ITHomeZSL的博客

生产者发送： 你的流处理应用使用幂等且支持事务的生产者发送处理后的结果消息。原子性写入与提交： 应用将处理结果（输出消息）和消费位移的提交放在同一个事务中。这确保了它们要么都成功，要么都失败。消费者读取： 下游的消费者配置了，它只会读取到已成功提交的事务消息。最终效果如果整个流程成功，消息被处理一次，结果输出一次，位移推进一次。如果流程中任何地方失败，事务中止。输出消息不可见，位移不会前进。应用重启后，会重新消费并重新处理同一批输入消息。由于你的处理逻辑是幂等的。

Apache Kafka 是一个功能强大且复杂的分布式流平台。通过顺序 I/O、批处理、零拷贝等技术最大化利用硬件性能，通过分区和副本机制实现无限的横向扩展和高可用性，并通过抽象的 Producer/Consumer/Consumer Group 模型提供了一个简单而强大的 API。理解其核心概念（Topic, Partition, Offset, Consumer Group）和设计权衡（可靠性 vs. 延迟 vs. 吞吐量）是掌握 Kafka 的关键。