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Kafka

269內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋Kafka相關(guān)研究熱點(diǎn)、技術(shù)難點(diǎn)與應(yīng)用場(chǎng)景，了解這一企業(yè)級(jí)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)核心產(chǎn)品的更多信息。

共 269 條

Kafka生產(chǎn)環(huán)境實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)深度總結(jié)，讓你少走彎路

本文結(jié)合本人在多個(gè)生產(chǎn)項(xiàng)目中使用 Kafka 的經(jīng)驗(yàn)，圍繞以下幾個(gè)方面展開(kāi)：消息丟失防范、重復(fù)消費(fèi)控制、性能瓶頸優(yōu)化、集群運(yùn)維策略，以及 Topic、分區(qū)、副本機(jī)制的設(shè)計(jì)要點(diǎn)。

2025-04-29 01:10:00

Kafka 高并發(fā)系統(tǒng)

Kafka 新消費(fèi)者特性憑啥讓消息處理效率狂飆 200%？

Kafka 的新消費(fèi)者特性就像給消息處理系統(tǒng)來(lái)了一場(chǎng) "渦輪增壓"，讓效率直接狂飆。咱今天就來(lái)好好嘮嘮，這些新特性到底有啥魔法，能讓消息處理效率提升 200%。

2025-04-16 00:00:00

Kafka 消費(fèi)者組消息處理

字節(jié)一面：Kafka為什么這么快？

生產(chǎn)者在發(fā)送消息到Kafka集群之前，可以對(duì)消息進(jìn)行壓縮。這種在生產(chǎn)者端進(jìn)行壓縮的方式能夠減少發(fā)送到Kafka集群的數(shù)據(jù)量，從而降低網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膸捪模⑻岣邤?shù)據(jù)傳輸?shù)男省?/a>

2024-11-26 08:52:34

SQL 優(yōu)化 Kafka

面試官：Kafka是如何實(shí)現(xiàn)百萬(wàn)級(jí)高吞吐量的？

Kafka是一個(gè)非常優(yōu)秀的消息系統(tǒng)，它提供了高吞吐量、低延遲和高可靠性等特性。通過(guò)使用批量發(fā)送與壓縮、優(yōu)秀的網(wǎng)絡(luò)模型、磁盤順序?qū)?、?yè)緩存、分區(qū)并發(fā)、sendfile零拷貝等技術(shù)，Kafka可實(shí)現(xiàn)百萬(wàn)級(jí)高吞吐量。

2024-11-08 13:36:09

Kafka 消息系統(tǒng)

Kafka消費(fèi)位點(diǎn)管理沒(méi)你想的那么簡(jiǎn)單

熟悉RocketMQ的小伙伴都知道RocketMQ已經(jīng)默認(rèn)幫我實(shí)現(xiàn)好了消息消費(fèi)失敗重試，消費(fèi)位點(diǎn)自動(dòng)提交，死信隊(duì)列等功能，那么kafka是否也是如此呢?

2024-10-31 11:49:41

Kafka 管理死信隊(duì)列

圖解 Kafka 架構(gòu)與工作原理

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，從名字上看，很好理解，就是將數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，在現(xiàn)在流行的微服務(wù)開(kāi)發(fā)中，最常用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理平臺(tái)有 RabbitMQ、RocketMQ 等消息中間件。

2024-10-30 10:06:51

kafka 架構(gòu)數(shù)據(jù)

DelayedOperation：Broker是怎么延時(shí)處理請(qǐng)求的？

通過(guò)分析Kafka中的?Timer?和?SystemTimer?類，我們深入了解了Kafka如何通過(guò)分層時(shí)間輪實(shí)現(xiàn)高效的延時(shí)任務(wù)調(diào)度機(jī)制。Kafka的延時(shí)處理不僅應(yīng)用于消費(fèi)者組協(xié)調(diào)器，還廣泛用于副本管理、控制器等模塊。

