功能。Kafka是一个分布式消息系统，可以用于构建实时数据流管道。在本文中，我们将深入了解Flink与Kafka集成的背景、核心概念、算法
Kafka：kafka的技术架构？ ①
6）Partition：为了实现扩展性，一个非常大的topic可以分布到多个broker（即服务器）上，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。kafka只保证按一个partition中的顺序将消息发给consumer，不保证一个topic的整体（多个p
高性能 Kafka 及常见面试题
本文主要讲述Kafka的基础架构、优点及应用场景和常见的Kafka面试题。Kafka 是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统，原本开发自 LinkedIn，用作 LinkedIn 的事件流（Event Stream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。
Kafka 集群部署
Kafka_集群部署：搭建ZooKeeper集群、搭建Kafka集群、测试Zookeeper和Kafka集群
