Springboot引入Reactor已经有一段时间了，笔者潜伏在各种技术群里暗中观察发现，好像scala圈子的同仁们，似乎对响应式更热衷一点。也许是因为他们对fp理解的更深吧，所以领悟起来障碍性更少一些的原因吧。尽管webflux对于数据库的支持，还不那么完善，也不妨我们试上一试。
今天和大家聊一下，kafka对于消息的可靠性保证。作为消息引擎组件，保证消息不丢失，是非常重要的。
Spring Cloud Stream中的Source是一个用于发送消息的组件。它是一个基于反应式流的组件，它将应用程序的消息发送到消息代理中。Source可以用于多种消息代理，例如Kafka、RabbitMQ和Amazon Kinesis等。
上篇文章说了，kafka需要先构造properties指定server和kafka集群，key 和 value用stringSerialize序列化，通过producer发送send，需要records参数指定topic和value，之后发送消息，有异步和同步，最后关闭。
Spring Cloud Stream中的Processor是一个用于接收和发送消息的组件。它是一个基于反应式流的组件，它可以接收来自消息代理的消息，并将其处理后发送到消息代理中。Processor可以用于多种消息代理，例如Kafka、RabbitMQ和Amazon Kinesis等。
Spring Cloud Stream中的Sink是一个用于接收消息的组件。它是一个基于反应式流的组件，它接收来自消息代理的消息，并将其传递给应用程序。Sink可以用于多种消息代理，例如Kafka、RabbitMQ和Amazon Kinesis等。
消息在系统中传输所需的时间对 Apache Kafka® 等分布式系统的性能起着重要作用。 在 Kafka 中，生产者的延迟通常定义为客户端生成的消息被 Kafka 确认所需的时间。 正如一句老话所说，时间就是金钱，为了让系统运行得更快，最好尽可能减少延迟。 当生产者能够更快地发送消息时，整个系统都会受益。
http://zookeeper.apache.org/releases.html#download
如果大家看过我之前的介绍的话，就会知道我是 19 年毕业的几百万应届毕业生中的一员。这篇文章主要讲了一下我入职大半年的感受，文中有很多自己的主观感受，如果你们有任何不认同的地方都可以直接在评论区说出来， Guide 哥会很尊重其他人的想法。
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。
消费者提交偏移量的主要是消费者往一个名为_consumer_offset的特殊主题发送消息，消息中包含每个分区的偏移量。
本文是一个系列文章的第一部分，阐述了如何基于事件溯源的理念在不影响既有业务的情况下，对单体式的 CRUD 应用进行改造。
最近整理了一下文章目录，因为好早之前就有兄弟跟我说之前文章找不到，我也懒得整理，现在好好整了一下，发现有一篇文章写了一半我就放着了，抽空把他刚好补齐了一下，之前放着没写大概是很难想到从哪里凑这么多问题？？？
自Redis快速入门系列结束后，博主决定后面几篇博客为大家带来关于Kafka的知识分享~作为快速入门Kafka系列的第一篇博客，本篇为大家带来的是消息队列和Kafka的基本介绍~
