Kafka消息传递保障——事务与幂等
消息传递保障对于分布式系统的可靠性至关重要。在分布式系统中消息传递保障是确保系统可靠性的核心问题之一。系统需要确保消息能够按照预期的方式进行传递，以满足业务需求。Kafka是一种分布式的消息队列系统，作为消息中间件常用于实现基于发布/订阅模型的消息传递服务。因此在Kafka中需要提供消息传递保障。
使用Spring Boot和Kafka实现消息发送和订阅
使用spring boot和kafka实现消息订阅和发送
Kafka系列之broker-list,bootstrap-server以及zookeeper
kafak中broker-list和bootstrap-servers
（四）kafka从入门到精通之安装教程
Kafka是一个高性能、低延迟、分布式的分布式数据库，可以在分布式环境中实现数据的实时同步和分发。Zookeeper是一种开源的分布式数据存储系统，它可以在分布式环境中存储和管理数据库中的数据。它的主要作用是实现数据的实时同步和分发，可以用于实现分布式数据库、分布式文件系统、分布式日志系统等。Zoo
kafka部署
在计算机领域中，二进制下载通常指预构建的软件分发包，可以直接安装在系统上并使用"2.12"：这是 Kafka 的 Scala 版本号。Scala 是一种在 Java 虚拟机上运行的编程语言，Kafka 是使用 Scala 编写的"kafka_2.12-2.4.0" 表示 Kafka 使用 Scal
Kafka：硬件配置选择和调优
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kafka-python 消费者消费不到消息
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Java动态创建kafka并保持连接长期可用
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7.kafka+ELK连接
注：在 0.11 版本以前的Kafka，对此是无能为力的，只能保证数据不丢失，再在下游消费者对数据做全局去重。由于生产者生产的消息会不断追加到 log 文件末尾，为防止 log 文件过大导致数据定位效率低下，Kafka 采取了分片和索引机制，将每个 partition 分为多个 segment。to
Docker安装kafka可视化管理工具 - Kafka Eagle
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kafka 分布式的情况下，如何保证消息的顺序消费?
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【FLINK】Kafka数据源通过Flink-cdc进行实时数据同步
通过flink-cdc实现kafka数据源的数据实时同步到目标数据库，并对目标库进行增删改操作
Canal+kafka 配置与部署笔记
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【基础】Kafka -- 日志存储
整理总结了 Kafka 日志相关的基础知识
Kafka原理之消费者
主题的1号分区，在哪个broker上，就选择这个节点的coordinator作为这个消费者组的老大，消费者组下所有的消费者提交offset的时候，就往这个分区去提交offset。这个只是针对一个topic而言，C0消费者多消费一个分区影响不是很大，但是如果这个消费者组消费多个topic，容易产生数据
分布式 - 消息队列Kafka：Kafka生产者发送消息的方式
具体来说，当生产者成功发送消息时，回调函数会被传递一个RecordMetadata对象，该对象包含了发送消息的相关信息，如消息所在的分区、消息在分区中的偏移量等。回调函数会在 producer 收到 ack 时调用，该方法有两个参数，分别是元数据信息（RecordMetadata）和异常信息（Exc
Kafka入门， 消费者工作流程（十八）
pull(拉)模式：consumer采用从broker中主动拉取数据。Kafka采用这种方式。push(推)模式：Kafka没有采用这种方式，因为由broker决定消息发送速率，很难适应所有消费者的速率。例如推送速度是50m/s，consumer1，consumer2就来不及处理消息pull模式不足
Kafka3.0.0版本——Leader故障处理细节原理
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大数据之Kafka————java来实现kafka相关操作
生产者多线程是一种常见的技术实践，可以提高消息生产的并发性和吞吐量。通过将消息生产任务分配给多个线程来并行地发送消息，可以有效地利用系统资源，加快消息的发送速度。Java中写在生产者输入内容在kafka中可以让消费者提取。（2）、Producer进行多线程操作。一、在java中配置pom。通过jav
kafka服务端允许生产者发送最大消息体大小
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