摘要：
在运维工作中，Kafka 消息丢失和重复消费是常见的问题。以下是对这些问题的详细分析和解决方案： 1. Kafka 消息丢失的原因及解决方案 1.1 生产者端消息丢失 生产者在发送消息时，可能会因为网络问题、Broker 故障等原因导致消息丢失。 解决方案： 配置 acks 参数：设置 acks=a 阅读全文
posted @ 2025-04-08 23:50
黄嘉波
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摘要：
在运维工作中，Kafka 不支持传统意义上的读写分离，主要原因如下： 1. 数据一致性要求 Kafka 的数据一致性通过分区的 Leader-Follower 模型实现。Leader 负责所有读写操作，保证消息的顺序性。如果允许消费者直接从 Follower 读取数据，可能会遇到数据不同步和数据不一 阅读全文
posted @ 2025-04-08 23:50
黄嘉波
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摘要：
在 Kafka 中，消费者组（Consumer Group）是一个非常重要的概念。它允许多个消费者实例协同工作，共同消费一个主题（Topic）中的消息。消费者组的主要作用是实现负载均衡和高可用性。以下是消费者组的详细说明： 1. 消费者组的定义 消费者组是由多个消费者实例组成的逻辑集合。每个消费者实 阅读全文
posted @ 2025-04-08 23:50
黄嘉波
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摘要：
在 Kafka 中，Follower 副本与 Leader 副本之间的数据同步是通过复制机制来实现的。以下是详细的同步过程： 1. Leader 选举 在每个分区中，Kafka 集群会选举一个 Broker 作为 Leader，负责处理所有的写入和读取请求。其他 Broker 就成为该分区的 Fol 阅读全文
posted @ 2025-04-08 23:49
黄嘉波
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摘要：
在运维工作中，Kafka 的高性能是其被广泛使用的重要原因之一。Kafka 的设计和实现方式使其在处理大量消息时表现出色，能够支持高吞吐量和低延迟。以下是 Kafka 高性能的主要原因： 1. 基于磁盘的持久化 Kafka 将消息持久化到磁盘，而不是仅存储在内存中。这种设计不仅保证了数据的持久性，还 阅读全文
posted @ 2025-04-08 23:49
黄嘉波
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