kafka挖坑

最新推荐文章于 2025-12-01 17:20:02 发布
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kafka

【Java毕业设计】挖坑，毕业后做了几年的任务调度，想聊聊分布式任务调度系统的设计与实现，打算先用 Java 写一版.zip
02-27
在Java中，可以使用队列（如RabbitMQ或Kafka）来暂存待处理的任务，或者直接调用调度服务接口添加任务。 2. **任务分发**：任务分发器接收任务并决定哪个节点最适合执行任务。这通常基于节点的负载、任务类型、...
Kafka运维填坑
ccy19910925的博客
01-31 1008
前提: 只针对Kafka 0.9.0.1版本; 说是运维,其实偏重于问题解决; 大部分解决方案都是google而来, 我只是作了次搬运工; 有些问题的解决方案未必一定是通用的, 若应用到线上请慎重; 如有疏漏之处, 欢迎大家批评指正; 列表: Replica无法从leader同步消息 Broker到zk集群的连接不时会断开重断 Broker重启耗时很久 不允许脏主选举导致B...
Kafka高级应用
通往神秘的道路的专栏
02-03 2487
除了正常的消息发送和消费， 在使用Kafka的过程中难免会遇到一些其他高级应用类的需求， 比如消费回溯， 这个可以通过原生Kafka提供的Kafka Consumer.seek() 方法来实现， 然而类似延时队列、消息轨迹等应用需求在原生Kafka中就没有提供了。我们在使用其他消息中间件时， 比如Rabbit MQ，使用到了延时队列、消息轨迹的功能， 如果我们将应用直接切换到Kafka中， 那么只能选择舍弃它们。但这也不是绝对的， 我们可以通过一定的手段来扩展Kafka， 本章讲述的就是如何实现这类扩展的高
大厂消息中间件高频面试题与知识点整理（RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、MetaMQ）
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曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
04-07 172万+
互联网高频面试之消息中间件基本问题和知识点整理分析
笔记系列之docker安装Kafka与spring boot + kafka 示例
圆师傅的博客
08-29 938
文章目录0.目的1.下载docker镜像2.单机方式启动zookeeper3.启动kafka4.创建topic5. spring boot with Kafka6.总结 0.目的 在自己的机器上搭建一个Kafka的环境。 1.下载docker镜像 由于Kafka需要使用到Zookeeper，这里就先下载Zookeeper和Kafka的两个镜像。 docker pull wurstmeister/zookeeper docker pull wurstmeister/kafka 2.单机方式启动zookeep
kafka可视化工具整理（七）
qq_36602951的博客
03-01 1万+
零、主流kafka可视化工具有两种 ①安装在本地的服务，通过网络连接kafka拉取数据并展示 比如：offsetexplorer 应用 ②安装在服务器上应用，通过服务器自行拉取代码，对外提供Web，查看kafka的状态及数据。比如：kafdrop应用 一、本地服务 offsetexplorer 1、去kafkatool官网下载Offset Explorer，可以安装windows版本或者linux版本 下载安装 2、启动配置 后续就可以查看topic数据 修改文字类型如图 ..
Kafka消息保留机制 log.retention
山水牧羊
06-02 1万+
目录 背景 介绍 运行机制 参数 保留参数 log.retention.bytes log.retention.hours log.retention.minutes log.retention.ms log.retention.check.interval.ms 参数间关系 实验 实验 retentions.ms 实验 retentions.btyes 又挖一坑 参考 背景 因为在windows环境运行，遭遇了文件重写异常，于是研究了一下kafka的消息保留...