当大数据运动开始时，它主要集中在批处理上。分布式数据存储和查询工具（如MapReduce，Hive和Pig）都旨在分批处理数据而不是连续处理数据。企业每晚都会运行多个作业，从数据库中提取数据，然后分析，转换并最终存储数据。最近，企业发现了分析和处理数据和事件的能力，而不是每隔几个小时就会发生一次。然而，大多数传统的消息传递系统不能扩展以实时处理大数据。所以LinkedIn的工程师构建并开源Apache Kafka：一种分布式消息传递框架，通过扩展商用硬件来满足大数据的需求。
作者:Sijie Guo 来源:https://streaml.io/blog/pulsar-streaming-queuing
前段时间写了Kafka快速入门系列1-8，但苦于知识点非常繁琐，对于很多初级选手来说并不友好，因此博主又根据所学，整理了一份关于Kafka知识点总结，希望对大家的学习有所帮助(✪ω✪)
Kafka 是目前最流行的分布式消息发布订阅系统，Kafka 功能非常强大，但它同样也很复杂，需要一个高可用的强大平台来运行，在微服务盛行，大多数公司都采用分布式计算的今天，将 Kafka 作为核心的消息系统使用还是非常有优势的。
在本系列的Pulsar和Kafka比较文章中，我将引导您完成我认为重要的几个领域，并且对于人们选择强大，高可用性，高性能的流式消息传递平台至关重要。消息传递模型(Messaging model)是用户在选择流式消息传递系统时应首先考虑的事情。消息传递模型应涵盖以下3个方面：
Kafka 是一个优秀的分布式消息中间件，许多系统中都会使用到 Kafka 来做消息通信。对分布式消息系统的了解和使用几乎成为一个后台开发人员必备的技能。今天码哥字节就从常见的 Kafka 面试题入手，和大家聊聊 Kafka 的那些事儿。 思维导图 讲一讲分布式消息中间件 问题 什么是分布式消息中间件？ 消息中间件的作用是什么？ 消息中间件的使用场景是什么？ 消息中间件选型？ 消息队列 分布式消息是一种通信机制，和 RPC、HTTP、RMI 等不一样，消息中间件采用分布式中间代理的方式进行通信。如图所示
Kafka 是一个优秀的分布式消息中间件，许多系统中都会使用到 Kafka 来做消息通信。对分布式消息系统的了解和使用几乎成为一个后台开发人员必备的技能。
Kafka 是一个优秀的分布式消息中间件，许多系统中都会使用到 Kafka 来做消息通信。对分布式消息系统的了解和使用几乎成为一个后台开发人员必备的技能。今天码哥字节就从常见的 Kafka 面试题入手，和大家聊聊 Kafka 的那些事儿。
介绍 Lagom是一个帮助您构建反应式微服务的框架。 大多数微服务框架着重于帮助您构建脆弱的单实例微服务，根据定义，这些微服务不具可扩展性或不具有弹性。 Lagom帮助您将微服务作为系统（反应系统）进行构建，以确保您的微服务从一开始就具有弹性。 构建反应系统可能很困难，但是Lagom则将从复杂性中脱离出来。 Akka和Play在下面做了大量的工作，开发人员可以专注于一个更简单的事件驱动的编程模型，同时受益于一个消息驱动的系统。 Lagom提供了一个有意见的框架，像导轨一样加快你的旅程。 Lagom工
自Flume快速入门系列结束后，博主决定后面几篇博客为大家带来关于Kafka的知识分享作为快速入门Kafka系列的第一篇博客，本篇为大家带来的是Kafka的简单介绍。
上一阶段给大家讲的是Redis，接下来这一阶段，我给你大家更新Kafka的知识分享哦!!!
