Kafka分区的主要目的包括以下几点：提高吞吐量：分区允许多个消费者并行读取数据，从而显著提高系统的整体吞吐量。每个分区可以由不同的消费者实例处理，实现负载均衡。数据分布：通过分区，数据可以分布在多个Broker上，避免单个Broker成为性能瓶颈。这使得Kafka能够支持大规模的数据存储

主要由生产者、Broker、消费者三方共同保证1生产者常用发送消息分为同步发送和异步发送两种(还有一种单向发送,自行了解哈)同步发送消息发送会同步阻塞等待Broker返回结果。Broker确认收到消息后才会返回sendResult,这个过程中发生异常就需要生产者重新发送。(代码片

目录1.1定义1.2、kafka的中的组成成员1.3消息队列（中间件）1.3.1传统消息队列的应用场景1.3.2消息队列的两种模式1.4Kafka基础架构1.5、kafka的名词概念1.1定义kafka面试非常的重要，做实时或者准实时项目必用工具（绕不开）。Kafka就是用来存储消息的，消息中间件。

环境：两台服务器（虚拟机）1、下载RocktMQrocketmq-all-5.3.0-bin-release.zip2、上传服务器后，解压安装包unziprocketmq-all-5.3.0-bin-release.zip3、进入到bin目录，修改jvm参数（结合服务器的配置去修改）cd /opt/rocketmq-all-5.3.0-bin-release/bin4、修改runbroker.shvi

消息队列的主要功能连接服务、消息路由、消息传递、数据持久化、日志记录消息队列基本分类1、点对点生产者发送消息到队列中，消费者从队列中取出并消费。消息在消费以后，队列中不再有存储，队列可以有多个消费者，但是一个消息只能被一个消费者消费2、发布订阅模式生产者发布消息

疑问：在写demo的时候，如果client被强制中断，消息来不及处理，这时候消息又出队列了，这样不是会产生严重的问题嘛？一个会话中，可以同时处理一批数据，如果一条失败了，之前的也要求回滚的话，要怎么处理？获取一个消息之后，发现程序无法处理这条消息，想要退还回去，该怎么办？方案：实际上，active

原文链接：https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/KIP-500%3A+Replace+ZooKeeper+with+a+Self-Managed+Metadata+Quorum译者：关于Kafka3.x版本最大的一个变化即是解除了对ZooKeeper的依赖，而本文的作者是大神Colin，他高屋建瓴地阐述去ZK的整个过程，更多的是偏整体设计，

本系列是使用Backtrader在量化领域的学习与实践，着重介绍Backtrader的使用。Backtrader中几个核心组件：Cerebro：BackTrader的基石，所有的操作都是基于Cerebro的。Feed：将运行策略所需的基础数据加载到Cerebro中，一般为K线数据。Indicator：BackTader自带的指标，并集成了talib中的指

1  前言上节我们主要看了下消息生产者的启动以及消息的发送过程，内容比较多，篇幅比较长，有一些细节没看到，比如Broker的故障延迟机制，所以这节我们就单独来看一下这块内容。还有我们要知道的是，这个机制默认是关闭的：//ClientConfig/***开启消息发送的客户端容错机制*Ena

消息队列常见场景系统解耦：重要操作完成后，发送消息到Kafka中，由别的服务系统来消费消息完成其他操作（将非核心业务拆分出去缩短核心业务的处理流程和时间）流量削峰：一般用于秒杀或抢购活动中，缓冲系统短时间内高流量带来的压力（防止瞬间流量打崩系统）异步处理：通过异步处理机

一、引言在分布式系统中，ApacheKafka作为一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，被广泛应用于日志收集、流式处理、消息队列等场景。然而，在实际使用过程中，可能会遇到消息丢失、乱序、重复消费等问题，这些问题可能会影响系统的稳定性和可靠性。本文将深入探讨Kafka中这些问题

Kafka是由Linkedin公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于Zookeeper的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。一消息队列介绍1.Kafka的基本术语消息：Kafka中的数据单元被称为消息，也被称为记录，可以把它看作数据库表中某一行

