在大数据和实时流处理的领域，Apache Kafka凭借其高性能、高吞吐量和可扩展性，成为了业界广泛使用的分布式消息队列系统。然而，在诸多应用场景中，消息的顺序性往往是一个至关重要的需求。无论是金融交易、日志记录还是其他需要精确时间线的业务场景，消息的顺序消费都显得尤为关键。
Client和Server之间的通讯，是通过一条简单、高性能并且和开发语言无关的TCP协议。并且该协议保持与老版本的兼容。Kafka提供了Java Client（客户端）。除了Java客户端外，还有非常多的其它编程语言的客户端。
Client和Server之间的通讯，是通过一条简单、高性能并且和开发语言无关的TCP协议。并且该协议保持与老版本的兼容。Kafka提供了Java Client（客户端）。除了Java Client外，还有非常多的其它编程语言的Client。
kafka学习之路（一）——入门 Kafka学习之路... 一、入门.. 1、 简介 2、 主题（Topics）、日志（Logs） 3、 分布式（Distribution） 4、 生产者（Producers） 5、 消费者（Consumers） 一、入门 1、简介 Kafka 是linkedin 公司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，发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka 集群有多个kafka 实
介绍完RocketMQ，就不得不介绍一下kafka，RocketMQ就是照着kafka写的java版本，在消息中间件中，kafka性能名列前茅。
在这篇文章中，我们将探讨Apache Kafka中关于消息顺序的挑战和解决方案。在分布式系统中，按正确顺序处理消息对于维护数据的完整性和一致性至关重要。虽然Kafka提供了维护消息顺序的机制，但在分布式环境中实现这一点有其自身的复杂性。
很多使用过 Kafka 的网友都在鼓吹，Kafka 可以吊打一切其它 MQ。也造成了很多网友都觉得 Kafka 才是牛逼哄哄的存在，给很多在技术选型方面的人造成了误导。
（1）Producer ：消息生产者，就是向 kafka broker 发消息的客户端；
我们在使用消息队列的过程中经常有业务场景需要严格保证消息的消费顺序，比如我们同时发了 2 个消息，这 2 个消息对应的操作分别对应的数据库操作是：
Kafka可以保证消息在一个Partition分区内的顺序性。如果生产者按照顺序发送消息，Kafka将按照这个顺序将消息写入分区，消费者也会按照同样的顺序来读取消息（通过自增偏移量）。 如何保证消息按
被概括为“开源分布式消息代理”，用Erlang编写，有助于在复杂的路由方案中有效地传递消息，可以通过服务器上启用的插件进行扩展，高可用（队列可以在集群中的机器上进行镜像）
我是码哥，可以叫我靓仔。今天来聊一聊 Kafka 消息队列的使用场景和核心架构实现原理，帮助你全面了解 Kafka 其内部工作原理和设计理念。。
kafka的特点是高性能和可扩展，不保证消息100%可靠，适用于日志压缩收集、监控数据聚合等场景。而rabbitmq遵循AMQP协议，主要用于可靠性要求高的企业金融级产品
所谓的消息幂等性就是如何保证消息只消费一次不重复消费。这需要从Kafka的多个角度去回答该问题一是要包含Kafka自身的机制，还需要考虑客户端自己的重复处理。
数据可靠性是消息中间件的核心指标之一。RocketMQ和Kafka在这方面采取了不同的策略。
在分布式消息系统中，消息的顺序性是一个重要的问题。Apache Kafka 提供了多种机制来确保消息的顺序消费，但需要根据具体的使用场景进行配置和设计。以下是一些确保 Kafka 顺序消费的关键点和方法：
kafka是一款基于发布与订阅的消息系统。它一般被称为“分布式提交日志”或者“分布式流平台”。文件系统或者数据库提交日志用来提供所有事物的持久化记录，通过重建这些日志可以重建系统的状态。同样地，kafka的数据是按照一定顺序持久化保存的，可以按需读取。
快速开始： https://kafka.apache.org/documentation/#quickstart
Apache kafka is a distributed streaming platform，官方定义 kafka 是一个分布式流式计算平台 。而在大部分企业开发人员中，都是把 kafka 当成消息系统使用，它是一个分布式消息队列，但是很少会使用 kafka 的流式计算。它有四个关键概念：
Hello，这里是爱 Coding，爱 Hiphop，爱喝点小酒的 AKA 柏炎。
随着大数据和云计算技术的飞速发展，实时数据处理的需求日益增长。在这样的背景下，Kafka以其高吞吐量、低延迟和可靠的消息传递机制，成为了构建实时数据管道和流应用的首选工具。然而，消息的可靠性是Kafka能够广泛应用的关键之一。
日常开发中，相信大家都对 Kafka 有所耳闻，Kafka 作为一个分布式的流处理平台，一般用来存储和传输大量的消息数据。在 Kafka 中有三个重要概念，分别是 topic、partition 和 offset。
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，使用Scala编写。 对于熟悉JMS（Java Message Service）规范的同学来说，消息系统已经不是什么新概念了(例如ActiveMQ，RabbitMQ等)。 Kafka拥有作为一个消息系统应该具备的功能，但是确有着独特的设计。可以这样来说，Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是确并没有完全遵循JMS规范。 kafka是一个分布式的，分区的消息(官方称之为commit log)服务。它提供一个消息系统应该具备的功能，但是确有着独特的设计。 首先，让我们来看一下基础的消息(Message)相关术语： Topic: Kafka按照Topic分类来维护消息 Producer： 我们将发布(publish)消息到Topic的进程称之为生产者(producer) Consumer： 我们将订阅(subscribe)Topic并且处理Topic中消息的进程称之为消费者(consumer) Broker： Kafka以集群的方式运行，集群中的每一台服务器称之为一个代理(broker)。 因此，从一个较高的层面上来看，producers通过网络发送消息到Kafka集群，然后consumers来进行消费，如下图：