2024-10-14 12:15:11

Timer?Kafka 任務(wù)調(diào)度

PartitionStateMachine：分區(qū)狀態(tài)轉(zhuǎn)換如何實(shí)現(xiàn)？

通過(guò)對(duì)PartitionStateMachine源碼的詳細(xì)解讀，我們深入了解了Kafka分區(qū)狀態(tài)的管理以及Leader選舉的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。我們看到了如何通過(guò)狀態(tài)機(jī)的設(shè)計(jì)來(lái)控制分區(qū)的狀態(tài)轉(zhuǎn)換，以及在不同場(chǎng)景下的Leader選舉策略。

2024-10-11 15:04:35

Kafka Leader 選舉

ReplicaStateMachine：揭秘副本狀態(tài)機(jī)實(shí)現(xiàn)原理

在本文中，我們深入剖析了Kafka副本狀態(tài)機(jī)（ReplicaStateMachine）的實(shí)現(xiàn)原理，重點(diǎn)介紹了其主要狀態(tài)、核心代碼邏輯以及狀態(tài)轉(zhuǎn)換的工作機(jī)制。副本狀態(tài)機(jī)作為Kafka控制器的重要組成部分，確保了Kafka集群中各個(gè)副本的高效管理和協(xié)調(diào)工作。

2024-10-10 17:46:06

Kafka 狀態(tài)機(jī)集群

Kafka 為什么這么快的七大秘訣，漲知識(shí)了

Kafka Reactor I/O 網(wǎng)絡(luò)模型是一種非阻塞 I/O 模型，利用事件驅(qū)動(dòng)機(jī)制來(lái)處理網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求。該模型通過(guò) Reactor 模式實(shí)現(xiàn)，即一個(gè)或多個(gè) I/O 多路復(fù)用器（如 Java 的 Selector）監(jiān)聽(tīng)多個(gè)通道的事件，當(dāng)某個(gè)通道準(zhǔn)備好進(jìn)行 I/O 操作時(shí)，觸發(fā)相應(yīng)的事件處理器進(jìn)行處理。

2024-09-14 09:41:17

Kafka 網(wǎng)絡(luò)模型非阻塞 I/O 模型

面試官：Leader崩潰Follower不夠新怎么辦？

數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題是指在一個(gè)系統(tǒng)中，不同部分的數(shù)據(jù)在邏輯上應(yīng)該保持一致，但實(shí)際情況卻出現(xiàn)了矛盾或不匹配的現(xiàn)象。

2024-08-27 11:59:47

數(shù)據(jù)一致性 Kafka Leader

RocketMQ 為什么性能不如 Kafka？

我們知道，消息隊(duì)列的消息為了防止進(jìn)程崩潰后丟失，一般不會(huì)放內(nèi)存里，而是放磁盤上。那么問(wèn)題就來(lái)了，消息從消息隊(duì)列的磁盤，發(fā)送到消費(fèi)者，過(guò)程是怎么樣的呢？

2024-08-05 00:00:00

RocketMQ Kafka 磁盤

Kafka日志處理：深入了解偏移量查找與切分文件

當(dāng)Kafka檢測(cè)到任何一個(gè)條件滿足時(shí)，就會(huì)觸發(fā)日志切分，創(chuàng)建一個(gè)新的日志分段文件，并更新相關(guān)的索引文件。新的日志分段文件會(huì)繼續(xù)接收新的消息，而舊的日志分段文件會(huì)被保留，以便后續(xù)的讀取和處理。

2024-07-09 11:48:47

Kafka 索引日志

深入Kafka：如何保證數(shù)據(jù)一致性與可靠性？

今天我們深入探討了Kafka的一致性機(jī)制，包括冪等性和選舉機(jī)制。通過(guò)冪等性機(jī)制，Kafka能夠保證消息的唯一性和順序性，避免重復(fù)處理問(wèn)題。

2024-07-04 12:36:50

Kafka 選舉機(jī)制可靠性

消息隊(duì)列的六種經(jīng)典使用場(chǎng)景和 Kafka 架構(gòu)設(shè)計(jì)原理詳細(xì)解析

Apache Kafka 是一個(gè)高吞吐量、分布式的流處理平臺(tái)，廣泛應(yīng)用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管道和流處理應(yīng)用中。Kafka 以其高性能、低延遲、擴(kuò)展性和可靠性，成為了大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中的重要組件。

