西岭千秋雪的博客

本文介绍了Kafka服务端的三大日志文件（.index、.timeindex、.log）的结构与作用，以及日志清理机制和高效读写机制。三大日志文件按topic-partition维度存储，通过跳表结构提升检索效率。日志清理支持删除或压缩策略，默认保留7天。Kafka利用顺序写磁盘和零拷贝技术实现高效读写。此外，文章还探讨了经典问题：如何保证消息不丢失（生产者ack、服务器刷盘、消费者同步处理）、消息积压处理（增加分区/消费者或转存队列）以及保证消息顺序性（同分区发送或定制路由）。Kafka虽无法完全避免消息

本文介绍了Kafka与Zookeeper的协同工作机制，重点分析了Kafka的Leader Partition选举、自平衡机制以及故障恢复机制。通过配置参数控制选举规则，使Leader节点尽可能均匀分布，并讨论了自动/手动触发自平衡的注意事项。在故障恢复方面，详细阐述了follower和Leader节点宕机时的处理流程，指出Kafka在Leader故障时存在消息丢失风险的原因。最后介绍了Epoch版本机制如何确保分布式系统中数据同步的一致性。文章强调生产环境中需谨慎处理自平衡操作，并指出Kafka在金融级场

本文简要介绍了Kafka生产者客户端的核心机制与配置。首先阐述了生产者消息缓存机制，包括RecordAccumulator和Sender组件的工作原理，以及相关参数(batch.size、linger.ms等)的优化策略。其次分析了三种发送应答机制(acks=0/1/-1)及其对消息可靠性的影响。然后探讨了生产者消息幂等性实现原理，包括PID和序列号机制。最后提及生产者事务消息的基本概念，指出其与消费者确认机制的独立性。全文重点围绕生产者端的高效性、可靠性和一致性保障机制展开说明。

在Kafka的客户端中，无论是消费者还是生产者，都有很多的参数，无论是通过Properties去put，还是整合Spring Boot在配置文件中配置，都需要对重要的参数进行理解。

本文介绍了Kafka与Java的整合方法，包括生产者和消费者的客户端实现。生产者通过KafkaProducer发送消息，支持同步和异步方式；消费者通过KafkaConsumer订阅Topic并处理消息，需手动提交偏移量。两者均只需关注Topic逻辑单元，不涉及Partition细节，服务端将偏移量管理交由客户端控制，便于根据业务处理进度灵活更新。提供了完整的代码示例，帮助开发者快速实现Kafka消息收发功能。

本文介绍了Kafka集群架构的核心概念与搭建方法。Kafka集群由生产者、消费者和Broker组成，通过多副本机制实现高可用。重点讲解了复制因子的作用、副本分布规则（Leader/Follower机制）以及角色分工。文章详细演示了基于三台虚拟机的集群搭建步骤，包括配置文件修改、Topic创建与消息收发测试。总结部分概括了Kafka的分区副本机制、消费者组工作原理以及消息拉取流程。整个内容兼顾理论概念与实操指南，为理解Kafka分布式架构提供了系统性的学习参考。

本文介绍了Apache Kafka的基本概念、安装与基础使用。Kafka作为高性能消息队列，适用于大数据日志收集场景，具有异步、削峰、解耦特性，但相比RabbitMQ等功能有所简化。文章详细展示了在Linux服务器安装Kafka的步骤、创建Topic、启动生产者/消费者的方法，并重点解析了消费者组的工作机制：同一消息可被不同消费者组同时消费，但同一消费者组内仅一个消费者能接收。核心概念包括Topic（逻辑消息单元）、Partition（实际存储队列）、Offset（消费进度标识）等。通过实例演示了多消费者组