Kafka 中消息保留策略详解
基于时间的保留策略：通过配置消息的保留时长来控制消息在 Kafka 中存留的时间。超过保留时长的消息将会被删除。基于大小的保留策略：通过配置保留的最大日志大小来限制消息的存储。当日志大小超过配置的限制时，旧的消息将会被删除。组合策略：可以同时配置时间和大小限制，当任何一个限制条件满足时，Kafka
Kafka 中的消息Key：探索其背后的奥秘
在Kafka中，消息是由键值对组成的，其中键被称为key，而值被称为value。消息Key主要用于控制消息的分发和路由，它决定了消息会被发送到哪个分区。消息Key的重要性：消息路由：通过设置消息Key，可以精确控制消息被发送到哪个分区。数据一致性：对于需要保持顺序或者按某种模式分组的数据，使用消息K
Kafka 实战演练：创建、配置与测试 Kafka全面教程
本文档只是为了留档方便以后工作运维，或者给同事分享文档内容比较简陋命令也不是特别全，不适合小白观看，如有不懂可以私信，上班期间都是在得
《消息队列高手课》Kafka如何实现高性能IO？_kafka 对磁盘io的要求
对于磁盘来说，它有一个特性，就是顺序读写的性能要远远好于随机读写。在 SSD（固态硬盘）上，顺序读写的性能要比随机读写快几倍，如果是机械硬盘，这个差距会达到几十倍。为什么呢？操作系统每次从磁盘读写数据的时候，需要先寻址，也就是先要找到数据在磁盘上的物理位置，然后再进行数据读写。如果是机械硬盘，这个寻
Spring Boot 整合 Kafka 详解
本文详细介绍了如何在 Spring Boot 项目中整合 Apache Kafka，包括 Kafka 的配置、消息的同步和异步发送。通过理解和实践这些内容，可以帮助你更好地掌握 Spring Boot 与 Kafka 的整合与应用。希望本文对你有所帮助，如有任何疑问或建议，欢迎留言讨论。
Java Kafka生产者实现
下面是一个可以连接多个节点的Kafka生产者类，并且在其它文件中调用生产者发送消息的示例代码。代码包含了Kafka连接失败和发送消息失败的异常处理。方法用于发送消息，并处理可能的异常。如果Kafka连接失败，或者消息发送失败，都会打印错误信息。你可以根据需要修改主题名、消息内容以及Kafka集群的地
熟悉Kafka组成模块、Kafka消息提交的方式及优缺点
的消息系统，如果按常理来设计，大家是不是把消息发送者的消息直接发送给消息消费者？但Kafka并不是这么设计的，Kafka消息的生产者会对消息进行分类，再发送给中间的消息服务系统，而消息消费者通过订阅某分类的消息去接受特定类型的消息。每一个主题下的消息都需要提交到Broker的磁盘里，假如我们搭建了三
Kafka消息高可用、高性能实现原理和应用代码实践
在当今大数据时代，实时数据处理和分析变得越来越重要。企业需要能够快速、可靠地处理海量数据，以支持业务决策和用户体验优化。Apache Kafka作为一个分布式流处理平台，凭借其高吞吐量、低延迟和可扩展性，成为了许多企业处理实时数据流的首选解决方案。Kafka最初由LinkedIn开发，现已成为Apa
【《Kafka 入门指南：从零基础到精通》】
【《Kafka 入门指南：构建可靠的消息传递系统》】Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，它提供了一种高效、可靠的方式来发布和订阅消息。Kafka 的消息存储机制是其核心特性之一，下面将详细介绍 Kafka 如何存储消息。Kafka 的消息存储在磁盘上，并以一种高效的文件格式进行组织。
图解Kafka | 彻底弄明白 Kafka消费者分区策略
PartitionAssignor并不复杂，只有四个主要方法。当启动一个Kafka消费者并订阅一个或多个主题时，Kafka消费者客户端会调用PartitionAssignor的subscription方法来创建订阅信息。然后，消费者组的leader（即组内的一个消费者）会接收到所有消费者的订阅信息，
深入理解 Kafka 的 ConsumerRebalanceListener
是 Kafka 提供的一个回调接口，用户可以实现该接口来监听分区重新平衡（partition rebalance）事件。当消费者组中的分区分配发生变化时，Kafka 会触发重新平衡操作。：在重新平衡操作期间，当消费者需要放弃一些分区时调用。：在分区重新分配完成并且消费者开始获取数据之前调用，并且只有
Kafka生产者（二）
1、例如我们实现一个分区器实现，发送过来的数据中如果包含 atguigu，就发往 0 号分区，不包含 atguigu，就发往 1 号分区。2、实现步骤（1）定义类实现Partitioner 接口。（2）重写 partition()方法。import org/*** @Copyright： 自定义分区
日志审计Graylog 使用教程-kafka收取消息
Graylog 常用于 IT 运维、安全监控、故障排查等场景，通过对日志数据的集中管理和分析，帮助企业提高系统的可观测性和问题解决能力。产生的告警内容，我们自定义字段“renyuan”他的value通过映射表username关联到的。我们创建映射表时，通过username查找department内容
Kafka01-Kafka生产者发送消息方式(发送即忘、同步、异步）
接着，它演示了三种发送方式：发送即忘、同步发送和异步发送。在异步发送的例子中，我们注册了一个回调函数来处理消息发送成功或失败的情况。： 异步发送结合了发送即忘和同步发送的特点。生产者在发送消息后不会立即等待服务器的确认，而是继续发送下一条消息。： 这种方式是最简单的发送模式，生产者发送消息后不会等待
如何保证Kafka顺序消费
确保 Kafka 顺序消费需要结合生产者配置、消费者配置和应用设计来实现。对于单分区内的顺序保证相对简单，通过分区键或自定义分区器即可实现。对于全局顺序性，需要在设计上进行更多考虑，如使用单分区、应用层排序或 Kafka Streams 等方法。此外，确保消费逻辑的幂等性也是顺序消费的一部分。根据具
Apache Kafka 生产者 API 详解
本文详细介绍了 Apache Kafka 生产者 API 的使用，包括配置、消息发送、错误处理和性能优化。通过理解和实践这些内容，可以帮助你更好地使用 Kafka 生产者进行高效、可靠的数据传输。希望本文对你有所帮助，如有任何疑问或建议，欢迎留言讨论。
Flink 1.20 版本发布，一些值得注意的特性！
8月2日，Flink1.20版本发布，一边听歌一边看我分析。（戳上面????听歌）本文基于官方网站的Release Note做一个简单的分析，看看哪些内容是更加值得我们关注的。在定位上，这个版本是一个2.0版本之前的过渡版本，也是1.x时代最后一个版本。这个版本中有很多细小的变动，和一些MVP版本的
消息中间件：深入理解 Kafka 的核心架构与组件解析
Kafka 是一种流行的分布式流处理平台，广泛应用于实时数据处理和消息队列场景。本文将深入解析 Kafka 的核心架构及其各个组成部分，包括 Broker、主题、分区、生产者、消费者、消费者组、Zookeeper、日志、偏移量，以及 Leader-Follower 机制。通过清晰的关系图和详细的解释
Kafka基本讲解
Kafka是，主要设计用于高吞吐量的数据处理和消息传输，适用于日志处理、实时数据管道等场景。，用于收集、缓存和分发实时数据流，支持复杂的实时数据处理，实时需求分析，实时报表等应用。
Kafka Client客户端操作详解
Kafka 客户端详细属性介绍
