Kafka+RabbitMQ+ActiveMQ看看消息队列设计精要6
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为什么这么快？
在如今的MQ中三分天下性能之王的必然是Kafkka呢，为什么呢？最简单的就是kafka的单机吞吐量在百万级别以上。而RabbitMQ单机吞吐量在10万级别以下，而阿里开源的RocketMQ在二者之间十万到百万级别，那为什么kafka可以这么快呢，我总结了以下几点原因，如下图，我们可以从以下几个角度来
Kafka【九】如何实现数据的幂等性操作
为了解决Kafka传输数据时，所产生的数据重复和乱序问题，Kafka引入了幂等性操作，。注意，。默认幂等性是不起作用的，所以如果想要使用幂等性操作，只需要在生产者对象的配置中开启幂等性配置即可。
c++ kafka
请确保将上述代码中的 `localhost:9092` 替换为你实际的 Kafka 服务器地址。这两个示例展示了如何在 C++ 中使用 Kafka 进行消息的生产和消费。首先，你需要安装 Confluent 的 Kafka C++ 客户端。在 C++ 中使用 Kafka，通常我们会使用 Conflu
@KafkaListener 消费注解解读
kafka ConsumerRecord消费、批量消费、 监听topic中指定分区、注解方式获取消息头消息体、ack机制、常用属性及解释：
简单的kafka&redis学习之kafka
简单的kafka与redis学习之kafka简介
Kafka Tool(Offset Explorer)在windows下配置访问kerberos认证Kafka
Offset Explorer（以前称为Kafka Tool）是一个用于管理和使用Apache Kafka®集群的图形用户界面（GUI）应用程序。它提供了一个直观的用户界面，允许用户快速查看Kafka集群中的对象以及集群主题中存储的消息。它包含面向开发人员和管理员的功能。集群管理：用户能够轻松地连接
kafka（启动集群，使用spring方法，自定义配置）
Apache Kafka 是一个开源的分布式流处理平台，最初由 LinkedIn 开发，后来成为 Apache 项目。Kafka 主要用于高吞吐量、低延迟的实时数据流处理，常用于日志收集、实时分析、消息传递等场景。
Kafka 基础入门
一个kafka架构包括若干个Producer（服务器日志、业务数据、web前端产生的page view等），若干个Broker（kafka支持水平扩展，一般broker数量越多集群的吞吐量越大），若干个consumer group，一个Zookeeper集群（kafka通过Zookeeper管理集群
Kafka 与 MQTT 的区别与对比
适合大规模、高吞吐的数据流处理。支持消息的持久化与回放。可扩展性强，适用于分布式系统。提供较强的消息一致性保障。
Kafka 客户端工具使用分享【offsetexplorer】
前面我们使用 Spring Boot 继承 Kafka 完成了消息发送，有朋友会问 Kafka 有没有好用的客户端工具，RabbitMQ、RocketMQ 都有自己的管理端，那 Kafka 如何去查看发送出去的消息呢？本篇我们就来分享一个好用的工具。offsetexplorer 中数据默认显示是 B
Kafka 的一些问题，夺命15连问
kafka-中的组成员kafka四大核心生产者API允许应用程序发布记录流至一个或者多个kafka的主题（topics）。消费者API允许应用程序订阅一个或者多个主题，并处理这些主题接收到的记录流StreamsAPI允许应用程序充当流处理器（stream processor），从一个或者多个主题获取
【Kafka：概念、架构与应用】
Kafka是一种分布式的流处理平台和消息队列系统，由 LinkedIn 开发，并开源于 Apache 基金会。Kafka 设计为高吞吐量、可持久化的消息中间件，适用于实时数据流的处理和分析，常用于构建实时流式数据处理应用和数据管道。Kafka 支持发布-订阅模式和队列模式，并通过分区、复制等机制实现
SpringBoot Kafka发送消息与接收消息实例
SpringBoot Kafka发送消息与接收消息
讲讲RabbitMQ 性能优化
讲讲RabbitMQ 性能优化
记一次 Flink mongoDB CDC 到Kafka遇到的问题
是用来Flink用来产生CDC数据的,Flink SQL Planner 会自动为 Upsert 类型的 Source 生成一个 ChangelogNormalize 节点，并按照上述操作将其转换为完整的变更流；所以这里我们选择把 kakfa的数据转换成的正常的 数据流，而不是CDC数据，因为我们最
kafka千万级数据挤压问题解决
由执行结果可以看出，10个线程并不是一次性都执行完的，根据打印的时间，看出前五个线程是同时进行的，因为我们将信号量的初始值设为了5，等有线程释放了信号量之后，其他线程再继续执行。最开始为了将集群的性能调到最大，部署了10个节点，每个节点消费一个分区，首先将数据处理线程设置为20个，在这种情况下，消费
Kafka技术详解[5]: 集群启动
因此，每一个服务节点都称为一个Broker，并且为了区分不同的服务节点，每一个Broker都需要有一个唯一的全局ID，即。Kafka集群含有多个服务节点，而在经典的主从架构中，需要从多个服务节点中选出一个作为集群管理的Master节点，即Controller。如果在运行过程中，Controller节
kafka
Kafka 通过 ACK 机制、ISR 副本同步、持久化存储、Leader 选举、幂等性、事务性支持以及消费者的 offset 管理等多个机制共同确保了消息在生产、传输、存储和消费各个环节的可靠性。这些设计让 Kafka 能够在分布式环境中提供高可用、高可靠的消息传输服务。
【大数据学习 | kafka】kafka的shell操作
【代码】【大数据学习 | kafka】kafka的shell操作。
