在这个博客系列的第1部分之后，Apache Kafka的Spring——第1部分:错误处理、消息转换和事务支持，在这里的第2部分中，我们将关注另一个增强开发者在Kafka上构建流应用程序时体验的项目:Spring Cloud Stream。
系统处理方式，因消息中间件不同而异。如果应用没有配置错误处理，那么error将会被传播给binder，binder将error回传给消息中间件。消息中间件可以丢弃消息、requeue（重新排队，从而重新处理）或将失败的消息发送给DLQ(死信队列)。
发送消息的流程 Producer根据指定的partition方法（round-robin、hash等），将消息发布到指定topic的partition里面 kafka集群接收到Producer发过来的
Apache Kafka 已成为跨微服务异步通信的主流平台。它有很多强大的特性，让我们能够构建健壮、有弹性的异步架构。
今天的 IT 系统正在生成、收集和处理比以往更多的数据。而且，他们正在处理高度复杂的流程（正在自动化）以及跨越典型组织边界的系统和设备之间的集成。同时，预计 IT 系统的开发速度更快、成本更低，同时还具有高可用性、可扩展性和弹性。 为了实现这些目标，开发人员正在采用架构风格和编程范式，例如微服务、事件驱动架构、DevOps 等。正在构建新的工具和框架来帮助开发人员实现这些期望。 开发人员正在结合事件驱动架构 (EDA) 和微服务架构风格来构建具有极强可扩展性、可用、容错、并发且易于开发和维护的系统。 在本文
来源 | http://r6d.cn/b2u2p Apache Kafka 已成为跨微服务异步通信的主流平台。它有很多强大的特性，让我们能够构建健壮、有弹性的异步架构。 同时，我们在使用它的过程中也需要小心很多潜在的陷阱。如果未能提前发现可能发生（换句话说就是迟早会发生）的问题，我们就要面对一个容易出错和损坏数据的系统了。 在本文中，我们将重点介绍其中的一个陷阱：尝试处理消息时遭遇失败。首先，我们需要意识到消息消费可能会，而且迟早会遭遇失败。其次，我们需要确保在处理此类故障时不会引入更多问题。 Kafka
原本想开个Spring Cloud Stream系列文章连载，写Spring Cloud Stream算是个人夙愿了——首先这是个人非常喜欢的组件，它屏蔽了各种MQ的差异，统一了编程模型（可以类比成基于MQ通信圈的”Spring Data”）；其次个人实体书《Spring Cloud 与 Docker 微服务架构实战》没有包含这部分内容也是一大遗憾；更重要的是，这货细节其实挺多，而且上手是稍微有一点曲线的。
服务启动时，会给cloud-stream 装载绑定中间件的配置，而spring cloud stream默认使用的序列化方式为ByteArraySerializer,这就导致stream 在发送数据时使用l了服务装载StringSerializer序列化方式，从而导致了java.lang.ClassCastException: [B > cannot be cast to java.lang.String的问题出现。
本文将学习Kafka生产者的使用和原理，文中使用的kafka-clients版本号为2.6.0。下面进入正文，先通过一个示例看下如何使用生产者API发送消息。
分布式缓存方面，redis勇夺花魁。但对于消息队列mq来说，还处于百花齐放的年代。
消息发送的整体流程，生产端主要由两个线程协调运行。分别是main线程和sender线程（发送线程）。
agent本身是一个Java进程，运行在日志收集节点—所谓日志收集节点就是服务器节点。
从上文 初识 Kafka Producer 生产者，可以通过 KafkaProducer 的 send 方法发送消息，send 方法的声明如下：
非底层操作系统软件，非业务应用软件，不是直接给最终用户使用的，不能直接给客户带来价值的软件统称为中间件。
Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案，支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制（GEO replication）、快速扩容、灵活容错等特性。在很多场景下，用户需要通过 MQ 实现消息的重新推送能力，比如超时重推、处理异常时重推等，本文介绍 Apache Pulsar 提供的几种消息重推方案。
数据丢失是一件非常严重的事情事，针对数据丢失的问题我们需要有明确的思路来确定问题所在，针对这段时间的总结，我个人面对kafka 数据丢失问题的解决思路如下：
在本系列的前两篇文章中，我分别讲到了后端项目的代码模板和DDD编码实践，在本文中，我将继续以编码实践的方式分享如何落地事件驱动架构。
前两天我们已经介绍了两种Spring Cloud Stream对消息失败的处理策略：
