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Hyperledger Fabric推荐Kafa用于生产环境。Kafa是一个分布式、具有水平伸缩能力、崩溃容错能力 的日志系统。在Hyperledger Fabric区块链中可以有多个Kafka节点，使用zookeeper进行同步管理。 本文将介绍Kfaka的基本工作原理，以及在Hyperledger Fabric中使用Kafka和zookeeper实现共识的原理，并通过一个实例剖析Hyperledger Farbic中Kafka共识的达成过程。
所谓的副本机制（Replication），也可以称之为备份机制，通常是指分布式系统在多台网络互联的机器上保存有相同的数据拷贝。副本机制有什么好处呢？
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
我的上家公司是做餐饮系统的，每天中午和晚上用餐高峰期，系统的并发量不容小觑。为了保险起见，公司规定各部门都要在吃饭的时间轮流值班，防止出现线上问题时能够及时处理。
数据流 在当今的数据环境中，没有一个系统可以提供所有必需的观点来提供真正的洞察力。从数据中获取完整含义需要混合来自多个来源的大量信息。 与此同时，我们不耐烦地立即获得答案;如果洞察时间超过10毫秒，那么该值就会丢失 - 高频交易，欺诈检测和推荐引擎等应用程序不能等待。这通常意味着在数据进入记录数据库之前分析数据的流入。为数据丢失增加零容忍，挑战变得更加艰巨。 Kafka和数据流专注于从多个消防软管摄取大量数据，然后将其路由到需要它的系统 - 过滤，汇总和分析途中。 本文介绍了Apache Kafka，
大家好，我是王有志。好久不见，不过这次没有休假，而是搞了个“大”工程，花了点时间自学Python，然后写了“玩具爬虫”，爬某准网的面经数据，为来年的“春暖花开”做准备。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本篇是《strimzi实战》系列的第二篇，前文完成了介绍和准备工作，是时候体验strimzi的核心功能了：发送和接受kafka消息，为了完成这个目标，本篇会按照如下步骤开始实战： 在kubernetes环境部署strimzi，这里面包含两个步骤：首先是将各类资源创建好，然后再启动strmzi 验证基本功能：发送和接受kafka消息，这里面有两种操
笔者经常遇到一些无法优化的慢查询，面对这样的慢查询，笔者会将其进行预先计算存储到mongodb或者elasticsearch中。这个业务场景需要将mysql的binlog数据发送到kafka，然后订阅kafka并消费其中的binlog数据以实现实时加速查询。但是消费binlog就可能会有很多意外发生，比如mysql数据库发生死锁，或者消费发生并发问题，网络长时间阻塞，这些状况都会导致kafka消费发生阻塞，一旦发生阻塞，用户从mongodb或者elasticsearch中就会查询不到最新的mysql数据，所以笔者需要监控kafka中消息的消费情况，监控的方案有很多，笔者进行了整理，以便日后回顾。
假设某 topic 有4个分区，消费者组中只有一个消费者，那么这个消费者将消费全部 partition 中的数据。
kafka将topic分成不同的partitions，每个partition的日志分成不同的segments，最后以segment为单位将陈旧的日志从文件系统删除。
Spring Cloud Stream is a framework for building highly scalable event-driven microservices connected with shared messaging systems.