2024-05-28 08:31:46

Kafka 架構(gòu)消息隊(duì)列

騰訊面試：如何提升Kafka吞吐量？

Kafka 與其他兩個(gè)主流的中間件 RabbitMQ 和 RocketMQ 相比，Kafka 最大的優(yōu)勢(shì)就是高吞吐量。

2024-05-23 16:41:40

Kafka RabbitMQ RocketMQ

字節(jié)面試：如何解決MQ消息積壓?jiǎn)栴}？

消息積壓?jiǎn)栴}的處理取決于消息積壓的類型，例如，消息積壓是突發(fā)性消息積壓?jiǎn)栴}？還是緩慢持續(xù)增長(zhǎng)的消息積壓?jiǎn)栴}？不同的問(wèn)題的解決方案略有不同，接下來(lái)我們一起來(lái)看。

2024-04-23 08:46:45

消息積壓 Kafka MQ

Kafka 數(shù)據(jù)積壓與數(shù)據(jù)重復(fù)的處理案例

針對(duì)數(shù)據(jù)積壓和數(shù)據(jù)重復(fù)問(wèn)題的解決方案需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和系統(tǒng)情況進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。此外，監(jiān)控和度量系統(tǒng)也是非常重要的，可以幫助及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)積壓和重復(fù)問(wèn)題。

2024-04-23 08:40:00

數(shù)據(jù)積壓數(shù)據(jù)重復(fù)Kafka

Kafka 是什么？你想知道嗎？

kafka 是消息隊(duì)列，像消息隊(duì)列投遞消息的是生產(chǎn)者，消費(fèi)消息的是消費(fèi)者。增加生產(chǎn)者和消費(fèi)者的實(shí)例個(gè)數(shù)可以提升系統(tǒng)吞吐。多個(gè)消費(fèi)者可以組成一個(gè)消費(fèi)者組，不同消費(fèi)者組維護(hù)自己的消費(fèi)進(jìn)度，互不打攪。

2024-04-22 08:02:34

kafka 消息隊(duì)列高可用

面試官：Kafka和ES選主有什么區(qū)別？

Kafka 是一個(gè)分布式流處理平臺(tái)，由 LinkedIn 公司開(kāi)發(fā)和維護(hù)，之后成為 Apache 軟件基金會(huì)的一部分。它主要是為處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的，是一個(gè)高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)。

2024-03-20 15:12:59

Kafka ES 中間件

Kafka Consumer 消費(fèi)消息和 Rebalance 機(jī)制

因?yàn)?Kafka 的 Consumer 客戶端是線程不安全的，為了保證線程安全，并提升消費(fèi)性能，可以在 Consumer 端采用類似 Reactor 的線程模型來(lái)消費(fèi)數(shù)據(jù)。

2024-03-20 08:33:00

Kafka 線程安全 Rebalance

Kafka 三高架構(gòu)設(shè)計(jì)剖析

在 Kafka 中，同一個(gè) Topic 的消息會(huì)被分成多個(gè)分區(qū)并將其分布在多個(gè) Broker 上，這些分區(qū)信息及與 Broker 的對(duì)應(yīng)關(guān)系也都是由 Zookeeper 在維護(hù)。

2024-03-14 08:33:13

kafka 三高架構(gòu)Zookeeper

糟糕，CPU100%了！該怎樣解決這個(gè)非常頭疼的問(wèn)題

今天特地把我和同事，之前遇到過(guò)的cpu使用率100%的問(wèn)題，總結(jié)了一下，給有需要的朋友一個(gè)參數(shù)。

2024-02-26 08:21:51

CPU kafka 死循環(huán)

六個(gè)技術(shù)點(diǎn)帶你理解 Kafka 高性能背后的原理

Kafka 是一款性能非常優(yōu)秀的消息隊(duì)列，每秒處理的消息體量可以達(dá)到千萬(wàn)級(jí)別。今天來(lái)聊一聊 Kafka 高性能背后的技術(shù)原理。