通过前面 7 篇文章的介绍，小伙伴们应该对 Kafka 运行工作原理有一个相对比较清晰的认识了。为了提高平时的工作效率，帮助我们快速定位一些线上问题，比如查看部分 Partition 堆积机器 IP 等操作，这篇文章总结了一些平时常用到的一些 Kafka 命令及常用配置，方便日后查阅（该文章中提到的相关配置会持续更新）。
我们的RocketMQ集群为4.6.0版本，按照3个nameserver，2个broker，每个broker为主从双节点部署。
KafkaProducer会将消息先放入缓冲区中，然后由单独的sender线程异步发送到broker服务端，那么既然消息是批量发送的，那么触发批量发送的条件是什么呢？
Apache Flink 作为流式处理领域的先锋，为实时数据处理提供了强大而灵活的解决方案。其中，KafkaSink 是 Flink 生态系统中的关键组件之一，扮演着将 Flink 处理的数据可靠地发送到 Kafka 主题的角色。本文将深入探讨 KafkaSink 的工作原理、配置和最佳实践，帮助读者全面掌握在 Flink 中使用 KafkaSink 的技巧和方法。
1. 消息可靠性 ---- RabbitMQ 的消息可靠性，一般是业务系统接入消息中间件时首要考虑的问题，一般通过三个方面保障： 发送可靠性：确保消息成功发送到 Broker。 存储可靠性：Broker 对消息持久化，确保消息不会丢失。 消费可靠性：确保消息成功被消费。 1. 发送可靠性 一般消息发送可靠性分为 3 个层级： At most once：最多一次，消息可能会丢失，但绝不会重复传输。 At least once：最少一次，消息绝不会丢失，但可能会重复传输。 Exactly once：
为了在生产环境中运行kafka或者编写使用它的应用程序，并不一定要理解kafka的内部原理。然而，理解kafka的工作原理，有助于故障排查，理解kafka的工作行为。具体代码实现细节本书不做深入描述，但是，kafka有关的从业人员，必须关注如下三个内容：
上篇聊了Kafka概况，包含了Kafka的基本概念、设计原理，以及设计核心。本篇单独聊聊Kafka的生产者，包括如下内容：
Kafka 生产者是 Apache Kafka 中的一个重要组件，它负责将数据发送到 Kafka 集群中。在实时数据处理和流式处理应用程序中，Kafka 生产者扮演着非常重要的角色。
我们的消息生产者，通过指定的路由(Exchange)和Routingkey，把消息送达到某一个队列中去，然后我们的消费者监听队列，进行消费处理操作。
在本文章中，我们创建一个简单的 Java 生产者示例。我们会创建一个名为 my-topic Kafka 主题（Topic），然后创建一个使用该主题发送记录的 Kafka 生产者。Kafka 发送记录可以使用同步方式，也可以使用异步方式。
上一篇文章我们主要介绍了什么是 Kafka，Kafka 的基本概念是什么，Kafka 单机和集群版的搭建，以及对基本的配置文件进行了大致的介绍，还对 Kafka 的几个主要角色进行了描述，我们知道，不管是把 Kafka 用作消息队列、消息总线还是数据存储平台来使用，最终是绕不过消息这个词的，这也是 Kafka 最最核心的内容，Kafka 的消息从哪里来？到哪里去？都干什么了？别着急，一步一步来，先说说 Kafka 的消息从哪来。
是不是觉得很简单？虽然使用起来是很简单，但是要使用好也不是那么容易噢。。。这里请注意以下几点： 1、一定要记得close producer,以免造成资源浪费 2、send() 是异步的，所以上面的代码是有点问题的，producer.close();应该在合适的机会调用，而不是代码末尾 3、如果你想使用同步发送，那么只需要简单的producer.send().get() 使用get()函数就可以了
在使用Apache Kafka时，你可能会遇到一个名为 "NoBrokersAvailableError" 的异常。这篇博客文章将深入讲解这个错误的原因、可能的解决方法以及如何避免它。
本文讨论了软件复杂性及其产生原因，介绍了如何度量软件复杂性，及 SOLID 软件设计原则，并探讨管理复杂性的方法，包括使用代码重构、设计模式、领域驱动设计等。通过遵循这些原则和方法，开发人员可以降低软件复杂性，提高代码质量和可维护性。这篇文章内容涵盖了软件开发的道与术，希望能对你所有帮助，欢迎评论交流～
