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
Docker安装kafka可视化管理工具 - Kafka Eagle
kafka 分布式的情况下，如何保证消息的顺序消费?
kafka 分布式的情况下，如何保证消息的顺序消费?
【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
Canal+kafka 配置与部署笔记
【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
Kafka3.0.0版本——Leader故障处理细节原理
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
kafka服务端允许生产者发送最大消息体大小
kafka的rebalance机制
再平衡：Reblance是一种协议，规定了一个ConsumerGroup下所有Consumer如何达成一致，来分配订阅Topic的每个分区，尽量让每个消费者分配到相对均匀的分区，使Consumer的资源都能得到充分利用，防止有些Consumer比较忙，有的Consumer比较闲。
springboot整合kafka入门
Kafka实际环境有可能会出现Consumer全部宕机，虽然基于Kafka的高可用特性，消费者群组中的消费者可以实现再均衡，所有Consumer不处理数据的情况很少，但是还是有可能会出现，此时就要求Consumer重启的时候能够读取在宕机期间Producer发送的数据。msg=web world31
【消息队列】细说Kafka消费者的分区分配和重平衡
kafka 分区分配和重平衡
Kafka-副本数量设置
ISR 机制的另外一个相关参数是, 可以在 broker 或者主题级别进行配置，代表 ISR 列表中至少要有几个可用副本。这里假设设置为 2，那么当可用副本数量小于该值时，就认为整个分区处于不可用状态。此时客户端再向分区写入数据时候就会抛出异常。
Kafka如何解决消息丢失的问题
在以上这三步中每一步都可能会出现丢失数据的情况， 那么 Kafka 到底在什么情况下才能保证消息不丢失呢？
zookeeper和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。主要原因是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。我们使用
docker中快速安装Kafka(单节点)
docker中快速安装Kafka_单节点
kafka启动、状态监控、日常操作
kafka启动、状态监控、日常操作
