Kafka 实战 - SpringBoot 中使用@KafkaListener详解与使用
在Spring Boot项目中使用注解，可以方便地监听和处理从Kafka主题中流入的消息。
kafka的简单使用
kafka的简单使用
Kafka-Java客户端数据生产流程解析，从发送类型实现代码到序列化器实现代码！
**自定义序列化器*/@Override@Overridetry {= null) {} else {= null) {} else {@Override使用自定义的序列化器Company company = Company.builder().name(“kafka”) .address(“北京”
从面试角度一文学完 Kafka
Kafka Consumer 的常见配置？Consumer 什么时候会被踢出集群？当有 Consumer 加入或退出时，Kafka 会作何反应？什么是 Rebalance，何时会发生 Rebalance？
深入学习Kafka数据消费大致流程（如何创建并使用Kafka消费者）
我还通过一些渠道整理了一些大厂真实面试主要有：蚂蚁金服、拼多多、阿里云、百度、唯品会、携程、丰巢科技、乐信、软通动力、OPPO、银盛支付、中国平安等初，中级，高级Java面试题集合，附带超详细答案，希望能帮助到大家。还有专门针对JVM、SPringBoot、SpringCloud、数据库、Linux
Kafka指定分区消费及consumer-id,client-id相关概念解析_kafka clientid
在最近使用Kafka过程中，发现使用@KafkaListener指定分区消费时（指定了所有分区），如果服务是多节点，会出现重复消费的现象，即两个服务节点中的消费者均会消费到相同信息，这与消费者组中只有一个消费者可以消费到消息的规则不相符，于是花时间找了找原因Consumer 机制小龙虾你抓不到(上面
搭建大型分布式服务（三十七）SpringBoot 整合多个kafka数据源-取消限定符
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-consumer-starter < version > 最新版本号
「Kafka」Kafka生产数据和消费数据（三）
把当前的DOS窗口当成Kafka的客户端，那么进行操作前，就需要连接服务器，这里的参数就表示服务器的连接方式，因为我们在本机启动Kafka服务进程，且Kafka默认端口为9092，所以此处，后面接的参数值为localhost:9092，用空格隔开。把当前的DOS窗口当成Kafka的客户端，那么进行操
Spring Boot集成Kafka：最佳实践与详细指南
本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Kafka，并通过最佳实践和代码示例来指导你。通过合理配置Kafka、使用KafkaTemplate发送消息、使用@KafkaListener接收消息以及处理错误和监控，你可以轻松地构建高效、可靠的消息处理系统。希望本文对你有所帮助！
[flink 实时流基础]源算子和转换算子
所以，source就是我们整个处理程序的输入端。filter转换操作，顾名思义是对数据流执行一个过滤，通过一个布尔条件表达式设置过滤条件，对于每一个流内元素进行判断，若为true则元素正常输出，若为false则元素被过滤掉。flatMap可以认为是“扁平化”（flatten）和“映射”（map）两步
Kafka入门到实战-第五弹
Apache Kafka 是一个开源的分布式事件流平台，提供高性能数据管道、流分析、 数据集成和任务关键型应用程序。
【云原生进阶之PaaS中间件】第三章Kafka-4.4-消费者工作流程
extends 类 AbstractPartitionAssignor ，然后在消费者端增加参数：properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, 类 .class.getName());即可。max.poll.r
使用MySQL的日志和Kafka同步数据
配置Kafka Connect：编辑Kafka Connect的配置文件，将MySQL Connector插件的相关配置添加到配置文件中。安装Kafka Connect：Kafka Connect是Kafka的插件框架，它允许你使用各种连接器来将数据从外部系统导入和导出到Kafka中。启动Kafka
中电金信：技术实践｜Flink维度表关联方案解析
实时lookup数据库关联的特点是实现简单，但数据库压力较大，无法支撑大数据量的维度数据查询，并且在查询时只能根据当时的维度表数据查询，如果事实表数据重放或延迟，查询结果的正确性无法得到保证，且多次查询结果可能不一致。广播维度表方案是将维度表数据用流的方式接入Flink Job 程序，并将维度表数据
Kafka是如何保证消息不丢失
Apache Kafka通过多种机制来确保消息不丢失，包括数据复制（Replication）、持久化（Persistence）、确认机制（Acknowledgments）、幂等生产者（Idempotent Producer）、事务性发送（Transactional Messaging）等。以下是这些
Kafka消费者构建失败的解决方法
在使用Kafka时，有时候我们可能会遇到"Failed to construct Kafka consumer"（无法构建Kafka消费者）的错误。在Java项目中使用Kafka时，需要在项目的构建配置文件（如Maven或Gradle）中添加正确的Kafka依赖。请确保您的应用程序能够与Kafka集
Java技术栈 —— Kafka入门（二）
水平易扩展(提高易用性)。提高并发度，可以多使唤一些线程。垂直可备份(提高可用性)。多备份一点没错，有备无患。现实中的组织架构也有这种特点，同级别的官员可以相互调动，这叫水平可扩展，下级官员干出成绩，经过考察认定具备了一定能力后，就可以得到提拔，这叫垂直易备份，从这个角度上来说，下级也可以是上级的备
Kafka的基本介绍以及扩展
Kafka的基本命令介绍、kafka扩展
得物面试：Kafka消息0丢失，如何实现？
Consumer 程序有个“位移”（/位点）的概念，表示的是这个 Consumer 当前消费到的 Topic Partion分区的位置。下面这张图来自于官网，它清晰地展示了 Consumer 端的位移数据。enable.auto.commit=false 关闭自动提交位移，消息处理完成之后再提交o
自定义kafka客户端消费topic
使用自定义的KafkaConsumer给spring进行管理，之后在注入topic的set方法中，开单线程主动订阅和读取该topic的消息。
