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- 本文主要介绍Kafka的存储结构和常见运维操作。
- 本文简要介绍如何配置Kafka,让Kafka集群暴露Prometheus风格的监控指标,实现Kafka的可观测性
- kafka如何保证消息的顺序性
- Kafka 作为一个消息系统,其中很大的一个用途就是作为业务上的解耦,而它实现的模式就是经典的生产者消费者模式。
- 每个consumer group 都会选择一个broker作为自己的coordinator,它是负责监控整个消费组里的各个分区的心跳,以及判断是否宕机,和开启rebalance
- 事务可以保证读写操作的原子性,要么全部成功,要么全部失败,即使该生产或消费跨多个<Topic, Partition>。尤其对于Kafka Stream应用而言,典型的操作即是从某个Topic消费数据,经过一系列转换后写回另一个Topic,保证从源Topic的读取与向目标Topic的写入的原子性有助于从故障中恢复。
- 本文主要讨论0.11版本之前Kafka的副本备份机制的设计问题以及0.11是如何解决的。简单来说,0.11之前副本备份机制主要依赖水位(或水印)的概念,而0.11采用了leader epoch来标识备份进度
- 在 Broker 启动时,每个 Broker 都会启动一个 GroupCoordinator 服务,但只有 __consumer_offsets 的 partition 的 leader 才会直接与 Consumer Client 进行交互,也就是其 group 的 GroupCoordinator,其他的 GroupCoordinator 只是作为备份,一旦作为 leader 的 Broker 挂掉之后及时进行替代
- 分区与复制
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- Kafka 常用命令总结
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- 在现代软件架构中,分布式系统的设计已经变得越来越普遍。其中,消息队列作为组件之间异步通信的重要手段,被广泛应用于系统解耦、流量削峰等场景。Apache Kafka是一个分布式消息服务系统,以其高吞吐量、可扩展性和持久性而闻名。而云电脑(云端虚拟机)为我们提供了灵活的计算资源,可以轻松地部署和扩展应用。本文将探讨如何在云电脑上部署Kafka集群,并分享一些实用的开发经验。
- Pulsar和Kafka是两个流行的分布式流处理平台,它们在文件存储和数据清理方面具有一些不同的特点。本文将深入分析Pulsar和Kafka在文件存储和自动删除数据方面的优势和机制。
- 一种实现Kafka与Redis间数据同步的方式
- Kafka 流量限制
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- 使用ansible自动切换kafka集群模式
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- 本文介绍了kafka在实际应用中如何保证消息的顺序性问题
- 本文Kafka的数据存储与索引设计
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