作者 | Jason Greene, John Clingan, Eric Deandrea
谈到微服务的设计和开发，大家可能会想到 Netflix OSS Spring Cloud Service CombService Mesh 等技术。
简短的代码，背后牵涉很多问题，Consumer如何绑定特定分区？如何实现订阅 topic 的？又如何实现拉消息？
Kafka 是一个优秀的分布式消息中间件，许多系统中都会使用到 Kafka 来做消息通信。对分布式消息系统的了解和使用几乎成为一个开发人员必备的技能。
消息队列，英文名：Message Queue，经常缩写为MQ。从字面上来理解，消息队列是一种用来存储消息的队列 。来看一下下面的代码
什么是Kafka Kafka是一个分布式流处理系统，流处理系统使它可以像消息队列一样publish或者subscribe消息，分布式提供了容错性，并发处理消息的机制。 Kafka的基本概念 kafka运行在集群上，集群包含一个或多个服务器。kafka把消息存在topic中，每一条消息包含键值（key），值（value）和时间戳（timestamp）。 kafka有以下一些基本概念： Producer - 消息生产者，就是向kafka broker发消息的客户端。 Consumer - 消息消费者，是消息的
專 欄 ❈强哥，Python中文社区专栏作者，曾供职于摩根士丹利（Morgan Stanley）和eBay。❈ 什么是Kafka Kafka是一个分布式流处理系统，流处理系统使它可以像消息队列一样publish或者subscribe消息，分布式提供了容错性，并发处理消息的机制。 Kafka的基本概念 kafka运行在集群上，集群包含一个或多个服务器。kafka把消息存在topic中，每一条消息包含键值（key），值（value）和时间戳（timestamp）。 kafka有以下一些基本概念： Produc
应用程序通过KafkaConsumer订阅一个topic之后收取数据来完成从kafka的数据读取。从kafka读取数据与从其他消息系统读取数据只有少许不同，几乎没用什么独特的概念。如果不理解这些概念，你将很难使用消费者API。我们首先对一些重要的概念进行解释，然后介绍一些示例，这些示例展示了使用消费者API在不同需求的应用程序中的不同方式。
概要：在使用storm分布式计算框架进行数据处理时，如何保证进入storm的消息的一定会被处理，且不会被重复处理。这个时候仅仅开启storm的ack机制并不能解决上述问题。那么该如何设计出一个好的方案
1、请说明什么是Apache Kafka? Apache Kafka是由Apache开发的一种发布订阅消息系统，它是一个分布式的、分区的和重复的日志服务。 2、请说明什么是传统的消息传递方法?
淘宝从2018年开始对整体架构进行反应式升级， 取得了非常好的成绩。其中『猜你喜欢』应用上限 QPS 提升了 96%，同时机器数量缩减了一半；另一核心应用『我的淘宝』实际线上响应时间下降了 40% 以上。PayPal凭借其基于Akka构建的反应式平台squbs，仅使用8台2vCPU虚拟机，每天可以处理超过10亿笔交易，与基于Spring实现的老系统相比，代码量降低了80%，而性能却提升了10倍。能够取得如此好的成绩，人们不禁要问反应式到底是什么？ 其实反应式并不是一个新鲜的概念，它的灵感来源最早可以追溯到90年代，但是直到2013年，Roland Kuhn等人发布了《反应式宣言》后才慢慢被人熟知，继而在2014年迎来爆发式增长，比较有意思的是，同时迎来爆发式增长的还有领域驱动设计(DDD)，原因是2014年3月25日，Martin Fowler和James Lewis向大众介绍了微服务架构，而反应式和领域驱动是微服务架构得以落地的有力保障。紧接着各种反应式编程框架相继进入大家视野，如RxJava、Akka、Spring Reactor/WebFlux、Play Framework和未来的Dubbo3等，阿里内部在做反应式改造时也孵化了一些反应式项目，包括AliRxObjC、RxAOP和AliRxUtil等。 从目前的趋势看来，反应式概念将会逐渐深入人心， 并且将引领下一代技术变革。
导语 | 没有人能够预言未来，也没有人能够断言未来的编程是什么样，但是我们可以通过过往的编程经验去探寻未来的编程趋势，本文是腾讯云TVP李智慧教你如何用反应式编程提升系统性能与可用性。
分布式实时消息队列Kafka（五） 知识点01：课程回顾 一个消费者组中有多个消费者，消费多个Topic多个分区，分区分配给消费者的分配规则有哪些？ 分配场景 第一次消费：将分区分配给消费者 负载均衡实现：在消费过程中，如果有部分消费者故障或者增加了新的消费 基本规则 一个分区只能被一个消费者所消费 一个消费者可以消费多个分区 分配规则 范围分配 规则：每个消费者消费一定范围的分区，尽量均分，如果不能均分，优先分配给标号小的 应用：消费比较少的Top
Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统，使用Scala编写，它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark都支持与Kafka集成。 消息的发布描述为producer，消息的订阅描述为consumer，将中间的存储阵列称作broker(代理)。kafka是linkedin用于日志处理的分布式消息队列，同时支持离线和在线日志处理。kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者就是Producer，消息接受者就是Consumer，每个kafka实例称为broker。然后三者都通过Zookeeper进行协调。 也即：
前一篇分析了Spring WebFlux的设计及实现原理后，反应式编程又来了，Spring WebFlux其底层还是基于Reactive编程模型的，在java领域中，关于Reactive，有一个框架规范，叫【Reactive Streams】，在java9的ava.util.concurrent.Flow包中已经实现了这个规范。其他的优秀实现还有Reactor和Rxjava。在Spring WebFlux中依赖的就是Reactor。虽然你可能没用过Reactive开发过应用，但是或多会少你接触过异步Servlet，同时又有这么一种论调：异步化非阻塞io并不能增强太多的系统性能，但是也不可否认异步化后并发性能上去了。听到这种结论后在面对是否选择Reactive编程后，是不是非常模棱两可。因为我们不是很了解反应式编程，所以会有这种感觉。没关系，下面看看反应式编程集大者Reactor是怎么阐述反应式编程的。
多分区原子写入： 事务能够保证Kafka topic下每个分区的原⼦写⼊。事务中所有的消息都将被成功写⼊或者丢弃。 ⾸先，我们来考虑⼀下原⼦读取-处理-写⼊周期是什么意思。简⽽⾔之，这意味着如果某个应⽤程序在某个topic tp0的偏移量X处读取到了消息A，并且在对消息A进⾏了⼀些处理（如B = F（A）），之后将消息B写⼊topic tp1，则只有当消息A和B被认为被成功地消费并⼀起发布，或者完全不发布时，整个读取过程写⼊操作是原⼦的。 现在，只有当消息A的偏移量X被标记为已消费，消息A才从topic tp0消费，消费到的数据偏移量（record offset）将被标记为提交偏移量（Committing offset）。在Kafka中，我们通过写⼊⼀个名为offsets topic的内部Kafka topic来记录offset commit。消息仅在其offset被提交给offsets topic时才被认为成功消费。 由于offset commit只是对Kafka topic的另⼀次写⼊，并且由于消息仅在提交偏移量时被视为成功消费，所以跨多个主题和分区的原⼦写⼊也启⽤原⼦读取-处理-写⼊循环：提交偏移量X到offset topic和消息B到tp1的写⼊将是单个事务的⼀部分，所以整个步骤都是原⼦的。
消息通信有两种基本模型，即发布-订阅（Pub-Sub）模型和点对点（Point to Point）模型，发布-订阅支持生产者消费者之间的一对多关系，而点对点模型中有且仅有一个消费者。
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。
反应式编程（Reactive Programming）对有些人来说可能相对陌生一点。反应式编程是一套完整的编程体系，既有其指导思想，又有相应的框架和库的支持，并且在生产环境中有大量实际的应用。在支持度方面，既有大公司参与实践，也有强大的开源社区的支持。 反应式编程出现的时间并不短，不过在最近的一段时间内，它得到了很大的关注。这主要体现在主流编程平台和框架增强了对它的支持，使它得到了更多的受众，同时也反映了其在开发中的价值。 就 Java 平台来说，几个突出的事件包括：Java 9中把反应式流规范以 java
本文为您盘点最常见的Kafka面试题，同时也是对Apache Kafka初学者必备知识点的一个整理与介绍。
程序在高并发的情况下，程序容易崩溃。主要的原因是：在高并发的情况下，有大量用户请求需要程序计算处理，而目前的处理方式是，为每个用户请求分配一个线程，当程序内部因为访问数据库等原因造成线程阻塞时，线程无法释放去处理其他请求，这样就会早在请求的堆积，不断的消耗资源，最终导致程序的崩溃。
定义：Kafka是一个基于zookeeper协调的分布式、多副本的（replica）、支持分区的（partition）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流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写的项目。
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