Kafka剖析（一）：Kafka背景及架构介绍

最新推荐文章于 2026-01-01 10:44:40 发布
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本文详细介绍了Kafka的背景与架构，并深入解析了KafkaConsumer的工作原理，帮助读者理解Kafka如何实现高效的消息消费。
Kafka剖析（一）：Kafka背景及架构介绍:
http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-analysis-part-1


Kafka设计解析（四）：Kafka Consumer解析:
http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-analysis-part-4/
Kafka 深入解析：架构原理、基本使用及丢数据场景分析
tangtangttttt的博客
03-12 1491
Kafka 是一个高吞吐、分布式的消息队列系统，被广泛应用于日志处理、流式数据处理和事件驱动架构。
图解Kafka：Kafka架构演化与升级！
NBA1234593的博客
08-25 1900
数据分片存储是一种将大量数据分散存储在多个不同位置或设备上的技术。在数据量庞大的情况下，为了提高数据的存储效率、访问性能和可扩展性，将数据分割成较小的片段，然后分别存储在不同的节点或存储设备中。提高性能：通过将数据分散存储，可以并行地处理数据请求，从而加快数据的读取和写入速度。例如，在一个分布式数据库中，不同的分片可以同时响应查询，减少了总体的响应时间。增强可扩展性：当数据量不断增长时，可以方便地添加更多的分片来扩展存储容量，而无需对整个系统进行大规模的重构。避免单点性能瓶颈。
Kafka 深度剖析：架构演进、核心概念与设计精髓
qq_59998784的博客
12-08 2万+
在分布式系统中，消息队列是 “解耦、削峰、异步” 的关键组件，而 Kafka 凭借高吞吐、高可用、持久化等特性，成为当下最主流的消息队列之一，广泛应用于日志收集、实时流处理、消息通信等场景。本文将从 Kafka 的核心定位出发，拆解生产者、Topic、消费者组等关键概念，深入剖析其底层工作原理，帮你彻底搞懂 Kafka 的设计精髓。
Kafka剖析：Kafka背景及架构介绍
chen
05-22 1591
Kafka剖析：Kafka背景及架构介绍  Kafka  2015-04-08 5271  2评论 下载为PDF    为什么不允许复制 　　《Kafka剖析：Kafka背景及架构介绍》 　　《Kafka设计解析：Kafka High Availability（上）》 　　《Kafka设计解析：Kafka High Availability （下）》 　　《Kafka设计解析
Kafka学习之：Kafka背景及架构介绍
不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海！
03-11 3693
转载自：http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-analysis-part-1 Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统，使用Scala编写，它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark都支持与Kafka集成。InfoQ一直在紧密关注Kafka的
Kafka第一讲：应用场景及架构设计详解
hanbingge123的博客
12-01 775
记录kafka的学习过程
云原生时代 Kafka 深度实践：01核心概念与架构解析
qq_60626054的博客
05-29 648
Kafka是一个高吞吐量、分布式的消息系统，由LinkedIn开发用于解决大数据时代的海量实时数据传输需求。其核心架构包括Topic、Partition、Producer、Consumer等组件，支持分布式存储与并行处理。Kafka通过分区机制、副本机制和ACK应答策略实现高吞吐、高可靠的数据传输，保证分区内消息顺序性并支持容错自动恢复。具有动态扩展能力，可在线调整集群规模和分区数量。广泛应用于日志收集、实时数据管道、用户行为分析等场景，被美团、字节跳动等企业用于支持高并发数据处理。
大数据-70 Kafka 日志清理：删除、压缩及混合模式最佳实践
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永远好奇 无限进步
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Kafka 的日志清理机制提供两种策略：删除（Delete）和压缩（Compact），以平衡磁盘空间与数据保留需求。删除策略通过时间、大小或偏移量规则移除过期数据，常用于临时日志与事件流等无需长期保存的场景。其过程包括定位日志分段、标记待删文件并延迟清理，保证活跃日志分段不受影响。相比之下，压缩策略基于消息 Key，仅保留最新的 Value，用于维护数据的最新快照，如配置更新、数据库变更和用户状态。压缩通过后台线程扫描日志，淘汰旧版本记录，保留最终状态，适合高一致性和实时计算场景。
Kafka设计剖析（一）：Kafka背景及架构介绍
wang_zhenwei的博客
09-09 1240
Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统，使用Scala编写，它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark都支持与Kafka集成。InfoQ一直在紧密关注Kafka的应用以及发展，“Kafka剖析”专栏将会从架构设计、实现、应用场景、性能等方面深度解析Kafka。 背景介绍 Kafka创建背景
Kafka剖析：Kafka背景及架构介绍PDF
11-22
Kafka的架构设计是其核心优势之一。Kafka的架构主要包括生产者（Producer）、消费者（Consumer）和代理服务器（Broker）三部分。生产者负责将消息发送到代理服务器，消费者从代理服务器中读取消息。代理服务器是...
