（1）保证被volatile修饰的共享变量对所有线程总是可见的，也就是当一个线程修改了一个被volatile修饰共享变量的值，新值总是可以被其他线程立即得知。
HashMap会进行resize操作，在resize操作的时候会造成线程不安全。下面将举两个可能出现线程不安全的地方。
另外， Kafka 实现持久化的设计也有新颖之处。普通的系统在实现持久化时可能会先尽量使用内存，当内存资源耗尽时，再一次性地把数据“刷盘”；而 Kafka 则反其道而行之， 所有数据都会立即被写入文件系统的持久化日志中，之后 Kafka 服务器才会返回结果给客户端通知它们消息已被成功写入。这样做既实时保存了数据，又减少了 Kafka 程序对于内存的消耗，从而将节省出的内存留给页缓存使用，更进一步地提升了整体性能 。
消息队列(message queue)模型是基于队列提供消息传输服务的，多用于进程间的通信以及线程间的通信。该模式定义了消息队列queue，发送者sender，接收者receiver，提供了一种点对点的消息传递方式，即发送者发送每条消息到队列制定位置，接收者从指定位置获取消息，一旦消息被消费，会从队列移除，发送者和消费者都是点对点一一对应，不会被其他消费者处理。
Kafka 是一个基于发布-订阅模式的消息系统，它可以在多个生产者和消费者之间传递大量的数据。Kafka 的一个显著特点是它的高吞吐率，即每秒可以处理百万级别的消息。那么 Kafka 是如何实现这样高得性能呢？本文将从七个方面来分析 Kafka 的速度优势。
Kafka 作为消息队列中的中坚力量，基本上是每次面试必问的知识点。而说到 Kafka，大家对它的印象就是快！异常地快！
查看日志，发现Pro程序爆异常kafka.common.MessageSizeTooLargeException。
所以消息系统就是如上图我们所说的仓库，能在中间过程作为缓存，并且实现解耦合的作用。
本文将从，Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ、RocketMQ、ActiveMQ 17 个方面综合对比作为消息队列使用时的差异。
本文将从，Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ、RocketMQ、ActiveMQ 18 个方面综合对比作为消息队列使用时的差异。
上篇文章介绍了kafka的设计概要，有点对点的队列模式，和消费生产的topic模式，kafka有着高吞吐，低延迟，伸缩性，消息持久化，负载均衡故障转移特性，kafka跟其他处理内存方式不同，内存高命中率来保证发送消息直接在内存操作，而持久化直接交给系统去处理，并且持久化采用的是顺序IO，sendFile零拷贝来保证高吞吐。Kafka的负载均衡则是采用broken和topic每个都有一个master和flower，每个topic的matser和flower不在同一个broken，这样保证一个服务器宕机，其他的flower也会存储数据，不会丢失，故障转移则是 会通过会话心跳的机制跟zookeeper来实现，通过服务注册入zookeeper中，一旦服务器停止，则会选举新的服务。伸缩性也是由zookeeper来配合的，因为有多个服务，这时候则需要考虑多个服务的一致性，服务的无状态 或者 轻量级状态可以保证效率更高，所以他们统一吧状态写入zookeeper保存。
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本文将对Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ、RocketMQ、ActiveMQ从17 个方面综合对比作为消息队列使用时的差异。
大家都知道 Kafka 是一个非常牛逼的消息队列框架，阿里的 RocketMQ 也是在 Kafka 的基础上进行改进的。对于初学者来说，一开始面对这么一个庞然大物会不知道怎么入手。那么这篇文章就带你先了解一下 Kafka 的技术架构，让你从全局的视野认识 Kafka。了解了 Kafka 的整体架构和消息流程之后，脑海里就会有一个大致的结构，这时候再去学习每个部分就容易得多了。
本章节描述了如何安装apache kafka的broker,以及如何设置apache zookeeper,zookeeper被用于存储broker的元数据。本章节还将介绍kafka的基本配置，以及broker运行的硬件标准。最后，我们将介绍多实例集群的安装方法，以及在生产环节中使用kafka时需要注意的一些问题。
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我们今天来聊一聊Kafka中优秀的设计，希望可以提高你的设计能力、写代码能力！ 1 Kafka基础
Kafka经常用于实时流数据架构，用于提供实时分析。本篇将会简单介绍kafka以及它为什么能够广泛应用。
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随着业务的增长，Grab的基础设施已经从一个单一的服务变成了几十个微服务。这个数字很快就会以数百的形式出现。随着我们的工程团队并行发展，拥有一个微服务框架可以提供更高的灵活性、生产力、安全性和系统可靠性。团队与客户定义服务水平协议(SLA)，即服务的API接口及其相关性能指标的规范。只要保持sla，各个团队就可以专注于他们的服务，而不必担心破坏其他服务。
我是知乎技术中台工程师，负责知乎存储相关的组件。我的分享主要基于三个，第一，简单介绍一下Kafka在知乎的应用，第二，为什么做基于Kubernetes的Kafka平台。第三，我们如何去实现基于Kubernetes的kafka平台。
“ 这篇文章，同样给大家聊一个硬核的技术知识，我们通过Kafka内核源码中的一些设计思想，来看你设计Kafka架构的技术大牛，是怎么优化JVM的GC问题的？
