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Kafka

269內容??

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涵蓋Kafka相關研究熱點、技術難點與應用場景，了解這一企業(yè)級互聯網架構核心產品的更多信息。

共 269 條

Kafka生產環(huán)境實戰(zhàn)經驗深度總結，讓你少走彎路

本文結合本人在多個生產項目中使用 Kafka 的經驗，圍繞以下幾個方面展開：消息丟失防范、重復消費控制、性能瓶頸優(yōu)化、集群運維策略，以及 Topic、分區(qū)、副本機制的設計要點。

2025-04-29 01:10:00

Kafka 高并發(fā)系統(tǒng)

Kafka 新消費者特性憑啥讓消息處理效率狂飆 200%？

Kafka 的新消費者特性就像給消息處理系統(tǒng)來了一場 "渦輪增壓"，讓效率直接狂飆。咱今天就來好好嘮嘮，這些新特性到底有啥魔法，能讓消息處理效率提升 200%。

2025-04-16 00:00:00

Kafka 消費者組消息處理

字節(jié)一面：Kafka為什么這么快？

生產者在發(fā)送消息到Kafka集群之前，可以對消息進行壓縮。這種在生產者端進行壓縮的方式能夠減少發(fā)送到Kafka集群的數據量，從而降低網絡傳輸的帶寬消耗，并提高數據傳輸的效率。

2024-11-26 08:52:34

SQL 優(yōu)化 Kafka

面試官：Kafka是如何實現百萬級高吞吐量的？

Kafka是一個非常優(yōu)秀的消息系統(tǒng)，它提供了高吞吐量、低延遲和高可靠性等特性。通過使用批量發(fā)送與壓縮、優(yōu)秀的網絡模型、磁盤順序寫、頁緩存、分區(qū)并發(fā)、sendfile零拷貝等技術，Kafka可實現百萬級高吞吐量。

2024-11-08 13:36:09

Kafka 消息系統(tǒng)

Kafka消費位點管理沒你想的那么簡單

熟悉RocketMQ的小伙伴都知道RocketMQ已經默認幫我實現好了消息消費失敗重試，消費位點自動提交，死信隊列等功能，那么kafka是否也是如此呢?

2024-10-31 11:49:41

Kafka 管理死信隊列

圖解 Kafka 架構與工作原理

實時數據處理，從名字上看，很好理解，就是將數據進行實時處理，在現在流行的微服務開發(fā)中，最常用實時數據處理平臺有 RabbitMQ、RocketMQ 等消息中間件。

2024-10-30 10:06:51

kafka 架構數據

DelayedOperation：Broker是怎么延時處理請求的？

通過分析Kafka中的?Timer?和?SystemTimer?類，我們深入了解了Kafka如何通過分層時間輪實現高效的延時任務調度機制。Kafka的延時處理不僅應用于消費者組協(xié)調器，還廣泛用于副本管理、控制器等模塊。

2024-10-14 12:15:11

Timer?Kafka 任務調度

PartitionStateMachine：分區(qū)狀態(tài)轉換如何實現？

通過對PartitionStateMachine源碼的詳細解讀，我們深入了解了Kafka分區(qū)狀態(tài)的管理以及Leader選舉的實現過程。我們看到了如何通過狀態(tài)機的設計來控制分區(qū)的狀態(tài)轉換，以及在不同場景下的Leader選舉策略。

2024-10-11 15:04:35

Kafka Leader 選舉

ReplicaStateMachine：揭秘副本狀態(tài)機實現原理

在本文中，我們深入剖析了Kafka副本狀態(tài)機（ReplicaStateMachine）的實現原理，重點介紹了其主要狀態(tài)、核心代碼邏輯以及狀態(tài)轉換的工作機制。副本狀態(tài)機作為Kafka控制器的重要組成部分，確保了Kafka集群中各個副本的高效管理和協(xié)調工作。

2024-10-10 17:46:06

Kafka 狀態(tài)機集群

Kafka 為什么這么快的七大秘訣，漲知識了

Kafka Reactor I/O 網絡模型是一種非阻塞 I/O 模型，利用事件驅動機制來處理網絡請求。該模型通過 Reactor 模式實現，即一個或多個 I/O 多路復用器（如 Java 的 Selector）監(jiān)聽多個通道的事件，當某個通道準備好進行 I/O 操作時，觸發(fā)相應的事件處理器進行處理。