zookeeper-3.8.4+kafka_2.12-3.7.1安装+SCRAM权限设置
qq_36975339的博客
10-15 878
给消费者授权，这里指定了 Read 的读操作权限，还有 Consumer Group 的 ID，只有 group.id 为 test_cons-group 的消费者才能消费 test_users 这个 Topic 的消息，否则都没有权限去消费。#这个客户端 JAAS 配置文件非常重要，所有需要以管理员身份与 Kafka Broker 交互的，都需要在执行的脚本/命令中传递这个 JAAS 配置来完成认证，比如 Topic 管理、ACL 管理、配置管理等等。如果需要加密传输，可以使用 SASL_SSL。
2024字节跳动秋招技术面试题：Kafka+反射+分布式锁+volatile
a369966697的博客
04-29 802
在开头跟大家分享的时候我就说，面试我是没有做好准备的，全靠平时的积累，确实有点临时抱佛脚了，以至于我自己还是挺懊恼的。（准备好了或许可以拿个40k，没做准备只有30k+，你们懂那种感觉吗）如何准备面试？1、前期铺垫（技术沉积）程序员面试其实是对于技术的一次摸底考试，你的技术牛逼，那你就是大爷。大厂对于技术的要求主要体现在：基础，原理，深入研究源码，广度，实战五个方面，也只有将原理理论结合实战才能把技术点吃透。
通关kafka之Kafka面试题
微瞰技术的博客
04-20 590
kafka kafka说说它的特性，客户端offset宕机后，同一个topic客户端能不能接上它消费？ 不能，只能客户端本地记录offset。 kafka 各个模块概念 kafka 高水位（不会） 17、Kafka 选主怎么做的？ 18、kafka 与 rabbitmq区别； 19、kafka 分区怎么同步的？ 20、kafka 怎么保证不丢消息的？kafka partition broker consumer consumer group topic 等都是啥关系？ 21、kafka 为什么可以扛
【kafka源码】Topic的创建源码分析(附视频)
2401_83703797的博客
04-19 1213
在开头跟大家分享的时候我就说，面试我是没有做好准备的，全靠平时的积累，确实有点临时抱佛脚了，以至于我自己还是挺懊恼的。（准备好了或许可以拿个40k，没做准备只有30k+，你们懂那种感觉吗）如何准备面试？1、前期铺垫（技术沉积）程序员面试其实是对于技术的一次摸底考试，你的技术牛逼，那你就是大爷。大厂对于技术的要求主要体现在：基础，原理，深入研究源码，广度，实战五个方面，也只有将原理理论结合实战才能把技术点吃透。
面试题：消息队列有什么优缺点？Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 之间的区别？
Java开发工程师，专注微服务、分布式系统，部署运维，分享实战经验和源码解析。
08-09 865
了。**面试技巧：**你需要去考虑一下你负责的系统中是否有类似的场景，就是一个系统或者一个模块，调用了多个系统或者模块，互相之间的调用很复杂，维护起来很麻烦。但是其实这个调用是不需要直接同步调用接口的，如果用。
清华架构师熬夜整理，带你走进Kafka消息中间件
2401_84103616的博客
05-03 930
在开头跟大家分享的时候我就说，面试我是没有做好准备的，全靠平时的积累，确实有点临时抱佛脚了，以至于我自己还是挺懊恼的。（准备好了或许可以拿个40k，没做准备只有30k+，你们懂那种感觉吗）如何准备面试？1、前期铺垫（技术沉积）程序员面试其实是对于技术的一次摸底考试，你的技术牛逼，那你就是大爷。大厂对于技术的要求主要体现在：基础，原理，深入研究源码，广度，实战五个方面，也只有将原理理论结合实战才能把技术点吃透。
FLINK实现一个sink同时写入一个kafka实例的多个topic
luohualiushui1的专栏
12-01 965
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如何选择合适的 Diskless Kafka
最新发布
AutoMQ的博客
12-01 646
在本文中，我们首先审视了云原生时代 Kafka 所面临的种种挑战，剖析了Diskless Kafka架构兴起的背后动因及其核心内涵。随后，我们将目光投向了 AutoMQ 一一它是目前市场上唯一一款提供开源Diskless Kafka选项的解决方案。最后，我们从额外组件需求、写入灵活性、读取侧的数据局部性以及元数据管理这四个维度出发，深度对比了Diskless Kafka系统中的两条主流技术路线：基于 Leader（Leader-based）与无 Leader（Leaderless）架构的异同。
Windows版本的kafka的搭建与使用
二进制专栏
12-01 229
在这个目录下：D:\tools\kafka_2.13-3.8.1\bin\windows。可以编写一个 windows 版本的 shell 脚本，点击一下，直接启动。可以创建 topic,并且收发消息进行测试，发现非常快速，测试完成。接着在桌面上点击这个 bat 文件即可。重命名 zoo.cfg。
外卖霸王餐用户画像标签系统：Spark SQL批处理+Kafka流处理混合计算
12-01 847
吃喝不愁APP的“霸王餐”频道每天产生千万级订单事件，需在分钟级完成用户画像标签更新，支撑“千人千面”发券、风控反薅、商家补贴结算三大场景。技术选型：Spark SQL做小时级批处理补全历史，Kafka+Flink做秒级流处理修正最新状态，混合计算结果统一落入HBase，对外提供毫秒级查询。本文著作权归吃喝不愁app开发者团队，转载请注明出处！
Kafka定理剖析：分区数要大于消费者数
随记
