星标80k的Kafka实战?连只猪都可以带到精通!

AI 代码质量度量的动态基线调整方法 MIT实验室发现,当训练数据中历史重大缺陷样本占比不足5%时,基线调整模型会产生15%-20%的评估偏差(MIT CSAIL, 2023)。通过建立地理围栏(Geofencing)动态调整基线参数,使代码在复杂路况下的崩溃率从0.47%降至0.09%(Waymo Technical Report, 2024)。实验数据显示,该模型在工业级代码库(如Apache Kafka)中的迭代周期缩短42%,且误报率控制在5%以内(Google Dartboard Project, 2023)。 阅读详情

Apache Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目,由Scala写成。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待的平台。

Kafka是一个分布式的、分区的、多复本的日志提交服务。它通过一种独一无二的设计提供了一个消息系统的功能,让我一起来看看关于Apache Kafka的实战操作吧!

由于整个PDF文档比较全面,内容比较多,篇幅不允许,下面以截图方式展示 。如有需要获取资料文档的朋友 可以三连文章看文末即可获得免费领取。

第1章 认识Apache Kafka

1.1 Kafka快速入门

1.2 消息引擎系统

1.3 Kafka概要设计

1.4 Kafka基本概念与术语

1.5 Kafka使用场景

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第2章 Kafka发展历史

2.1 Kafka的历史

2.2 Kafka版本变迁

2.3 如何选择Kafka版本

2.4 Kafka与Confluent

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第3章 Kafka线上环境部署

3.1 集群环境规划

3.2 伪分布式环境安装

3.3 多节点环境安装

3.4 验证部署

3.5 参数设置

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第4章 producer开发

4.1 producer概览

4.2 构造producer

4.3 消息分区机制

4.4 消息序列化

4.5 producer拦截器

4.6 无消息丢失配置

4.7 消息压缩

4.8 多线程处理

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第5章 consumer开发

5.1 consumer概览

5.2 构建consumer

5.3 订阅topic

5.4 消息轮询

5.5 位移管理

5.6 重平衡(rebalance)

5.7 解序列化

5.8 多线程消费实例

5.9 独立consumer

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第6章 Kafka设计原理

6.1 broker端设计架构

6.2 producer端设计

6.3 consumer端设计

6.4 实现精确一次处理语义

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第7章 管理Kafka集群

7.1 集群管理

7.2 topic管理

7.3 topic动态配置管理

7.4 consumer相关管理

7.5 topic分区管理

7.6 Kafka常见脚本工具

7.7 API方式管理集群

7.8 MirrorMaker

7.9 Kafka安全

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第8章 监控Kafka集群

8.1 集群健康度检查

8.2 MBean监控

8.3 broker端JMX监控

8.4 clients端JMX监控

8.5 JVM监控

8.6 OS监控

8.7 主流监控框架

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第9章 调优Kafka集群

9.1 引言

9.2 确定调优目标

9.3 集群基础调优

9.4 调优吞吐量

9.5 调优延时

9.6 调优持久性

9.7 调优可用性

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第10章 Kafka Connect与Kafka Streams

10.1 引言

10.2 Kafka Connect

10.3 Kafka Streams

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