2024-02-19 08:17:10

Kafka 消息隊(duì)列收發(fā)消息

圖解 Kafka 源碼實(shí)現(xiàn)機(jī)制之客戶端緩存架構(gòu)設(shè)計(jì)

通過(guò)場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)的方式，當(dāng)被發(fā)送消息通過(guò)網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求封裝、NIO多路復(fù)用器監(jiān)聽(tīng)網(wǎng)絡(luò)讀寫事件并進(jìn)行消息網(wǎng)絡(luò)收發(fā)后，回頭來(lái)看看消息是如何在客戶端緩存的？

2023-12-26 08:16:56

Kafka 緩存架構(gòu)客戶端

穿越時(shí)間的引擎：解密 Kafka 消息的時(shí)序之謎

在本篇技術(shù)博客中，我們深入探討了 Kafka 消息延遲和時(shí)序性的重要性以及如何度量、監(jiān)控和降低消息延遲。我們還討論了消息時(shí)序性的挑戰(zhàn)和如何確保消息時(shí)序性。

2023-12-18 08:16:21

Kafka 消息延遲消息的時(shí)序

無(wú)語(yǔ)！我是來(lái)面Java的，你怎么問(wèn)我大數(shù)據(jù)的Kafka？

在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的可靠性和一致性變得至關(guān)重要。Kafka作為一個(gè)分布式流數(shù)據(jù)平臺(tái)，強(qiáng)調(diào)了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的高吞吐量傳輸，而Kafka事務(wù)性消息則在這個(gè)過(guò)程中發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。本文將詳細(xì)介紹Kafka事務(wù)性消息，探究它們?nèi)绾未_保數(shù)據(jù)一致性，以及在各種應(yīng)用場(chǎng)景中的應(yīng)用。

2023-12-11 08:21:02

數(shù)據(jù)的可靠性一致性 Kafka

運(yùn)維兄弟！Kafka怎么又"超時(shí)"了？

今天在通過(guò)一個(gè)之前遇到過(guò)的場(chǎng)景，在一起探討下：作為Kafka集群管理員或者運(yùn)維的同學(xué)，怎么能給研發(fā)同學(xué)解釋清楚：服務(wù)問(wèn)題和網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題。

2023-12-07 08:46:41

Kafka 服務(wù)問(wèn)題網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題

圖解Kafka適用場(chǎng)景，全網(wǎng)最全！

如果將事件作為系統(tǒng)中的一等公民（即事實(shí)來(lái)源），那存儲(chǔ)應(yīng)用程序的狀態(tài)就是一系列事件，系統(tǒng)中的其他所有內(nèi)容都可根據(jù)這些持久且不可變的事件重新計(jì)算。

2023-11-29 07:43:30

Kafka 適用場(chǎng)景

網(wǎng)絡(luò)故障的隱形元兇：MTU配置你了解嗎？

公司內(nèi)部有多套Kafka集群，100+broker節(jié)點(diǎn)，針對(duì)kafka我司也有比較完善的自動(dòng)化運(yùn)維管理體系，最近出現(xiàn)過(guò)一次業(yè)務(wù)連接kafka集群頻繁超時(shí)的情況，在這里記錄下處理過(guò)程，加深對(duì)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)的理解。

2023-11-28 09:30:48

kafka 網(wǎng)絡(luò)故障

問(wèn)：Kafka有哪些應(yīng)用場(chǎng)景？你能說(shuō)上來(lái)幾個(gè)？

大家應(yīng)該都知道，Kafka 最初是為海量日志處理而構(gòu)建的。它保留消息直到過(guò)期，并讓消費(fèi)者按照自己的節(jié)奏提取消息。與它的之前的消息隊(duì)列不同，Kafka 不僅僅是一個(gè)消息隊(duì)列，它還是一個(gè)適用于各種情況的開(kāi)源事件流平臺(tái)。

