消息队列【四】分布式消息中间件Kafka

最新推荐文章于 2025-12-01 17:20:02 发布
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#kafka #big data

本文将深入探讨Kafka的架构原理，剖析其为何高效，并结合实际案例讲解Kafka在分布式系统中的关键作用，适合面试准备者和系统架构师阅读。


从面试角度一文学完 KafkaKafka 是一个优秀的分布式消息中间件，许多系统中都会使用到 Kafka 来做消息通信。对分布式消息系统的https://mp.weixin.qq.com/s/h2NT67i-xy4Hr3MqGjGk5Q
Kafka性能篇：为何Kafka这么"快"？『码哥』的 Redis 系列文章有一篇讲透了 Redis 的性能优化 ——《Redis 核心篇：唯快不破的秘https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMDI1NjcyOQ==&mid=2247487774&idx=1&sn=6c2b7ad317cfa4b196199d80797e54bd&chksm=c27c5328f50bda3edb838ce1701ca38a65d47149a686e565419e438758555f103f376dd363cc&cur_album_id=1918297111809310722&scene=189#rd

Kafka原理篇：图解kakfa架构原理icon-default.png?t=L892https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMDI1NjcyOQ==&mid=2247487783&idx=1&sn=f8a65d06fd1bb016eff9a86a2088ec2e&chksm=c27c5311f50bda07fa3274ccd30fb963d4a62d8bafefd5d5dcd792ba85384194933b947c7252&cur_album_id=1918297111809310722&scene=189#rd

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一、Kafka 数据交互与 JMS 模型的借鉴。二、Kafka 特性。三、Kafka 场景应用。四、Kafka的安装。五、Kafka命令行操作。六、Kafka Scala API。七、Kafka与大数据的集成。
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分布式消息队列kafka
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文章目录前言什么是Kafka？Kafka的特性Kafka的意义Kafka工作原理kafka架构介绍ProducerBrokerConsumerPatitionZookeeperkafka工作流程发布-订阅消息的工作流程队列消息/用户组的工作流kafka的使用与实践Kafka 安装使用springboot集成1.导入pom依赖2.创建生产者3.创建消费者4.application.yml 详细配置 前言 什么是Kafka？ Kafka 是 由Apache 软件基金会开发一个开源 高吞吐量 的 分布式 发布-订
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存储消息的队列。存储：存数据消息：某种数据结构。比如字符串，对象，二进制数据，JSON等等队列：先进先出的数据结构。
【消息队列kafka_中间件】一、快速入门分布式消息队列
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在当今大数据和分布式系统盛行的时代，消息队列作为一种关键的中间件技术，发挥着举足轻重的作用。其中，Apache Kafka 以其卓越的性能、高可扩展性和强大的功能，成为众多企业构建分布式应用的首选消息队列解决方案。本篇文章将带你深入了解 Kafka 的基础概念、架构原理、核心组件，并通过实际代码示例，让你快速上手 Kafka，揭开分布式消息队列的神秘面纱。
【分布式系统】消息队列Kafka
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消息队列中间件Kafka的介绍，在Java中的使用方法，Spring Boot整合Kafka，及常见的面试问题。
分布式消息中间件基础
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消息中间件是一种基于异步消息传递的分布式系统通信工具，核心功能包括消息传输、存储、路由与投递，能够实现系统解耦、异步处理和流量削峰。其主要组件包括生产者、消费者、Broker、主题/队列等，支持点对点和发布-订阅两种消息模型。主流中间件如Kafka（高吞吐）、RabbitMQ（灵活路由）、RocketMQ（事务支持）各有特色，适用于不同场景。此外，中间件还涉及多种协议（AMQP、MQTT等）、可靠性传输机制（持久化、确认机制）、顺序性与重复性问题解决以及事务支持（两阶段提交、本地消息表等）。选择中间件需根据
消息队列中间件 Kafka
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3. 持久化存储：Kafka 使用日志（log）的方式来存储消息数据，每个分区的消息以追加写的方式存储在磁盘上，确保消息的持久性和高效读写。Kafka 的核心设计思想是基于日志（log）的架构，消息被记录在一个持久化的日志（称为 "topic"）中，消费者按照不同的消费组订阅这些日志，并实时消费消息。5. 可靠性和容错性：Kafka 针对消息的可靠性和高可用性进行了设计，数据的副本机制和选举机制可以保证消息数据的高可靠性，同时具有一定的容错能力，即使部分 broker 节点出现故障也能继续提供服务。
自制分布式消息队列中间件.zip
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AMQP协议的消息队列如RabbitMQ、Apache Kafka等，它们提供了高性能、高可靠性、分布式且易于扩展的消息队列服务。而JMS（Java Message Service）则为Java应用程序提供了标准的消息服务API，支持同步和异步消息传递。...
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如何选择合适的 Diskless Kafka
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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
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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
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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
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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。
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
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