静待花开

轻松掌握Netty、Kafka、RocketMQ高效率读写的核心秘诀--零拷贝技术

kafka主要应用在大数据的实时处理领域，使用起来比较简单，本文主要分析kafka的工作流程、存储机制，分区策略，并围绕多个角度展开总结。

本文详细解释kafka的拦截器及拦截器链，并根据案例实现两个常见的自定义拦截器并组成拦截链，Talk is cheap，Show me the code

本文主要使用java来实战kafka消费数据的过程，解析并实现kafka手动提交offset和自动提交offset的demo，并进行详细的总结和对比。

本文对kafka生产者发送消息的流程进行了详细的解释和实战，其中包含了新版本的kafka对于同步发送消息和异步发送消息的api实现，以及kafka源码里的回调函数和架构内部的失败重试机制等都给出了底层的详细解释及实战demo。

本文作为深入分析kafka架构系列的终章，分析了kafka消费者的消费方式，分区分配策略，offset维护，其中重点详细的分析了三种分区分配策略，并举例对比，使对kafka感兴趣的读者能有所收获。

本文探讨了kafka是怎么保证数据可靠性的，以及如何实现的exactly once，并分析了kafka的故障处理策略。

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本文深入探究零拷贝的原理，从操作系统开始层层递进的分析了数据传输的各个相关组件及流程，直观透彻的呈现了零拷贝的原理和优点。

本文涵盖2020年kafka最新的面试点，由易及难。不管是应对实际生产里的集群规模、分区数等基础类的摸底面试点；还是kafka底层、事务、分区分配策略、ISR、选举、幂等性等深入的面试考察点，都可以在这里找到答案，让你与面试官顺利侃侃而谈。

kafka--------------    分布式流处理平台。    在系统之间构建实时数据流管道。    以topic分类对记录进行存储    每个记录包含key-value+timestamp    每秒钟百万消息吞吐量。    producer            //消息生产者    consumer            //消息消费者    consumer ...