最近工作中呢，频频用到消息中心，包括异步转同步的功能，分布式收集日志信息等功能，在面试中也常会问到候选人关于消息中心的知识点，但大多数程序员，尤其是工作两三年的，虽然平时工作中都有用到消息中心，但都总是不能够说明白其中的原理，于是觉得有必要把消息中心作为一个篇章，专门进行总结梳理一番~
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。
Kafka 最初由 Linkedin 公司开发，是一个分布式、支持分区的、多副本的，基于 Zookeeper 协调的分布式消息系统，其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 和 Java 语言编写，Linkedin 于 2010 年将其贡献给了 Apache 基金会并成为顶级开源项目。
本文翻译自国外论坛 medium，原文地址：https://betterprogramming.pub/rabbitmq-vs-kafka-1779b5b70c41
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：
分区器是生产者层面的负载均衡。Kafka 生产者生产消息时，根据分区器将消息投递到指定的分区中，所以 Kafka 的负载均衡很大程度上依赖于分区器。 Kafka 默认的分区器是 Kafka 提供的 DefaultPartitioner。它的分区策略是根据 Key 值进行分区分配的：
作为一个有丰富经验的微服务系统架构师，经常有人问我，“应该选择RabbitMQ还是Kafka？”。
在Kafka中，客户端和服务器之间的通信是通过一种简单的，高性能的，语言不可知的TCP协议完成的。
---- Prompt 我目前正在学习[主题]。问我一系列问题，以测试我的知识。确定我的答案中的知识差距，并给我更好的答案来填补这些差距 好的，下面是每个问题的答案和进一步的解释： 1. 什么是Kafka？ Kafka是一个分布式流处理平台，旨在处理大规模的数据流。它可以处理实时的高吞吐量数据，并支持数据的持久化存储和数据流的处理。 2. Kafka的核心概念是什么？ Kafka的核心概念包括Producer、Consumer、Broker、Topic和Partition。Producer负责
所以,Kafka 通过分区多副本、生产者消费者重试机制、批量操作与校验、顺序写磁盘与页缓存、混合存储、高可用设计以及时间戳与消息编号等手段,实现了高吞吐、低延迟与高可靠的数据传输。这也体现了 Kafka 的设计目标与关键机制
partition：一个队列中的消息可以存储到多台broker上面，一个broker中的分区，称为partition
一，流式平台介绍 1，一般来说一个通用的流平台必须具备以下三个重要的能力： 1),能够允许你订阅和发布流式消息。在这方面，它类似于消息队列或企业消息系统。 2),它允许您以容错方式存储流式消息。 3),他可以允许你实时处理流式消息。 2，Kafka常被用于两大类应用程序： 1),构建可在系统或应用程序之间可靠获取数据的实时流数据流水线 2),构建对数据流进行变换处理的实时流应用程序 3，首先介绍一些基本概念： 1),kafka是以集群的方式运行，可以有一个或者多个Broker server。 2),kafk
本文将从消费顺序性这个问题出发，深度剖析 Kafka/RocketMQ 消费线程模型。
作为一个有丰富经验的微服务系统架构师，经常有人问我，“应该选择RabbitMQ还是Kafka？”。基于某些原因， 许多开发者会把这两种技术当做等价的来看待。的确，在一些案例场景下选择RabbitMQ还是Kafka没什么差别，但是这两种技术在底层实现方面是有许多差异的。
通过对RocketMQ与Kafka在架构设计、组件构成、数据流向、扩展性、容错性和一致性等方面的深入对比分析，我们可以发现这两款消息中间件各有千秋。RocketMQ更适合需要丰富队列语义和灵活消费模式的场景；而Kafka则更适合强调数据顺序性、持久性和高吞吐量的日志处理场景。在实际应用中，我们需要根据具体业务需求和系统特点进行选择和配置。
提到Kafka很多人的第一印象就是它是一个消息系统，但Kafka发展至今，它的定位已远不止于此，而是一个分布式流处理平台。对于一个流处理平台通常具有三个关键能力：
消息中间件的性能好坏，它的消息存储的机制是衡量该性能的最重要指标之一，而 Kafka 具有高性能、高吞吐、低延时的特点，动不动可以上到几十上百万 TPS，离不开它优秀的消息存储设计。下面我按照自己的理解为大家讲解 Kafka 消息存储设计的那些事。
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！
Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，因为寻址会比较消耗时间，但是实际上，Kafka的特性之一就是高吞吐率。
在Kafka中，每一个客户端和服务器的连接都以一种简单的，高性能的，语言无关的TCP协议完成。这个协议的版本能够向后维护来兼容旧版本。我们提供了一个Java客户端，但是客户端其实在很多语言中都可用。
在大数据和实时流处理领域中，Apache Kafka已成为了一个不可或缺的组件。其高吞吐量、低延迟、高可靠性的特性使得Kafka在各种应用场景中都表现出色。然而，Kafka的这些特性与其背后的消息存储机制密不可分。
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