2024-09-14 09:41:17

Kafka 網絡模型非阻塞 I/O 模型

面試官：Leader崩潰Follower不夠新怎么辦？

數據一致性問題是指在一個系統(tǒng)中，不同部分的數據在邏輯上應該保持一致，但實際情況卻出現了矛盾或不匹配的現象。

2024-08-27 11:59:47

數據一致性 Kafka Leader

RocketMQ 為什么性能不如 Kafka？

我們知道，消息隊列的消息為了防止進程崩潰后丟失，一般不會放內存里，而是放磁盤上。那么問題就來了，消息從消息隊列的磁盤，發(fā)送到消費者，過程是怎么樣的呢？

2024-08-05 00:00:00

RocketMQ Kafka 磁盤

Kafka日志處理：深入了解偏移量查找與切分文件

當Kafka檢測到任何一個條件滿足時，就會觸發(fā)日志切分，創(chuàng)建一個新的日志分段文件，并更新相關的索引文件。新的日志分段文件會繼續(xù)接收新的消息，而舊的日志分段文件會被保留，以便后續(xù)的讀取和處理。

2024-07-09 11:48:47

Kafka 索引日志

深入Kafka：如何保證數據一致性與可靠性？

今天我們深入探討了Kafka的一致性機制，包括冪等性和選舉機制。通過冪等性機制，Kafka能夠保證消息的唯一性和順序性，避免重復處理問題。

2024-07-04 12:36:50

Kafka 選舉機制可靠性

消息隊列的六種經典使用場景和 Kafka 架構設計原理詳細解析

Apache Kafka 是一個高吞吐量、分布式的流處理平臺，廣泛應用于實時數據管道和流處理應用中。Kafka 以其高性能、低延遲、擴展性和可靠性，成為了大數據生態(tài)系統(tǒng)中的重要組件。

2024-05-28 08:31:46

Kafka 架構消息隊列

騰訊面試：如何提升Kafka吞吐量？

Kafka 與其他兩個主流的中間件 RabbitMQ 和 RocketMQ 相比，Kafka 最大的優(yōu)勢就是高吞吐量。

2024-05-23 16:41:40

Kafka RabbitMQ RocketMQ

字節(jié)面試：如何解決MQ消息積壓問題？

消息積壓問題的處理取決于消息積壓的類型，例如，消息積壓是突發(fā)性消息積壓問題？還是緩慢持續(xù)增長的消息積壓問題？不同的問題的解決方案略有不同，接下來我們一起來看。

2024-04-23 08:46:45

消息積壓 Kafka MQ

Kafka 數據積壓與數據重復的處理案例

針對數據積壓和數據重復問題的解決方案需要根據具體的業(yè)務需求和系統(tǒng)情況進行調整和優(yōu)化。此外，監(jiān)控和度量系統(tǒng)也是非常重要的，可以幫助及時發(fā)現和解決數據積壓和重復問題。

2024-04-23 08:40:00

數據積壓數據重復 Kafka

Kafka 是什么？你想知道嗎？

kafka 是消息隊列，像消息隊列投遞消息的是生產者，消費消息的是消費者。增加生產者和消費者的實例個數可以提升系統(tǒng)吞吐。多個消費者可以組成一個消費者組，不同消費者組維護自己的消費進度，互不打攪。

2024-04-22 08:02:34

kafka 消息隊列高可用

面試官：Kafka和ES選主有什么區(qū)別？

Kafka 是一個分布式流處理平臺，由 LinkedIn 公司開發(fā)和維護，之后成為 Apache 軟件基金會的一部分。它主要是為處理實時數據而設計的，是一個高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)。

2024-03-20 15:12:59

Kafka ES 中間件

Kafka Consumer 消費消息和 Rebalance 機制

因為 Kafka 的 Consumer 客戶端是線程不安全的，為了保證線程安全，并提升消費性能，可以在 Consumer 端采用類似 Reactor 的線程模型來消費數據。

2024-03-20 08:33:00

Kafka 線程安全 Rebalance

Kafka 三高架構設計剖析

在 Kafka 中，同一個 Topic 的消息會被分成多個分區(qū)并將其分布在多個 Broker 上，這些分區(qū)信息及與 Broker 的對應關系也都是由 Zookeeper 在維護。

2024-03-14 08:33:13

kafka 三高架構 Zookeeper

糟糕，CPU100%了！該怎樣解決這個非常頭疼的問題

今天特地把我和同事，之前遇到過的cpu使用率100%的問題，總結了一下，給有需要的朋友一個參數。

2024-02-26 08:21:51

CPU kafka 死循環(huán)

