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
【kafka运维】分区副本重分配、数据迁移、副本扩缩容 (附教学视频)
作为一名即将求职的程序员，面对一个可能跟近些年非常不同的 2019 年，你的就业机会和风口会出现在哪里？在这种新环境下，工作应该选择大厂还是小公司？已有几年工作经验的老兵，又应该如何保持和提升自身竞争力，转被动为主动？就目前大环境来看，跳槽成功的难度比往年高很多。一个明显的感受：今年的面试，无论一面
搭建大型分布式服务（四十）SpringBoot 整合多个kafka数据源-支持生产者
本插件稳定运行上百个kafka项目，每天处理上亿级的数据的精简小插件，快速上手。< dependency > < groupId > io.github.vipjoey < artifactId > multi-kafka-starter < version > 最新版本号
kafka生产者性能相关的参数理解
一个消息发送后在得到服务端响应之前，生产者还可以发送的消息条数，配合retries使用，可以保证消息的顺序性，假设有两条消息A、B，A先发送但失败了在执行重试时，B发送且成功了，之后A也重试成功了，此时A、B消息顺序就反了，如果将此参数设置为1，则可以保证A在重试时，B消息无法进行发送，必须等A收到
如何在SpringCloud中使用Kafka Streams实现实时数据处理
使用Kafka Streams在Spring Cloud中实现实时数据处理可以帮助我们构建可扩展、高性能的实时数据处理应用。Kafka Streams是一个基于Kafka的流处理库，它可以用来处理流式数据，进行流式计算和转换操作。下面将介绍如何在Spring Cloud中使用Kafka Stream
Apache Kafka 使用详解
随着技术的进步和社区的不断贡献，Kafka 的功能和性能将会进一步提升，为更多的实时数据处理场景提供强大的支持。因此，对于需要处理大规模实时数据的组织来说，学习和掌握Kafka 的使用是非常有价值的。生产者发送消息到指定的Topic，Kafka根据分区规则（如轮询、随机、基于key的哈希等）将消息分
Flink 反压
Flink反压是一个在实时计算应用中常见的问题，特别是在流式计算场景中。
Kafka知识总结（消费者+重平衡）
意思就是前面两个当同组内有新的消费者加入或者旧的消费者退出的时候，会从新开始决定消费者消费方式，但是Sticky在同组中有新的消费者加入或者旧的消费者退出时，不会直接开始重构分配策略，而是保留现有消费者消费策略，将退出的消费者所消费的分区平均分配给现有消费者，新增消费者同理，同其他现存消费者的消费策