12-01 542
分区数要大于消费者数？答案是：正确，但它是一个“底线”规律，是为了防止资源浪费。在实际架构设计中，我们追求的是一个更优的实践：根据你期望达到的最大消费并发能力来设置分区数，并确保分区数 >= 最大消费者实例数，同时为未来扩展预留一定空间。分区数决定了你消费端并行能力的上限。设置的消费者实例数不应超过这个上限，但可以根据实际负载动态调整（例如在流量低谷时减少实例数以节省资源）。
Kafka深度剖析：Topic-Partition-Segment 关系、分区策略与数据可靠性实现
sjkflw121150的博客
12-01 462
组件定义作用类比Topic消息的逻辑分类（如），全局唯一，包含多个 Partition。隔离业务消息（如订单、日志分属不同 Topic）图书馆的“文学区”“科技区”PartitionTopic 的物理分片（有序日志文件），分布式存储的基本单位，可跨 Broker。并行处理（多 Partition 并行读写）、扩展容量文学区的“第 1 排书架”SegmentPartition 的物理存储单元（由多个 Segment 文件组成），默认 1GB/Segment。
flink 实现 kafka 3张表实时关联
07-11
在 Apache Flink 的实时流处理中，实现 Kafka 中三张表的关联操作，通常涉及将 Kafka 主题中的数据映射为动态表（Dynamic Table），并通过 Flink SQL 或者 Table API 来完成多表之间的连接。这种场景下，Kafka 数据源通常来自于数据库的变更日志（例如 Oracle、MySQL 的 DML 操作记录）[^3]，通过 Kafka Connector 将这些变更事件写入 Kafka 不同的主题中。 以下是一个典型的实现流程： ### 1. 使用 Kafka Connector 映射 Kafka 主题为表 Flink 提供了 Kafka Connector，可以将 Kafka 的主题映射为 Flink 表结构。假设 Kafka 中有三个主题分别对应三张表 `orders`, `customers`, 和 `products`，可以通过如下语句创建表： ```sql CREATE TABLE orders ( order_id STRING, customer_id STRING, product_id STRING, order_time TIMESTAMP(3), WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '5' SECOND ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'orders-topic', 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', 'format' = 'json' ); ``` 对 `customers` 和 `products` 表做类似的操作即可，只需要更改字段和主题名称。 ### 2. 实现多表 JOIN 操作 在 Flink SQL 中支持多种类型的 JOIN，包括 `INNER JOIN`、`LEFT JOIN`、`TEMPORAL JOIN` 等，适用于不同的业务场景。 #### 示例：基于时间窗口的 INNER JOIN ```sql SELECT o.order_id, c.customer_name, p.product_name, o.order_time FROM orders AS o INNER JOIN customers FOR SYSTEM_TIME AS OF o.proc_time AS c ON o.customer_id = c.customer_id INNER JOIN products FOR SYSTEM_TIME AS OF o.proc_time AS p ON o.product_id = p.product_id; ``` 上述查询使用了 `FOR SYSTEM_TIME AS OF` 子句进行 Temporal Join，表示从维度表中获取某一时刻的有效记录。这种方式非常适合处理 Kafka 中的变更日志流，特别是当维度表使用 Upsert Kafka Connector 创建时，能够保证查询结果与源表保持一致 [^2]。 ### 3. 使用 Upsert Kafka Connector 同步更新数据 为了确保维度表（如 `customers` 和 `products`）能反映最新的状态，可以使用 `upsert-kafka` connector 创建动态表： ```sql CREATE TABLE customers ( customer_id STRING PRIMARY KEY, customer_name STRING ) WITH ( 'connector' = 'upsert-kafka', 'topic' = 'customers-topic', 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', 'key.format' = 'json', 'value.format' = 'json' ); ``` 通过这种方式，Flink 可以自动处理 Kafka 中的更新和删除操作，并在执行 JOIN 时提供最新的数据版本 [^2]。 ### 4. 设置 Watermark 和时间属性 为了支持事件时间语义和窗口操作，需要在主表（如 `orders`）中定义 watermark 和时间字段。这有助于控制延迟事件并提高窗口聚合的准确性 [^1]。 ---
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