【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
大数据专家教你学Flink：用EventTime与WaterMark进行流数据处理
最简单的情况下，这也最容易理解：所有进入到Flink处理系统的流数据，都是在外部的其它系统中产生的，它们产生后具有了事件时间，经过传输后，进入到Flink处理系统，理论上（如果所有系统都具有相同系统时钟）该事件时间对应的时间戳要早于进入到Flink处理系统中进行处理的时间戳，但实际应用中会出现数据记
kafka源码阅读-ReplicaManager解析
Kafka源码包含多个模块，每个模块负责不同的功能。服务端源码：实现Kafka Broker的核心功能，包括日志存储、控制器、协调器、元数据管理及状态机管理、延迟机制、消费者组管理、高并发网络架构模型实现等。Java客户端源码：实现了Producer和Consumer与Broker的交互机制，以及通
12.异步单元测试， 并发和并行代码
单元测试异步代码需要与编写良好的异步 C# 代码相同的方法。如果您需要复习如何使用异步方法，可以查看第 5 章。在为异步方法编写单元测试时，您将使用await关键字等待该方法完成。这要求您的单元测试方法是异步的并返回任务。就像其他 C# 代码一样，不允许创建async void方法。这可能看起来像您
Kafka-02 @KafkaListener学习
SpringBoot 和 Kafka 搭配使用的场景，引入 spring-kafka 即可；</</</</
Kafka知识总结（基本介绍+基本概念）
通过异步处理提高系统性能（减少响应所需时间）削峰/限流降低系统耦合性。
Flink 数据源
在 Flink 中，数据源（Source）是其中一个核心组件，负责从各种来源读取数据供 Flink 程序处理。
kafka-消费者-消费异常处理（SpringBoot整合Kafka）
kafka-消费者-消费异常处理。
容器kafka模拟生产者发送消息怎么模拟，容器kafka模拟消费者接受消息怎么接受
具体而言，leader epoch 的值是在分区的 leader 副本发生变化时递增的。例如，当一个新的 leader 副本被选举出来时，它的 leader epoch 会比之前的 leader 的值大。第三行中的第一个数字表示当前存储的 leader epoch，这个值的生成方式是 Kafka 在
kafka-Stream详解篇（附案例）
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，也可以任意方式打包和部署除了Kafka外
kafka用java收发消息
Kafka 是一个分布式流处理平台，它允许你发布和订阅记录流，类似于消息队列或企业消息系统。下面我将为你展示如何使用 Java 来发送（生产者）和接收（消费者）Kafka 中的消息。
Kafka 进阶指南
本指南介绍了 Kafka 的进阶主题，包括性能调优、扩展策略、数据复制、日志管理、流处理和安全性。这些高级特性和使用技巧可以帮助您更好地利用 Kafka 提高系统的性能、可扩展性和可靠性。希望这篇文章能够帮助您深入理解 Kafka，并在实际项目中应用这些知识。# Kafka 进阶指南## 引言在掌握
kafka-消费者-指定offset消费（SpringBoot整合Kafka）
kafka-消费者-指定offset消费（SpringBoot整合Kafka）
springboot 实现kafka多源配置
实际开发中，不同的topic可能来自不同的集群，所以就需要配置不同的kafka数据源，基于springboot自动配置的思想，最终通过配置文件的配置，自动生成生产者及消费者的配置。
