踏入MQ的奇妙世界 消息中间件（MQ）如同高效的信使，在应用程序间传递着信息。它就像一个可靠的邮递员，确保每条消息都准确送达目的地。 MQ 的核心功能： 解耦: 将发送方和接收方分离，使它们可以独立工作。 异步: 发送方无需等待接收方响应，提高系统效率。 削峰: 缓冲突发流量，确保系统稳定性。 MQ 的应用场景： 电商订单处理: 解耦订单系统和库存系统，实现异步下单。 日志收集: 异步收集日志数据，方便分析和监控。 消息推送: 实时推送消息，提升用户体验。 MQ 的常见类型： RabbitMQ: 轻量级，易于部署，支持多种协议。 Kafka: 高吞吐量，分布式，适用于大数据场景。 RocketMQ: 低延迟，高可靠，支持事务消息。 开启你的 MQ 之旅，探索消息传递的无限可能！

Kafka 线上问题排查指南 在使用 Kafka 过程中，可能会遇到各种线上问题，以下是一些常见问题和排查思路： 1. 消费延迟 原因分析: 消费者消费速度低于生产者生产速度，可能由于消费者处理消息耗时过长、消费者数量不足、分区分配不均等原因。 解决方案: 优化消费者程序、增加消费者数量、调整分区分配策略等。 2. 消息积压 原因分析: 消费者消费速度低于生产者生产速度，或消费者出现故障导致无法消费消息。 解决方案: 优化消费者程序、增加消费者数量、修复消费者故障等。 3. 消息丢失 原因分析: 生产者发送消息失败、消费者消费消息后未及时提交位移、Kafka 服务器故障等。 解决方案: 配置生产者重试机制、确保消费者及时提交位移、配置 Kafka 数据持久化等。 4. Leader 选举异常 原因分析: Zookeeper 故障、Kafka 节点故障、网络问题等。 解决方案: 检查 Zookeeper 和 Kafka 节点状态、排查网络问题等。 5. 磁盘空间不足 原因分析: Kafka 消息堆积过多、日志清理策略配置不合理等。 解决方案: 清理过期消息、调整日志清理策略等。 6. 网络异常 原因分析: 网络配置错误、网络设备故障等。 解决方案: 检查网络配置、排查网络设备故障等。 排查工具: Kafka 自带命令行工具 Kafka Manager 等监控工具 预防措施: 合理配置 Kafka 集群参数 做好监控和告警 定期进行故障演练 希望以上内容能帮助您更好地排查 Kafka 线上问题。

本示例演示了如何使用 Java 开发 Kafka 生产者和消费者应用程序。

本书全面系统地讲解了Apache Kafka的原理、架构、使用、实践和优化，适合初学者和专家阅读。内容涵盖了Kafka在消息总线、流处理和数据管道中的应用。

Logstash 6.2.3 软件包 获取 Logstash 6.2.3 版本软件包，可参考官方文档进行安装和部署。

Kafka Monitor 0.3.0 使用指南 Kafka Monitor 0.3.0 版本现已发布，您可以前往我的博客获取启动和使用方面的详细信息。博客中将深入探讨该版本的特性和功能，并提供配置和操作指南，帮助您更好地理解和使用 Kafka Monitor。

基于Simulink搭建的SSSC仿真模型 模型经过验证，可直接运行 欢迎获取并进行仿真研究

深入Kafka 2.11 Kafka 2.11版本带来了诸多改进与增强功能，使其成为构建可靠、高性能数据管道的理想选择。 关键特性: 增强消息可靠性: 优化了消息复制和持久化机制，确保数据安全性。 提升性能: 改进了数据压缩和消息传递效率，实现更优吞吐量。 扩展性增强: 支持更大规模的集群部署，满足海量数据处理需求。 流式处理优化: 完善了Kafka Streams API，简化流式应用开发。 安全性提升: 强化安全认证和授权机制，保护敏感数据。 适用场景: 构建实时数据管道 日志收集与分析 事件驱动架构 微服务通信 流式数据处理

深入解析Kafka核心源码 这份资料将带您探索Kafka的核心运作机制，揭示其内部架构和关键组件的奥秘。通过对源码的深入剖析，您将了解： Kafka消息传递模型的底层实现 分区和副本机制如何保证数据可靠性 生产者和消费者API的内部工作原理 控制器和协调器的角色及作用 Zookeeper在Kafka中的功能和交互 通过学习这份资料，您将能够更好地理解Kafka的设计思想，提升对分布式系统的认知，并为实际应用中的故障排除和性能优化提供有力支持。

Flume 与 Kafka 的集成，在应用实践中，指导你将 Flume 和 Kafka 结合使用。