2023-11-28 08:20:25

Kafka 消息隊(duì)列

Kafka 如何保證消息消費(fèi)的全局順序性

由于相同的 key 就發(fā)送到同一分區(qū)，這樣就能夠保證了消費(fèi)的消息是有序的。然而，如果只有一個(gè)消費(fèi)者消費(fèi)相同 key 的消息，與前面單分區(qū)相比沒(méi)有什么區(qū)別

2023-11-27 17:29:43

Kafka 全局順序性

Google Docs系統(tǒng)設(shè)計(jì)詳解（協(xié)作文檔編輯）

由于使用微服務(wù)，若操作隊(duì)列的請(qǐng)求數(shù)量超過(guò)其容量，可輕松單獨(dú)擴(kuò)展每個(gè)組件?？墒褂枚鄠€(gè)操作隊(duì)列。此時(shí)，每個(gè)操作隊(duì)列將負(fù)責(zé)單個(gè)文檔。

2023-11-27 00:50:50

Google 系統(tǒng)

解密Kafka主題的分區(qū)策略：提升實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵

在文章中，我們深入探討了Kafka主題的分區(qū)策略，這是Kafka消息傳遞系統(tǒng)的核心組成部分。我們從基礎(chǔ)知識(shí)入手，了解了分區(qū)策略的基本概念，為什么它重要，以及它如何影響Kafka集群的性能和數(shù)據(jù)的順序性。

2023-11-21 08:11:48

Kafka 的分區(qū)策略

Kafka 副本間如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)同步？

Kafka 是一個(gè)高吞吐的分布式消息系統(tǒng)，不但像傳統(tǒng)消息隊(duì)列（RaabitMQ、RocketMQ等）那樣能夠【異步處理、流量消峰、服務(wù)解耦】

2023-11-16 18:03:05

Kafka 分布式消息

離譜！面試為啥都問(wèn)Kafka？趕緊補(bǔ)一下

Apache Kafka是一個(gè)高吞吐量、分布式、可水平擴(kuò)展的消息傳遞系統(tǒng)，最初由LinkedIn開(kāi)發(fā)。它的目標(biāo)是解決海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)流式處理和傳輸問(wèn)題。

2023-11-01 07:25:54

Kafka 消息傳遞系統(tǒng)

告別傳統(tǒng)MQ：Kafka是一個(gè)分布式事件流平臺(tái)，這到底意味著什么呢?

Kafka 作為集群運(yùn)行在一臺(tái)或多臺(tái)可以跨越多個(gè)數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器上。并以分布式、高度可擴(kuò)展、彈性、容錯(cuò)和安全的方式提供其功能。此外，Kafka 可以部署在裸機(jī)硬件、虛擬機(jī)、容器、本地以及云端。

2023-10-07 08:46:22

圖解 Kafka 源碼之服務(wù)端啟動(dòng)流程

從今天開(kāi)始，我們來(lái)深度剖析 Kafka「Controller」的底層源碼實(shí)現(xiàn)，這是 Controller 系列第一篇，我們先回過(guò)頭來(lái)繼續(xù)來(lái)深度聊聊「Kafka 服務(wù)端啟動(dòng)的流程」，看看 Kafka 服務(wù)端是如何啟動(dòng)的。

2023-08-14 08:17:13

Kafka 服務(wù)端

一文聊透如何監(jiān)控 Kafka 服務(wù)

今天我們來(lái)講解幾款 Kafka 常用可視化監(jiān)控工具，主要有以下幾個(gè) 「JConsole」、「Kafka Manager」、「Kafka Offset Explorer」、「KafkaOffsetMonitor」、「LogiKM」。

2023-05-11 08:16:13

可視化監(jiān)控工具 Kafka

圖解 Kafka 源碼之 NetworkClient 網(wǎng)絡(luò)通信組件架構(gòu)設(shè)計(jì)

今天主要聊聊「真正進(jìn)行網(wǎng)絡(luò) I/O 的 NetworkClient 的架構(gòu)設(shè)計(jì)」深度剖析下消息是如何被發(fā)送出去的。

