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原文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMDU1MTE1OQ==&mid=2653547482&idx=1&sn=13675fae5e037d720a9e9fb4a4861afd&scene=21#wechat_redirect 导读：应对高可用及极端峰值，每
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原文：https://segmentfault.com/a/1190000003059871 这是一篇老帖子了，我是来学习的。原文在这里：http://jm-blog.aliapp.com/?p=3483。问题是图片都没有了。我费了很大功夫才把原文的图片给找回来。排版之后重新发布一遍。淘宝的noti
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原文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMDU1MTE1OQ==&mid=2653547492&idx=1&sn=be78ff0389fd5a8d8991abc567a191e2&scene=0#wechat_redirect 导读：应对高可用及极端峰值，每个
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原文：https://www.cnblogs.com/wxd0108/p/6420789.html 微服务架构解决了很多问题，但是同时引入了很多问题。本文要探讨的是如何解决下面这几个问题。 有大量的同步 RPC 依赖，如何保证自身的可靠性？ 依赖的微服务调用失败了，我应该失败，还是成功。依赖很多外部
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原文：https://www.cnblogs.com/wxd0108/p/6518762.html 一、消息队列概述 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。 目前在生产环境，使
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原文：https://www.cnblogs.com/wxd0108/p/6475056.html 目录 一、 kafka简介二、 Kafka架构方案三、 Kafka安装四、 Kafka Client API 4.1 Producers API 4.2 Consumers API 4.3 消息高可靠
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原文：https://www.cnblogs.com/wxd0108/p/6519620.html Kafka的Producer、Broker和Consumer之间采用的是一套自行设计的基于TCP层的协议。Kafka的这套协议完全是为了Kafka自身的业务需求而定制的，而非要实现一套类似于Proto
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一、队列常用命令 #创建topics $ ./kafka-topics.sh --create --zookeeper chenx02:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test#查看队列列表$ ./kafka-topics.sh
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一、队列常用命令 #创建topics $ ./kafka-topics.sh --create --zookeeper chenx02:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test#查看队列列表$ ./kafka-topics.sh
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原文：https://www.cnblogs.com/wxd0108/p/6519973.html 1. Kafka集群partition replication默认自动分配分析 下面以一个Kafka集群中4个Broker举例，创建1个topic包含4个Partition，2 Replication
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原文：https://www.cnblogs.com/wxd0108/p/6519973.html 1. Kafka集群partition replication默认自动分配分析 下面以一个Kafka集群中4个Broker举例，创建1个topic包含4个Partition，2 Replication
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原文：https://www.cnblogs.com/wxd0108/p/6519973.html 1. Kafka集群partition replication默认自动分配分析 下面以一个Kafka集群中4个Broker举例，创建1个topic包含4个Partition，2 Replication
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原文：https://www.cnblogs.com/wxd0108/p/6491632.html Kafka是什么 Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统)，常见可以用于web/nginx
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原文：https://www.cnblogs.com/wxd0108/p/6491632.html Kafka是什么 Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统)，常见可以用于web/nginx
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https://www.cnblogs.com/wxd0108/p/6491612.html 消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、
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原文：RocketMQ原理解析－Broker broker 1. broker的启动 brker的启动 Broker向namesrv注册 1. 获取namesrv的地址列表（是乱序的） 2. 遍历向每个namesrv注册topic的配置信息topicconfig Topic在broker文件上的存储
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原文：https://www.infoq.cn/article/apache-kafka/ 简介 Apache Kafka 是分布式发布 - 订阅消息系统。它最初由 LinkedIn 公司开发，之后成为 Apache 项目的一部分。Kafka 是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的，分区的和可复
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原文：https://cloud.51cto.com/art/201507/484338.htm 新浪技术分享：我们如何扛下32亿条实时日志的分析处理 目前，新浪服务的用户包括微博、微盘、云存储、弹性计算平台等十多个部门的多个产品的日志搜索分析业务，每天处理约32亿条(2TB)日志。本文作者从201
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原文： https://kb.cnblogs.com/page/569026/ 一、 消息队列概述 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合、异步消息、流量削锋等问题。实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。 目前在生产环境，使用较多的消息队列有
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github.com/confluentinc/confluent-kafka-dotnet/wiki