今天我们来聊聊 Kafka ，主要是带你重新认识一下 Kafka，聊一下 Kafka 中比较重要的概念和问题。在后面的文章中我会介绍：
消费者组：Consumer Group ，一个Topic的消息能被多个消费者组消费，但每个消费者组内的消费者只会消费topic的一部分
本文将描述如何利用Apache Kafka(消息中间件)，Apache Nifi(数据流转服务)两个组件，通过Nifi的可视化界面配置，快速构建异步持久化MongoDB架构。
问题1：如果Producer对某些broker中的leader副本进行大量的写入，或者Consumer对某些broker中的leader副本进行大量的拉取操作，那台broker服务器的性能可能成为整个集群的瓶颈，如何解决？
在之前的项目中也用到过Kafka，但都是别人搭好了我只负责用，也没去深究，也没系统学习过。现在我加入了一个新公司，我们会做一个新系统，这个系统的技术架构中选型了Kafka，虽然生产环境我们会有商业技术支持，但我们需要自己搭建开发和测试环境，以及排查一些基本的问题。因此，根据我的习惯，提前系统学习整理一遍用到的技术，很有必要也很有价值。
审计日志系统有很多应用场景，而不仅仅是存储用于审计目的的数据。除了合规性和安全性的目的之外，它还能够被市场营销团队使用，以便于锁定目标用户，也可以用来生成重要的告警。
原文地址：https://dzone.com/articles/creating-an-iot-kafka-pipeline-in-under-five-minutes
在这篇文章中，将演示如何将 Kafka Connect 集成到 Cloudera 数据平台 (CDP) 中，从而允许用户在 Streams Messaging Manager 中管理和监控他们的连接器，同时还涉及安全功能，例如基于角色的访问控制和敏感信息处理。如果您是将数据移入或移出 Kafka 的开发人员、管理员或安全专家，那么这篇文章适合您。但在我介绍细节之前，让我们先从基础开始。
大家好，我是田哥。最近给大家整理了一份分布式面试题，一共有121道，后面会不断增加，争取做到全网最全的分布式面试题。大部分题目都是来自小伙伴们在面试中被问到后，反馈到我这里的。也由此可知，下一个被问到的估计就是你。
Apache Kafka（简称Kafka）是由LinkedIn公司开发的分布式消息流平台，于2011年开源。
我们系统最开始选用 kafka,互联网医院系统每天上午下午高峰期，系统的并发量不小，公司规定各部门都要轮流值班，出现线上问题时能及时处理。
这是2020年的第一篇文章，新的开始，与君共勉。前文小白简单的去剖析了肌霸先生kafka的一些肌肉群，但是呢，只是远远地看了几眼，今天我们将深层次的从ISR机制，HW，高水位，LEO，日志存储等绕来绕去的名词去真正的靠近肌肉，大饱眼福，撕开Kafka的外衣,文明看肉，肌肉的肉。上文的链接是这个【舔一舔 · 肌霸Kafka】，也欢迎一起去回味一下。文中若有错误之处，欢迎大家留言讨论，谢谢大家。
Kafka Connect 是一个工具，它可以帮助我们将数据从一个地方传输到另一个地方。比如说，你有一个网站，你想要将用户的数据传输到另一个地方进行分析，那么你可以使用 Kafka Connect 来完成这个任务。
对于这个学派的新手来说，我会尝试用非常简单的方式去解释。基于海量写入的扇出架构尝试在写入时使用所有业务逻辑。初衷是为了给每个用户及用例准备好视图；当有人想要读取数据时，他们不必应用复杂的逻辑。于是读取就会变得轻松简单且通常可以保证恒定的读取时间。Twitter就基于海量写入的扇出架构。
"可靠消息最终一致性"是为了解决Producer端的消息发送与本地事务执行的原子性问题，是一种柔性事务，属于异步确保型，软状态，最终一致。
props.put("group.id", "KafkaManagerOffsetCache")这句说明不管启动了几个kafka manager, 消费"__consumer_offsets"都使用同一个group. 解决方案: group.id从配置文件中读取,每个kafka manager使用不同的group id;
Debezium是一个分布式平台，它将您现有的数据库转换为事件流，因此应用程序可以看到数据库中的每一个行级更改并立即做出响应。Debezium构建在Apache Kafka之上，并提供Kafka连接兼容的连接器来监视特定的数据库管理系统。Debezium在Kafka日志中记录数据更改的历史，您的应用程序将从这里使用它们。这使您的应用程序能够轻松、正确、完整地使用所有事件。即使您的应用程序停止(或崩溃)，在重新启动时，它将开始消耗它停止的事件，因此它不会错过任何东西。
https://www.cnblogs.com/bainianminguo/p/12247158.html
陶文，ThoughtWorks毕业生，从事过软件开发，敏捷咨询，项目管理，测试研发，运维平台等多个领域的工作。曾任滴滴出行平台技术部首席架构师，现从事滴滴的平台治理和客服系统的改进工作，致力于为大家提供一个更好的出行生态。
最近项目中总是跟java配合，我一个写python的程序员，面对有复杂数据结构的java代码转换成python代码，确实是一大难题，有时候或多或少会留有一点坑，看来有空还得看看java基础。这不今天又开始让我们连接kafka啦。公司的kafka跟zookeeper做了群集，连接比较麻烦，具体如何使用，java那面做的封装我也看不到，所以只能通过简单的沟通。