可靠的数据传输是系统的属性之一，不能在事后考虑，就像性能一样，它必须从最初的白板图设计成一个系统，你不能事后把系统抛在一边。更重要的是，可靠性是系统的属性，而不是单个组件的属性，因此即使在讨论apache kafka的可靠性保证时，也需要考虑其各种场景。当谈到可靠性的时候，与kafka集成的系统和kafka本身一样重要。因为可靠性是一个系统问题，它不仅仅是一个人的责任。每个卡夫卡的管理员、linux系统管理员、网络和存储管理员以及应用程序开发人员必须共同来构建一个可靠的系统。 Apache kafka的数据传输可靠性非常灵活。我们知道kafka有很多用例，从跟踪网站点击到信用卡支付。一些用例要求最高的可靠性，而另外一些用例优先考虑四度和简单性而不是可靠性。kafka被设计成足够可配置，它的客户端API足够灵活，允许各种可靠性的权衡。 由于它的灵活性，在使用kafka时也容易意外地出现错误。相信你的系统是可靠的，但是实际上它不可靠。在本章中，我们将讨论不同类型的可靠性以及它们在apache kafka上下文中的含义开始。然后我们将讨论kafka的复制机制，以及它如何有助于系统的可靠性。然后我们将讨论kafka的broker和topic，以及如何针对不同的用例配置它们。然后我们将讨论客户，生产者、消费者以及如何在不同的可靠性场景中使用它们。最后，我们将讨论验证系统可靠性的主体，因为仅仅相信一个系统的可靠是不够的，必须彻底的测试这个假设。
摘要：如果Consumer端消费消息失败，那么RocketMQ是如何对失败的异常情况进行处理？ 前面两篇RocketMQ消息消费（一）/（二）篇，主要从Push/Pull两种消费模式的简要流程、长轮询机制和Consumer端负载均衡这几点内容出发，介绍了RocketMQ消息消费的正常流程和细节内容，本篇内容将主要介绍Consumer端消费失败的异常流程。 这里先回顾往期RocketMQ技术分享的篇幅： （1）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（一） （2）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（二） （3）消息中间件—RocketMQ消息发送 （4）消息中间件—RocketMQ消息消费（一） （5）消息中间件—RocketMQ消息消费（二）（push模式实现）
在无服务器计算的世界中，AWS Lambda 已经成为构建可伸缩和高效应用程序的基石。虽然 Lambda 简化了代码的部署和执行，但强大的错误处理对于确保无服务器函数的可靠性至关重要。本指南探讨在 AWS Lambda 中进行错误处理的最佳实践，帮助构建具有弹性的无服务器应用程序。
本项目采用 Maven 构建，想要调用 Kafka 生产者 API，需要导入 kafka-clients 依赖，如下：
今天我们通过一篇文章来认识一下常见消息队列RabbitMQ、RocketMQ、Kafka。
在第一篇博客我们了解到一个kafka系统，通常是生产者Producer 将消息发送到 Broker，然后消费者 Consumer 去 Broker 获取，那么本篇博客我们来介绍什么是生产者Producer。
团队在日常工作中，一般情况下使用的消息队列是腾讯云 CKafka。CKafka 提供了高可靠的开箱即用消息队列能力，让我们在日常能够放心使用，减少花在运维上的投入。不过即便如此，我们还是需要学习 Kafka 的一些基本概念和功能，从而在实际应用中嗯能够充分高效、高质量地利用 Kafka 的能力。
在Kafka的生产者模式主要详细的介绍了作为生产者的中间价，把消息数据写入到Kafka，这样消费者才可以消费数据，以及针对这些数据进行其他的如数据分析等。但是在实际的应用中，会有大批量的实时数据需要写入到Kafka的系统里面，因此作为单线程的模式很难满足实时数据的写入，需要使用多线程的方式来进行大批量的数据写入，当然作为消费者也是写多线程的方式来接收这些实时的数据。比如举一个案例，需要把日志系统的信息写入到Kafka的系统里面，这就是一个实时的过程，因为在程序执行的过程中，日志系统在进行大量的IO的读写，也就意味着这些数据都需要写入到Kafka里面。
Kafka 作为一个商业级消息中间件，消息可靠性的重要性可想而知。本文从 Producter 往 Broker 发送消息、Topic 分区副本以及 Leader 选举几个角度介绍数据的可靠性。
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
根据 KafkaProducer 类上的注释上来看 KafkaProducer 具有如下特征：
Kafka 是由 Linkedin 公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于 Zookeeper 的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。
以下是Kafka 2.6.0版本中解决JIRA问题的摘要，有关该版本的完整文档，入门指南以及关于该项目的信息，请参考Kafka官方文档。
因此主流MQ其实都提供了可靠性投递机制，确保即使网络异常，消息也能可靠传递，而不会丢失。
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