kafka springBoot 配置
通过这样的配置，你的 Spring Boot 应用程序将启用 Kafka 支持，你可以使用 KafkaTemplate 进行消息发送，使用 @KafkaListener 进行消息消费。但是在这种模式下，如果处理消息时发生异常，Kafka 服务器会重新发送相同的消息，可能会导致消息的重复消费。当你在
kafka详解二
同一个topic下有多个不同的partition，每个partition为一个目录，partition命名的规则是topic的名称加上一个序号，序号从0开始。每一个partition目录下的文件被平均切割成大小相等（默认一个文件是1G，可以手动去设置）的数据文件，每一个数据文件都被称为一个段（seg
Zookeeper与Kafka
Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式框架提供协调服务的Apache项目。（1）由于在高并发环境下，同步请求来不及处理，请求往往会发生阻塞。比如大量的请求并发访问数据库，导致行锁表锁，最后请求线程会堆积过多，从而触发 too many connection 错误，引发雪崩效应。（2）我们使
kafka生产者发送消息流程分析
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记一次线上kafka重复消费的问题解决及思考
kafka重复消费原因及解决方案
kafka
Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MQ，Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。
flink实现kafka、doris精准一次说明
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Kafka单节点部署
Kafka单节点部署
Kafka架构原理(超级详细)
许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中，在把一个消息从队列中删除之前，需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕，从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。（1）每一个分区都是多个分段构成，每个LogSegment分段，包括了'一个'数据文件和'一个'索引文件, 它们的文件名都是以某一
【黑马头条之热点文章kafkaStream】
Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature。它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。Kafka Stream的特点如下：Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library，它可以非常方便地嵌入任意Java应用中，也可
kafka启用SASL认证后使用kafka-consumer-groups.sh查看消费组报错的问题
/bin/kafka-consumer-groups.sh --describe --bootstrap-server kafka的IP:kafka的端口--command-config config/consumer-group-ssl.properties --group test-group
kafka复习：（22）一个分区只能被消费者组中的一个消费者消费吗？
默认情况下，一个分区只能被消费者组中的一个消费者消费。但可以自定义PartitionAssignor来打破这个限制。分别运行生产者和消费者，可以看到相同消费者组里两个消费者可以消费study2023这个topic的同一个分区的数据。二、定义两个消费者，给其配置上述PartitionAssignor.
大数据面试题：Kafka怎么保证数据不丢失，不重复？
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Kafka-配置Kerberos安全认证(JDK8、JDK11)
从 Kerberos 服务器上拷贝到目标机器 或 找运维人员要一份。从 Kerberos 服务器上拷贝到目标机器 或 找运维人员要一份。3、Kerberos 配置文件（2、keytab 文件（1、JAAS 配置文件。
Kafka 整合 SpringBoot
编写测试代码：ApplicationTests.java。
Kafka、RocketMQ、RabbitMQ如何保证消息的顺序消费？
全局有序是一个topic下的所有消息都要保证顺序，如果要保证消息全局顺序消费，可以将该主题的队列数设置为1，牺牲高可用性。局部有序是指保证同一个消息队列上的消息顺序消费。RabbitMQ没有属性设置消息的顺序性，所以在没有前提的情况下说 RabbitMQ消息的消费具有顺序性是错误的。二、生产者在发送
Kafka概述
Kafka的概述，包括基本架构，可靠性，幂等性等特征描述
【Kafka】【十七】消费者poll消息的细节与消费者心跳配置
默认情况下，消费者⼀次会poll500条消息。代码中设置了⻓轮询的时间是1000毫秒。
Middleware ❀ Kafka功能与使用详解
Kafka是Apache基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写，Kafka是一个开源的分布式事件流平台，主要应用于大数据实时处理领域。
【新星计划】Kafka分布式发布订阅消息系统
Producer是消息的生产者，通常情况下，数据消息源可是服务器日志、业务数据及Web服务数据等，生产者采用推送的方式将数据消息发布到Kafka的主题中，主题本质就是一个目录，而主题是由Partition Logs（分区日志）组成，每条消息都被追加到分区中。与点对点消息系统不同的是，消费者可以订阅一