Apache Kafka是一款开源的消息引擎系统，也是一个分布式流处理平台。除此之外，Kafka还能够被用作分布式存储系统（极少）。
学习编程时，总会遇到各种各样的数据库，比如Redis、MySQL或MongoDB。这些数据库都有一个共同特点：全是基于命令行操作，没有可视化管理界面。
本文向读者介绍两个优秀的分布式消息流平台：Kafka与Pulsar。 Apache Kafka（简称Kafka）是由LinkedIn公司开发的分布式消息流平台，于2011年开源。Kafka是使用Scala和Java编写的，当下已成为最流行的分布式消息流平台之一。Kafka基于发布/订阅模式，具有高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等特性。 Apache Pulsar（简称Pulsar）是雅虎开发的“下一代云原生分布式消息流平台”，于2016年开源，目前也在快速发展中。Pulsar集消息、存储、轻量化
Redis最新的大版本5.0已经RC1了，其中最重要的Feature莫过于 Redis Stream 了，关于Redis Stream的基本使用介绍和设计理念可以看我之前的一篇文章（Redis Stream简介）。 Redis Stream 本质上是在Redis内核上（非Redis Module）实现的一个消息发布订阅功能组件。相比于现有的 PUB/SUB 、 BLOCKED LIST ，其虽然也可以在简单的场景下作为消息队列来使用，但是 Redis Stream 无疑要完善很多。 Redis Stream 提供了消息的持久化和主备复制功能、新的RadixTree数据结构来支持更高效的内存使用和消息读取、甚至是类似于 Kafka 的 Consumer Group 功能。今天我们重点关注怎么在实际业务场景下去使用 Redis Stream 。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 本文向读者介绍两个优秀的分布式消息流平台：Kafka与Pulsar。 Apache Kafka（简称Kafka）是由LinkedIn公司开发的分布式消息流平台，于2011年开源。Kafka是使用Scala和Java编写的，当下已成为最流行的分布式消息流平台之一。Kafka基于发布/订阅模式，具有高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等特性。 Apache Pulsar（简称Pulsar）是雅虎开发的“下一代云原生分布式消息流平台”，于2016年开源
中间件是指位于应用程序和操作系统之间的软件组件，用于协调和连接不同的系统、服务或组件，以实现数据传输、通信和功能扩展。它们在分布式系统、网络通信和应用集成中起着关键的作用。
Kafka发布订阅的对象是主题（Topic），可为每个业务、每个应用甚至是每类数据都创建专属的主题。
因为工作中负责维护的产品中有使用消息中间件kafuka的系统 ,所以把工作中的理解和遇到的问题总结出来,方便后期查看，好记性不如烂笔头。kafuka是一个分布式的、分区化、可复制提交的发布订阅消息系统，使用kafuka需要对其中的一些概念做简单了解。 一、kafuka基础 1、topic主题： Kafka中用于区分不同类别信息的类别名称。由producer指定 2、Producer：将消息发布到Kafka特定的Topic的对象 3、Consumers：订阅并处理特定的Topic中的消息的对象 4、broker(Kafka服务集群)：已发布的消息保存在一组服务器中，称之为Kafka集群。集群中的每一个服务器都是一个代理(Broker). 消费者可以订阅一个或多个话题，并从Broker拉数据，从而消费这些已发布的消息，通俗的说broker就是一台服务器，一个节点。 5、Message：消息，是通信的基本单位，每个producer可以向一个topic（主题）发送一些消息。 6、 Partition(分区)： Topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）
我们很高兴地宣布：EMQX Enterprise 4.4.15 和 4.4.16 版本现已正式发布！
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
导读：笔者所在的是一家金融科技公司，但公司内部并没有采用在金融支付领域更为流行的RabbitMQ，而是采用了设计之初就为日志处理而生的Kafka。
最近，有些读者去头条二面，被面试官问了一个关于Kafka的问题：多个Kafka消费者如何同时消费相同Topic下的相同Partition的数据？ 看似一个简单的问题，竟然把这位读者问懵了！
问题要从一次 Kafka 的宕机开始说起。笔者所在的是一家金融科技公司，但公司内部并没有采用在金融支付领域更为流行的 RabbitMQ，而是采用了设计之初就为日志处理而生的 Kafka，所以我一直很好奇 Kafka 的高可用实现和保障。
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