六個技術點帶你理解 Kafka 高性能背后的原理

Kafka 是一款性能非常優(yōu)秀的消息隊列，每秒處理的消息體量可以達到千萬級別。今天來聊一聊 Kafka 高性能背后的技術原理。

2024-02-19 08:17:10

Kafka 消息隊列收發(fā)消息

圖解 Kafka 源碼實現機制之客戶端緩存架構設計

通過場景驅動的方式，當被發(fā)送消息通過網絡請求封裝、NIO多路復用器監(jiān)聽網絡讀寫事件并進行消息網絡收發(fā)后，回頭來看看消息是如何在客戶端緩存的？

2023-12-26 08:16:56

Kafka 緩存架構客戶端

穿越時間的引擎：解密 Kafka 消息的時序之謎

在本篇技術博客中，我們深入探討了 Kafka 消息延遲和時序性的重要性以及如何度量、監(jiān)控和降低消息延遲。我們還討論了消息時序性的挑戰(zhàn)和如何確保消息時序性。

2023-12-18 08:16:21

Kafka 消息延遲消息的時序

無語！我是來面Java的，你怎么問我大數據的Kafka？

在當今大數據時代，數據的可靠性和一致性變得至關重要。Kafka作為一個分布式流數據平臺，強調了實時數據的高吞吐量傳輸，而Kafka事務性消息則在這個過程中發(fā)揮了至關重要的作用。本文將詳細介紹Kafka事務性消息，探究它們如何確保數據一致性，以及在各種應用場景中的應用。

2023-12-11 08:21:02

數據的可靠性一致性 Kafka

運維兄弟！Kafka怎么又"超時"了？

今天在通過一個之前遇到過的場景，在一起探討下：作為Kafka集群管理員或者運維的同學，怎么能給研發(fā)同學解釋清楚：服務問題和網絡問題。

2023-12-07 08:46:41

Kafka 服務問題網絡問題

圖解Kafka適用場景，全網最全！

如果將事件作為系統(tǒng)中的一等公民（即事實來源），那存儲應用程序的狀態(tài)就是一系列事件，系統(tǒng)中的其他所有內容都可根據這些持久且不可變的事件重新計算。

2023-11-29 07:43:30

Kafka 適用場景

網絡故障的隱形元兇：MTU配置你了解嗎？

公司內部有多套Kafka集群，100+broker節(jié)點，針對kafka我司也有比較完善的自動化運維管理體系，最近出現過一次業(yè)務連接kafka集群頻繁超時的情況，在這里記錄下處理過程，加深對網絡知識的理解。

2023-11-28 09:30:48

kafka 網絡故障

問：Kafka有哪些應用場景？你能說上來幾個？

大家應該都知道，Kafka 最初是為海量日志處理而構建的。它保留消息直到過期，并讓消費者按照自己的節(jié)奏提取消息。與它的之前的消息隊列不同，Kafka 不僅僅是一個消息隊列，它還是一個適用于各種情況的開源事件流平臺。

2023-11-28 08:20:25

Kafka 消息隊列

Kafka 如何保證消息消費的全局順序性

由于相同的 key 就發(fā)送到同一分區(qū)，這樣就能夠保證了消費的消息是有序的。然而，如果只有一個消費者消費相同 key 的消息，與前面單分區(qū)相比沒有什么區(qū)別

2023-11-27 17:29:43

Kafka 全局順序性

Google Docs系統(tǒng)設計詳解（協(xié)作文檔編輯）

由于使用微服務，若操作隊列的請求數量超過其容量，可輕松單獨擴展每個組件。可使用多個操作隊列。此時，每個操作隊列將負責單個文檔。

2023-11-27 00:50:50

Google 系統(tǒng)

解密Kafka主題的分區(qū)策略：提升實時數據處理的關鍵

在文章中，我們深入探討了Kafka主題的分區(qū)策略，這是Kafka消息傳遞系統(tǒng)的核心組成部分。我們從基礎知識入手，了解了分區(qū)策略的基本概念，為什么它重要，以及它如何影響Kafka集群的性能和數據的順序性。

2023-11-21 08:11:48

Kafka 的分區(qū)策略

Kafka 副本間如何實現數據同步？

Kafka 是一個高吞吐的分布式消息系統(tǒng)，不但像傳統(tǒng)消息隊列（RaabitMQ、RocketMQ等）那樣能夠【異步處理、流量消峰、服務解耦】

2023-11-16 18:03:05

Kafka 分布式消息

離譜！面試為啥都問Kafka？趕緊補一下

Apache Kafka是一個高吞吐量、分布式、可水平擴展的消息傳遞系統(tǒng)，最初由LinkedIn開發(fā)。它的目標是解決海量數據的實時流式處理和傳輸問題。

2023-11-01 07:25:54

Kafka 消息傳遞系統(tǒng)

告別傳統(tǒng)MQ：Kafka是一個分布式事件流平臺，這到底意味著什么呢?

