Kafka深度解析

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黄小二哥
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kafka系列-kafka调优篇-高并发高吞吐架构设计
weixin_41279060的博客
12-15 7868
kafka的PageCache读写 不同于Redis和MemcacheQ等内存消息队列，Kafka的设计是把所有的Message都要写入速度低容量大的硬盘，以此来换取更强的存储能力。实际上，Kafka使用硬盘并没有带来过多的性能损失（这一点是有条件限制的，这个条件是，消费者的消费速度要高于或等于生产者的速度）。 kafka重度依赖底层操作系统提供的PageCache功能。（文件缓存，速
Kafka深度解析与实战应用
MPY_3的博客
04-16 1466
Apache Kafka作为现代分布式系统的核心组件，为LedgerX提供了可靠、高性能的消息传递基础设施。通过深入了解Kafka的工作原理并根据金融业务场景进行优化，我们构建了一个能够支撑每秒数十万交易处理的高弹性系统。随着业务的发展和技术的演进，我们将持续优化Kafka集群，探索更多创新应用场景。同时，我们也欢迎社区朋友就Kafka的应用和优化分享经验，共同推动金融科技基础设施的发展。在接下来的系列文章中，我们将继续深入探讨LedgerX技术栈的其他关键组件以及架构设计理念，敬请期待。
Kafka深度解析：揭秘选举机制下的分布式智慧与高效
虽非技冠群英首，愿与同道共长歌； 大鹏一日同风起，扶摇直上九万里；
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Kafka深度解析：揭秘选举机制下的分布式智慧与高效
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11-04 888
http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%A7%A3%E6%9E%90/ 摘要 　　Kafka是由LinkedIn开发并开源的分布式消息系统，因其分布式及高吞吐率而被广泛使用，现已与Cloudera Hadoop，Apache Storm，Apache Spark集成。本文介绍了Kafka的创建背景，设计目
Apache Kafka 深度解析：从基础到实践
qq_36880175的博客
03-07 1028
Apache Kafka是由LinkedIn开发的开源分布式流处理平台，核心定位为高吞吐、低延迟的分布式消息系统。其设计目标包括：每秒处理百万级消息消息持久化存储（默认保留7天）水平扩展能力强消息顺序保证。
[转]Kafka深度解析
08-11
【标题】：“Kafka深度解析” 【描述】：在信息技术高速发展的今天，分布式消息系统扮演着至关重要的角色，Apache Kafka就是这样一种被广泛采用的实时数据流处理平台。它以其高吞吐、低延迟以及强大的可扩展性而...
Kafka深度解析PDF 下载
11-24
《Kafka深度解析》这本书是Java开发者深入了解Apache Kafka这一分布式流处理平台的重要参考资料。Kafka是一种高吞吐、低延迟的消息系统，广泛应用于大数据实时处理、日志收集、流式计算等多个领域。以下是对Kafka...
基于SpringBoot的房产销售系统
2501_90968670的博客
08-15 809
本项目是一个基于Java平台的在线房产销售系统服务平台，旨在为用户提供多样化的服务，包括房地产预约、订单管理、用户权限管理等功能。平台采用分模块开发，每个模块都有明确的功能范围和用户角色定位。通过标准化的接口定义，方便前后端的数据交互，确保系统的灵活性和扩展性。
Javar如何用RabbitMQ订单超时处理
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腾讯全栈-ITCJF
08-16 113
RabbitMQ处理订单超时的两种方案：1）TTL+死信队列，通过设置消息过期时间自动转入死信队列处理未支付订单；2）延迟消息插件，支持动态设置延迟时间。两种方式都需注意消息持久化和处理幂等性，适用于分布式系统解耦场景。相比数据库定时任务，RabbitMQ方案更轻量高效。
MapReduce系统架构，颠覆了互联网分层架构的本质？
weixin_43209512的博客
08-14 313
摘要：MapReduce架构颠覆了传统互联网"固定CPU，移动数据"的分层架构，创新性地采用"固定数据，移动CPU"模式。这种设计针对离线业务特点（数据量大、时延容忍），让计算任务就近处理数据，大幅减少网络传输。与互联网架构（高吞吐、低时延）形成鲜明对比，体现了架构设计需因业务特点而异的核心理念。（149字）
时序数据库市场前景分析
m0_72638137的博客
08-14 839
随着物联网（IoT）、工业互联网、金融科技、智慧城市等领域的快速发展，数据呈现爆发式增长，其中时间序列数据（Time-Series Data）占据了重要地位。时序数据库正与AI/ML技术结合，支持异常检测、预测分析等高级功能，例如IoTDB的AINode支持自研时序大模型Timer，InfluxDB的Flux语言和Prometheus的PromQL扩展。未来的数据库可能不再严格区分时序、关系或图数据库，而是提供统一的数据处理能力，如IoTDB 2.0版本提供的动态+静态数据的多模态融合。
Java-100 深入浅出 MySQL事务隔离级别：读未提交、已提交、可重复读与串行化
永远好奇，无限进步！
08-16 370
在数据库中，事务隔离级别用于控制并发事务之间的相互影响，是保证数据一致性的重要机制。SQL 标准定义了四种隔离级别：读未提交允许读取未提交的数据，性能高但可能出现脏读；读已提交只允许读取已提交数据，解决脏读问题，但仍可能出现不可重复读；可重复读是 MySQL InnoDB 的默认级别，可避免脏读和不可重复读，但可能产生幻读，InnoDB 通过 MVCC 与间隙锁减轻这一问题；串行化则完全串行化执行事务，彻底解决所有并发问题，但性能最差。在实际应用中，隔离级别的选择需在性能与一致性之间权衡：
大模型微调【1】之入门
缘友一世的博客
08-13 721
大模型微调【1】之入门
elasticsearch冷热数据读写分离！
专注深耕linux、容器云原生、运维自动化等方向
08-14 509
面对elasticsearch每天存储大量数据且存储时间很长的情况下，比较突出的一个问题是：非常大量的读IO及聚合计算时，很可能会导致后端Load升高，从而阻塞新数据的写入，影响效率。庆幸的是：es提供了一套冷热数据分离的机制。即：将冷数据与热数据通过node隔离；这样，写操作集中在 N 台热数据节点上，大范围的读操作集中在 M 台冷数据节点上。提升检索(消耗cpu及磁盘io)效率的同时，避免了堵塞影响。
Canal 技术解析与实践指南
熊骑士
08-15 629
摘要：Canal是阿里巴巴开源的MySQL数据库binlog增量订阅中间件，通过模拟MySQL Slave协议实现低延迟数据同步。采用Server-Client架构，支持集群部署和高可用，具备数据过滤、路由功能，适用于实时数据同步、缓存更新等场景。最佳实践包括集群部署、Kafka投递模式配置等，未来将加强云原生支持和多数据源适配。
Apache Kafka深度解析与实战指南
3. **Kafka实现细节（上）、（下）**：深入解析Kafka的设计原理，涵盖主题（Topic）、分区（Partition）、副本（Replica）等核心概念。 4. **Kafka.network包源码解读**：通过分析网络通信模块的源码，理解Kafka...
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