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kafka常见问题及优化一、消息丢失：二、消息重复发送和重复消费三、消息乱序四、消息积压五、消息回溯六、延时队列七、kafka事务八、kafka高性能原因 一、消息丢失： 发送端： acks=0： 表示producer不需要等待任何broker确认收到消息的回复，就可以继续发送下一条消息。性能最高，但是最容易丢消息。大数据统计报表场景，对性能要求很高，对数据丢失不敏感的情况可以用这种。 acks=1： 至少要等待leader已经成功将数据写入本地log，但是不需要等待所有follower是否成功写入。就可

Kafka的选举和Rebalance一、Kafka核心总控制器Controller1、Controller选举机制2、Partition副本选举Leader机制二、消费者Rebalance1、消费者Rebalance机制2、消费者Rebalance分区分配策略：三、Rebalance过程第一阶段：选择组协调器第二阶段：加入消费组JOIN GROUP第三阶段（ SYNC GROUP)四、producer发布消息机制剖析1、写入方式2、消息路由3、写入流程五、HW与LEO详解六、日志分段存储七、附录：zooke

springboot集成kafka一、maven pom配置二、application.yml配置三、生产者代码：四、消费者代码： 一、maven pom配置 引入spring boot kafka依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId> </dependency>

kafka详解一、简介二、Kafka的使用场景三、Kafka基本概念四、server.properties核心配置详解五、生产策略（Producers）六、消费策略（Consumers）七、消费顺序 一、简介 Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、Storm/Spark流式