3.2 后端的服务从消息队列里面获取到请求，完成后续的秒杀处理流程。然后再给用户返回结果。
迟来的flag兑现，就在11月7号凌晨，EDG勇夺冠军，在这里还想喊一声“EDG牛逼”，作为一名忠实粉丝，曾经立下的flag，也该实现了！
生产者：Producer 往Kafka集群生成数据消费者：Consumer 往Kafka里面去获取数据，处理数据、消费数据Kafka的数据是由消费者自己去拉去Kafka里面的数据主题：topic分区：partition 默认一个topic有一个分区（partition），自己可设置多个分区（分区分散存储在服务器不同节点上）
kafka使用zookeeper来管理Brokers（kafka服务进程）、执行partition（分区）的leader选举、当出现变更时向kafka发送通知（新建topic、删除topic、broker上线、broker下线）。zookeeper通常配置为集群，一般3个或者5个，其中一个为leader，其余为follower。kafka强依赖于zookeeper，如果没有zookeeper则无法运行，这篇文章主要讲述如何在CentOS 7上搭建zookeeper集群。简单起见，以root身份登录系统并进行操作。
该文介绍了Kafka的基本概念、应用场景、优缺点、实现原理、主要概念、相关概念和主要功能。Kafka是一个分布式流媒体平台，用于发布和订阅记录流。它具有高吞吐量、可扩展性、持久性、容错性、实时性等特点。Kafka在大数据领域非常流行，用于实时数据处理、日志收集、流处理、事件驱动应用等。
2017年，新东方开始了利用容器化手段将中间件业务服务化的探索，基于Rancher 1.6使用ES；2019年，新东方再次开始了扩大了中间件的业务服务化，基于Kubernetes使用Kafka、ES和Redis。利用容器化手段将中间件服务化，有效提升了运维团队的工作效率，极大地缩短了软件开发流程。本文将分享新东方在中间件服务化上的尝试。
2021金三银四，年假准备跳槽的小伙伴注意了，小编在这里为你们准备了Java后端必备的35个专题面试技术栈！都是小编在各个大厂总结出来的面试真题，小编这次分享涵盖了Java后端面试必问的35个技术点：JVM、Linux、MyBatista、Spring Boot、Spring、SQL优化、Tomcat、Zookeeper、消息中间件、Dubbo、MongoDB、MySQL、RabbitMQ、Redis、Spring Cloud、并发编程、开源框架、ActiveMQ、等35个专题技术栈分享给到大家，希望年后能助大家一臂之力，挺进一线互联网大厂，冲刺年薪百万！
大数据时代来临，如果你还不知道Kafka那你就真的out了(快速掌握Kafka请参考文章：如何全方位掌握Kafka核心技术)！据统计，有三分之一的世界财富500强企业正在使用Kafka，包括所有TOP10旅游公司，7家TOP10银行，8家TOP10保险公司，9家TOP10电信公司等等。
1.生产者压力测试 [shsxt@hadoop002 kafka]$ bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic test --record-size 100 --num-records 100000 --throughput -1 --producer-props bootstrap.servers=hadoop002:9092,hadoop003:9092,hadoop004:9092 100000 records sent, 31486.146096 records/sec (3.00 MB/sec), 1374.63 ms avg latency, 1699.00 ms max latency, 1469 ms 50th, 1666 ms 95th, 1694 ms 99th, 1698 ms 99.9th.
# **kafka release reviews: what happen from kafka 0.10 to 2.6*
关于这道题，每个人的项目经历都不太一样，所以各位朋友根据自己的实际情况来介绍吧，在这里就不多介绍了。
目前来说市面上可以选择的消息队列非常多，像activemq，rabbitmq，zeromq已经被大多数人耳熟能详，特别像activemq早期应用在企业中的总线通信，基本作为企业级IT设施解决方案中不可或缺的一部分。目前来说Kafka已经非常稳定，并且逐步应用更加广泛，已经算不得新生事物，但是不可否认Kafka一枝独秀如同雨后春笋，非常耀眼，今天我们仔细分解一下Kafka，了解一下它的内幕。以下的内容版本基于当前最新的Kafka稳定版本2.4.0。文章主要包含以下内容：
Kafka 是一个开源的分布式流式平台，它可以处理大量的实时数据，并提供高吞吐量，低延迟，高可靠性和高可扩展性。Kafka 的核心组件包括生产者（Producer），消费者（Consumer），主题（Topic），分区（Partition），副本（Replica），日志（Log），偏移量（Offset）和代理（Broker）。Kafka 的主要特点有：
一个Kafka的Message由一个固定长度的header和一个变长的消息体body组成。
2020版中间件面试题总结（RabbitMQ+Kafka+ZooKeeper）
对于即时通讯网来说，所有的技术文章和资料都在围绕即时通讯这个技术方向进行整理和分享，这一次也不例外。对于即时通讯系统（包括IM、消息推送系统等）来说，MQ消息中件间是非常常见的基础软件，但市面上种类众多、各有所长的MQ消息中件间产品，该怎么去选择？这是个问题！
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