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Kafka - 环境搭建 环境搭建（windows） kafka - Confluent.Kafka 基于.net实现kafka的消息队列应用，本文用的是Confluent.Kafka
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原文：https://kafka.apachecn.org/10/documentation/streams/architecture.html Kafka Streams 建立在 Kafka 的 producer 和 consumer 两个库之上以简化应用开发，并利用 Kafka 的原生功能来提供
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posted @ 2020-08-25 10:48
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原文：https://kafka.apachecn.org/10/documentation/streams/core-concepts.html Kafka Streams 是一个处理和分析 Kafka 系统中的数据的客户端库。 它建立在重要的流处理概念之上，例如能够恰当地区分 event tim
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https://kafka.apachecn.org/documentation.html#networklayer 5.1 网络层 网络层相当于一个 NIO 服务,在此不在详细描述. sendfile(零拷贝) 的实现是通过 MessageSet 接口的 writeTo 方法完成的.这样的机制允许
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原文： https://kafka.apachecn.org/documentation.html#majordesignelements 4. 设计思想 4.1 动机 4.2 持久化 4.3 性能 4.4 生产者 4.5 消费者 4.6 消息分发策略 4.7 备份 4.8 日志压缩 4.9 Quo
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原文：https://data-flair.training/blogs/kafka-cluster/ 1. Objective Today, in this Kafka article, we will see Kafka Cluster Setup. This Kafka Cluster tut
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原文：https://data-flair.training/blogs/kafka-performance-tuning/ 1. Objective In our last Kafka Tutorial, we discussed Kafka load test. Today, we will d
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原文：https://data-flair.training/blogs/kafka-producer/ In our last Kafka Tutorial, we discussed Kafka Cluster. Today, we will discuss Kafka Producer wit
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原文： https://data-flair.training/blogs/kafka-broker/ In this Apache Kafka tutorial, we are going to learn Kafka Broker. Kafka Broker manages the storag
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原文：https://data-flair.training/blogs/kafka-consumer/ 1. Objective In our last article, we discussed Kafka Producer. Today, we will discuss Kafka Consu
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原文：https://data-flair.training/blogs/zookeeper-in-kafka/ 1. Objective Today, we will see the Role of Zookeeper in Kafka. This article contains why Zoo
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原文：https://data-flair.training/blogs/kafka-streams/ 1. Objective In our previous Kafka tutorial, we discussed ZooKeeper in Kafka. Today, in this Kafka
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原文：https://data-flair.training/blogs/advantages-and-disadvantages-of-kafka/ 1. Advantages and Disadvantages of Kafka In our last Kafka Tutorial, we di
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原文：https://data-flair.training/blogs/kafka-use-cases-applications/ 1. Objective In our last Kafka tutorial, we discussed Kafka Pros and Cons. Today, i
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摘要：
原文： https://data-flair.training/blogs/kafka-architecture/ Kafka Architecture In our last Kafka Tutorial, we discussed Kafka Use Cases and Applications
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阅读(264)
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摘要：
原文：https://data-flair.training/blogs/kafka-workflow/ 1. Objective In our last Kafka tutorial, we discussed Kafka Docker. Today, we will discuss Kafka
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原文：https://data-flair.training/blogs/kafka-queuing/ 1. Objective In this Apache Kafka tutorial, we will learn the concept of Apache Kafka Queuing. Bas
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摘要：
1. Objective In this Apache Kafka tutorial, we will learn the concept of Apache Kafka Queuing. Basically, Queuing in Kafka is one of the models for me
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https://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/12866824.html 一：背景 1. 讲故事 在项目中摸爬滚打几年，应该或多或少的见过有人把异常当做业务逻辑处理的情况(┬＿┬)，比如说判断一个数字是否为整数,就想当然的用try catch包起来，再进行 int.
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