Kafka 作為集群運行在一臺或多臺可以跨越多個數據中心的服務器上。并以分布式、高度可擴展、彈性、容錯和安全的方式提供其功能。此外，Kafka 可以部署在裸機硬件、虛擬機、容器、本地以及云端。

2023-10-07 08:46:22

圖解 Kafka 源碼之服務端啟動流程

從今天開始，我們來深度剖析 Kafka「Controller」的底層源碼實現，這是 Controller 系列第一篇，我們先回過頭來繼續(xù)來深度聊聊「Kafka 服務端啟動的流程」，看看 Kafka 服務端是如何啟動的。

2023-08-14 08:17:13

Kafka 服務端

一文聊透如何監(jiān)控 Kafka 服務

今天我們來講解幾款 Kafka 常用可視化監(jiān)控工具，主要有以下幾個「JConsole」、「Kafka Manager」、「Kafka Offset Explorer」、「KafkaOffsetMonitor」、「LogiKM」。

2023-05-11 08:16:13

可視化監(jiān)控工具 Kafka

圖解 Kafka 源碼之 NetworkClient 網絡通信組件架構設計

今天主要聊聊「真正進行網絡 I/O 的 NetworkClient 的架構設計」深度剖析下消息是如何被發(fā)送出去的。

2023-03-15 08:17:27

Kafka 網絡通信組件

從大廠挖來的架構師，Kafka參數調優(yōu)做的那叫一個優(yōu)雅，學到了

這篇文章我們還是采用老規(guī)矩畫圖的形式，來聊聊Kafka生產端一些常見參數的設置，讓大家下次看到一些Kafka客戶端設置的參數時，不會再感到發(fā)怵。

2022-09-26 19:10:45

面試回答 CopyOnWrite 的三重境界，1%的人能答到最后

這個CopyOnWrite在面試的時候，很可能成為面試官的一個殺手锏把候選人給一擊必殺，也很有可能成為候選人拿下Offer的獨門秘籍，是相對高級的一個知識。

2022-09-24 19:09:42

Kafka為何要設計緩沖池機制？初看一臉懵逼，看懂直接跪下

我們通過Kafka內核源碼中的一些設計思想，來看你設計Kafka架構的技術大牛，是怎么優(yōu)化JVM的GC問題的？

2022-09-23 18:16:25

圖解 Kafka 源碼實現機制之客戶端緩存架構

今天主要聊聊「Kafka 客戶端消息緩存架構設計」，深度剖析下消息是如何進行緩存的。

2022-09-23 08:02:42

Kafka 消息緩存

每次都碰到面試官問我如何保證Kafka不丟失消息，快哭了

這篇文章，我們來聊聊在線上生產環(huán)境使用消息中間件技術的時候，從前到后的全鏈路到底如何保證數據不能丟失。

2022-08-26 05:24:04

中間件技術 Kafka

圖解 Kafka 網絡層源碼實現機制之收發(fā)消息全過程

今天我們主要對 Kafka 網絡層收發(fā)流程進行總結下。

2022-08-22 08:45:57

Kafka 網絡層源碼實現

大數據必知必會之Kafka

目前越來越多的開源分布式處理系統(tǒng)如 Cloudera、Storm、Spark、Flink 等都支持與 Kafka 集成，Kafka 之所以受到越來越多的青睞，與它所“扮演”的三大角色是分不開的。

2022-08-19 10:31:32

Kafka 大數據

談談你對Kafka數據存儲原理的理解

今天，我給大家來聊一聊我對Kafka零拷貝原理的理解。

2022-08-14 07:14:50

Kafka 零拷貝

SpringBoot 整合 Kafka 實現數據高吞吐

本文主要以SpringBoot技術框架為背景，結合實際業(yè)務需求，采用 kafka 進行數據消費，實現數據量的高吞吐，在下篇文章中，我們會介紹消費失敗的處理流程。

2022-04-28 07:31:41

Spring kafka 數據量

Kafka放棄Zookeeper后如何存儲主題與消費組呢？

主題的路由信息是存儲在Zookeeper中，那為什么客戶端只需要Broker的地址，就可以獲取到主題的路由信息呢？

2022-03-07 10:15:28

Kafka Zookeeper 存儲

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