深入剖析Kafka设计原理：如何构建高效的消息系统
03-18
**深入剖析Kafka设计原理：如何构建高效的消息系统** Kafka是一种分布式流处理平台，由LinkedIn开发并贡献给了Apache软件基金会。它最初被设计为一个高吞吐量、低延迟的发布订阅消息系统，现在已经成为大数据领域的...
北京兰亭妙微：深耕UI/UX全流程，以大数据可视化与3D场景设计驱动数字体验升级
lanlanwork11的博客
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北京兰亭妙微 UI 设计公司，深耕 UI/UX 全流程设计领域，专注大数据可视化、3D 场景化界面、多端适配设计等核心服务，拥有成熟的行业解决方案与实战案例。以下拆解国际国内的优秀设计案例。图 1：数据中心监控界面这是一套企业级数据中心的管理平台界面，核心是多维度数据的模块化展示：顶部清晰区分 “当前进程、完成进程、提交进程” 的数量状态，搭配 “当前规模、往期占比” 的快捷指标；核心区域用可视化进度条展示 “计算服务器、云服务器、数据存储” 的资源使用率（如计算服务器使用率 88.2%），搭配图标化的模块
使用 RabbitMQ 和 MassTransit 在 .NET Core 中实现强大的微服务：处理订阅者故障和消息恢复
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csdn_aspnet的专栏，请点击博客主页右上角三个点中的私信联系
01-01 1635
本文介绍了在.NET Core中使用MassTransit和RabbitMQ构建弹性微服务系统的方法。主要内容包括：1）配置发布-订阅模式实现服务间通信；2）处理订阅服务器重启和RabbitMQ故障时的消息恢复；3）通过指数重试策略和死信队列确保消息可靠性；4）对比推送/拉取模型的优缺点。文章提供了完整的代码示例，展示了如何创建发布者、消费者，并配置重试机制和死信处理，帮助开发者构建高可用的微服务架构。
vue2 基于虚拟dom的下拉选择框，保证大数据不卡顿，仿antd功能和样式
licongmingli的博客
12-31 588
本文介绍了一个基于Vue2和Ant Design 1.7.8的虚拟列表下拉选择框组件的封装实现。由于Ant Design原生组件不支持虚拟列表功能，作者结合vue-virtual-scroller和vue-select封装了一个支持多选/单选/清除/搜索功能的选择框组件。文章详细说明了组件实现的技术难点：包括动态挂载DOM的方式解决模板渲染问题、样式适配Ant Design风格的改造过程，以及当前存在的待优化项（下拉列表脱离文档流问题）。组件通过计算属性和监听机制实现了数据同步，并提供了完整的代码示例展示核
RabbitMQ02-基础-安装
李宥的博客
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【代码】RabbitMQ02-基础-安装。
库室管控核心产品-仓库安防设施建设
2503_92125122的博客
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这种 “终端 + 设备 + 专网” 的一体化架构，解决了传统管控的核心痛点：既告别了 “分散操作、人工联动” 的低效，也填补了 “单点报警、缺乏闭环” 的安全漏洞。无论是涉密场所的装备管控、工业环境的防爆管理，还是特殊区域的环境与人员管理，都能通过这套架构实现 “事前预警、事中联动、事后追溯” 的全周期安全管控。
C# 语言 SQL Server 批量更新
StevenChen的博客
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本文详细介绍了C#操作SQL Server实现批量更新的多种方案。针对小数据量（1000条以内）推荐参数化SQL拼接或CASE WHEN优化；对于大数据量（1000条以上）建议使用SqlBulkCopy+临时表方案或Dapper框架。重点强调了SQL注入防护、事务保护、连接释放等关键注意事项，并提供了完整的代码实现。不同场景下的最优选择：小数据量注重简洁高效，大数据量追求高性能低损耗，同时兼顾开发效率与数据安全。
【Spring】Spring Batch 详细介绍
瘦到被风吹走的博客
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Spring Batch 是一个基于 Spring 框架的企业级批处理解决方案，专门用于处理大规模数据任务。核心功能包括事务管理、作业统计、容错机制和资源管理，适用于 ETL、报表生成、数据同步等场景。框架采用分层架构，包含 Job（作业）、Step（步骤）和 Chunk（分块）三个核心概念，通过 ItemReader（数据读取）、ItemProcessor（数据处理）和 ItemWriter（数据写入）组件实现完整批处理流程。提供多种数据源适配器，支持游标/分页读取、数据转换验证和批量写入，但不适用于实时
Kafka深度解析：分布式消息系统的基石
"Kafka设计解析（一）-Kafka背景及架构介绍" Kafka是一个由LinkedIn开发并开源的分布式消息系统，因其强大的分布式特性和高吞吐率而受到广泛关注。它已经被集成到多个大数据生态系统中，如Cloudera Hadoop、Apache ...
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