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Kafka之Broker原理

本文介绍Broker服务器，主要讲了Broker中日志的存储，从大到小依次为Partition、Segment，副本机制的具体存储形式，是怎么进行负载均衡和容灾保障的，在Segment中我们直到了Segment是由一个Log文件和两个索引文件组成的，索引文件主要起的是一个提升查询效率的作用。随后当kafka中log文件过大的时候，kagka中提供了两种维度上的删除策略以及相同key去重压缩的compact策略。

kafka的leader和follower

在Linux中强制杀掉该Kafka的进程，然后观察leader的情况。kafka的leader负责读写，follower不能读写数据(确保每个消费者消费的数据是一致的)，kafka一个topic有多个分区leader，一样可以实现负载均衡。如果kafka是居于ZK进行选举，ZK的压力比较大，例如某个节点崩溃，这个节点上不仅仅只有一个leader，是有不少的leader需要选举，通过ISR可以快速选举。kafka会再创建topic的时候尽量让分配分区的leader在不同的broker中，就是负载均衡。

kafka-重试和死信主题（SpringBoot整合Kafka）

在Kafka中，DLT通常指的是 。Dead Letter Topic（DLT）的定义与功能：DLT的使用与意义：总之，在Kafka中，DLT是一个用于处理无法被成功消费的消息的特殊Topic，它提供了一种灵活且可靠的机制来保障Kafka系统的稳定性和可靠性。3.2、引入spring-kafka依赖3.3、创建SpringBoot启动类3.4、创建生产者发送消息3.5、创建消费者消费消息

Kafka生产者消息异步发送并返回发送信息api编写教程

键入topic名(order)和要发送的信息(“0000”+i)，new Callback（）回车会弹出需要重写的抽象类，补全返回条件、需要返回的信息即可实现抽象类；键入new Properties().var 回车，键入new KafkaProducer(properties).var 回车，选择变量名。键入new KafkaProducer()，光标置于括号内CTRL+P可以显示需要对象为properties;//指定对应的key和value的序列化类型。//关联自定义分区器。

Kafka

它可以看作是一个消息队列服务，但与传统消息队列相比，具有更高的吞吐量、更好的可扩展性和持久性。（Kafka Cluster）：这相当于广播电台的设施，包括发射塔、控制室等。（Consumers）：消费者就是听众，也是信息的接收者。在Kafka中，消费者是指那些从。，不同的分区可以分布在Kafka集群的不同服务器上，以提高系统的吞吐量和可用性。为了通俗地理解Kafka，我们可以把它比作一个“大型的广播电台”，在Kafka中，消息是由生产者发布，消费者读取的。在Kafka中，消息被分类存储在不同的主题中，