1  前言上节我们准备了源码以及环境的运行，其中我们启动的时候，会首先启动NameServer，那么这节我们先看下组件 NameServer，看看它主要是干什么的，在整个生产消费的链路中充当了什么角色，发挥着什么作用。2  NameServerRocketMQ路由管理、服务注册及服务发现的机制，NameServer

1  前言本节我们开始看一下RocketMQ相关的东西，我们主要看一条链路，大致如下：（1）环境的搭建，源码的下载（2）消息的结构以及相关类可能也会看下消息的存储（3）消息的生产以及发送过程（4）消息的消费过程大概看着四方面的内容，本节主要看下源码的下载以及环境的搭建。在看之前，我们顺便回

目录引言消息堆积的原因RocketMQ的基本架构解决消息堆积的方法4.1扩大消费者规模4.2调整消息优先级4.3优化消费逻辑4.4消息重试与死信队列4.5监控与报警机制实现解决堆积的步骤5.1扩大消费者规模的配置5.2调整消息优先级的配置5.3优化消费逻辑的示例5.4

1.ApachekafkafundementalsProducer->Kafka<-Consumerdataproducer: dataconsumer: producer&consumerisdecoupledproducersenddata(logorfileorotherdata)tokafkainsteadofconsumersidethatmorescalabilityforbothproduce

SpringBoot引入RocketMQ快速构建单机RocketMQhttps://www.haveyb.com/article/3079参考这篇文章，快速构建单机RocketMQ项目引入jar包和配置<dependency><groupId>org.apache.rocketmq</groupId><artifactId>rocketmq-spring-boot-starter&

在事件驱动架构中，Mediator和Broker是两种常见的拓扑结构，它们分别是用来管理和传递事件或消息的组件。尽管它们都涉及事件的传递，但其运作方式和使用场景有所不同。1.Mediator（中介者模式）定义：Mediator是一种中介模式，负责协调不同组件之间的交互，通过控制和转发消息来减

一、同步通讯和异步通讯微服务间通讯有同步和异步两种方式：一）、同步通讯我们之前学习的Feign调用就属于同步方式，虽然调用可以实时得到结果，但存在下面的问题：同步调用的优点：-时效性较强，可以立即得到结果同步调用的问题：-耦合度高:每次加入新的需求,都要修改原来的代码;-性能

1.SpringBoot集成RabbitMQ多个Broker发送、消费消息1.1.版本说明1.2.概述1.3.RabbitMQ信息1.4.Spring配置1.5.定义常量1.6.定义配置属性1.7.定义两个ConnectionFactory1.8.定义两个RabbitTemplate1.9.定义两个SimpleRabbitListenerContainerFacto

在分布式系统中，消息队列Kafka扮演着重要的角色。而确保Kafka的Producer（生产者）的消息发送具有幂等性，可以极大地提高系统的可靠性和稳定性。那么，Kafka的Producer是如何实现幂等性的呢？让我们一起来深入探讨。一、什么是幂等性？在数学中，幂等性是指一个操作执行多次与执

消息队列：当一个服务处理量为100，而另一个服务发送量为200，这时候多余的消息会被丢弃，如果想要全部处理，我们必须加入队列，这个队列用来存储消息的信息，通过offset表示当前处理的位置。注意此时队列还位于进程中，也就是服务进程，我们的进程一旦挂掉，未被处理的消息会直接丢失，我们不希望

项目背景我们团队负责维护的Kafka集群承载了公司大部分实时数据的收集与传输任务。然而，目前存在一些问题，严重影响了集群的稳定性、用户体验以及管理员的运维效率：当前集群版本较低，且低版本的bug频繁出现，导致集群稳定性受到威胁。例如，violet集群最近因触发bug而出现不可

作者：京东科技徐拥导读：当今大数据时代，高吞吐、高可靠成为了分布式系统中重要的指标。而ApacheKafka作为一个高性能、分布式、可扩展的消息队列系统，被越来越多的企业和开发者所关注和使用。在本文中，我们将介绍Kafka的基本概念，包括Kafka的架构、消息的存储和处理方式、Kafka的