2023-03-15 08:17:27

Kafka 網(wǎng)絡(luò)通信組件

從大廠挖來(lái)的架構(gòu)師，Kafka參數(shù)調(diào)優(yōu)做的那叫一個(gè)優(yōu)雅，學(xué)到了

這篇文章我們還是采用老規(guī)矩畫圖的形式，來(lái)聊聊Kafka生產(chǎn)端一些常見(jiàn)參數(shù)的設(shè)置，讓大家下次看到一些Kafka客戶端設(shè)置的參數(shù)時(shí)，不會(huì)再感到發(fā)怵。

2022-09-26 19:10:45

Kafka 架構(gòu)

面試回答 CopyOnWrite 的三重境界，1%的人能答到最后

這個(gè)CopyOnWrite在面試的時(shí)候，很可能成為面試官的一個(gè)殺手锏把候選人給一擊必殺，也很有可能成為候選人拿下Offer的獨(dú)門秘籍，是相對(duì)高級(jí)的一個(gè)知識(shí)。

2022-09-24 19:09:42

Kafka為何要設(shè)計(jì)緩沖池機(jī)制？初看一臉懵逼，看懂直接跪下

我們通過(guò)Kafka內(nèi)核源碼中的一些設(shè)計(jì)思想，來(lái)看你設(shè)計(jì)Kafka架構(gòu)的技術(shù)大牛，是怎么優(yōu)化JVM的GC問(wèn)題的？

2022-09-23 18:16:25

圖解 Kafka 源碼實(shí)現(xiàn)機(jī)制之客戶端緩存架構(gòu)

今天主要聊聊「Kafka 客戶端消息緩存架構(gòu)設(shè)計(jì)」，深度剖析下消息是如何進(jìn)行緩存的。

2022-09-23 08:02:42

Kafka 消息緩存

每次都碰到面試官問(wèn)我如何保證Kafka不丟失消息，快哭了

這篇文章，我們來(lái)聊聊在線上生產(chǎn)環(huán)境使用消息中間件技術(shù)的時(shí)候，從前到后的全鏈路到底如何保證數(shù)據(jù)不能丟失。

2022-08-26 05:24:04

中間件技術(shù)Kafka

圖解 Kafka 網(wǎng)絡(luò)層源碼實(shí)現(xiàn)機(jī)制之收發(fā)消息全過(guò)程

今天我們主要對(duì) Kafka 網(wǎng)絡(luò)層收發(fā)流程進(jìn)行總結(jié)下。

2022-08-22 08:45:57

Kafka 網(wǎng)絡(luò)層源碼實(shí)現(xiàn)

大數(shù)據(jù)必知必會(huì)之Kafka

目前越來(lái)越多的開(kāi)源分布式處理系統(tǒng)如 Cloudera、Storm、Spark、Flink 等都支持與 Kafka 集成，Kafka 之所以受到越來(lái)越多的青睞，與它所“扮演”的三大角色是分不開(kāi)的。

2022-08-19 10:31:32

Kafka 大數(shù)據(jù)

談?wù)勀銓?duì)Kafka數(shù)據(jù)存儲(chǔ)原理的理解

今天，我給大家來(lái)聊一聊我對(duì)Kafka零拷貝原理的理解。

2022-08-14 07:14:50

Kafka 零拷貝

SpringBoot 整合 Kafka 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高吞吐

本文主要以SpringBoot技術(shù)框架為背景，結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)需求，采用 kafka 進(jìn)行數(shù)據(jù)消費(fèi)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)量的高吞吐，在下篇文章中，我們會(huì)介紹消費(fèi)失敗的處理流程。

2022-04-28 07:31:41

Spring kafka 數(shù)據(jù)量

Kafka放棄Zookeeper后如何存儲(chǔ)主題與消費(fèi)組呢？

主題的路由信息是存儲(chǔ)在Zookeeper中，那為什么客戶端只需要Broker的地址，就可以獲取到主題的路由信息呢？

2022-03-07 10:15:28

Kafka Zookeeper 存儲(chǔ)

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