KafkaACL（SASL/SCRAM-SHA-256）动态权限管理【windows】以下所有命令行命令都使用Shift+鼠标右键打开Powershell窗口执行1.使用版本VersionScala2.13-kafka_2.13-3.4.0.tgz2.安全概述验证方式Kafka版本特点SASL/PLAIN0.10.0.0不能动态增加用户SASL/SCRAM-SHA-2560.10.2.0可以动态增加用户SASL/Kerberos0.9.0.0需要独立部署验证服务SASL/OAUTHBEARER2.0.0需自己实现接口实现token的创建和验证，需要额外Oauth服务3.启动zookeeper首
Kafka怎么做到避免消息重复消费的？消费者组是什么？消费者：1、订阅Topic（主题）2、从订阅的Topic消费（pull）消息，3、将消费消息的offset（偏移量）保存在Kafka内置的一Topic名字是_consumer_offsets的主题中,在Kafka的logs文件下能看到这👟文件，存放的是消息的偏移量数据消费者组：1、订阅同一个Topic的消费者可以加入到一个consumerGroup（消费者组）2、消费者组中的consumer共享一个group_id，configs,put(“group.id”,”XXX”);只要消费者的group_id一样，就属于同一个消费者组3、消费者组
背景：我们日常使用kafka客户端消费kafka主题的消息时，当消费者退出/加入消费者组，kafka主题分区数有变等事件发生时，都会导致rebalance的发生，此时一般情况下，如果我们不自己处理offset，我们不需要理会这个rebalance的，当rebalance完成后，每个消费者会从__consumer_offsets中获取每个消费者此时的消费偏移位置，继续进行消费，此时有可能会重复消费.flink对于kafka的rebalance的处理我们之前说的是正常的情况下rebalance后消费者会从__consumer_offsets中获取偏移位置进行消费，那么对于开启了检查点的flink来
批量发送消息Kafka采用了批量发送消息的方式，通过将多条消息按照分区进行分组，然后每次发送一个消息集合，看似很平常的一个手段，其实它大大提升了Kafka的吞吐量。消息压缩消息压缩的目的是为了进一步减少网络传输带宽。而对于压缩算法来说，通常是数据量越大，压缩效果才会越好。因为有了批量发送这个前期，从而使得Kafka的消息压缩机制能真正发挥出它的威力。对比压缩单条消息，同时对多条消息进行压缩，能大幅减少数据量，从而更大程度提高网络传输率。多分区Kafka使用的是多分区策略，消息被组织成一个一个的主题（topic），而主题可以划分为多个分区（partition）。每个分区都是一个有序、持久化的日志
背景已知rabbitmq和kafka作为消息中间件来给程序之间增加异步消息传递功能，这两个中间件都是专业的，功能也很强，但是有的时候过于复杂，对于只有一组消费者的消息队列，使用Redis就可以轻松搞定。异步消息队列读者可以思考一下他的几种数据结构哪种更适合，string，hash，set，zset，list 是的很明显list'，使用rpush/lpush进队列，rpop/lpop出队列队列空了怎么办消费者重复快速从队列中消费，那么队列很快就会空，那么就会重复pop操作。浪费生命的空轮询，拉高无用的能耗，通常的解决方案就是让消费线程睡一会，一般1s就够了。但是又有新问题，如果消费者数量过多，睡
kafka尚硅谷视频：10_尚硅谷_Kafka_生产者_原理_哔哩哔哩_bilibili 1.producer初始化：加载默认配置，以及配置的参数，开启网络线程 2.拦截器拦截 3.序列化器进行消息key,value序列化 4.进行分区 5.kafkabroker集群获取metaData 6.消息缓存到RecordAccumulator收集器，分配到该分区的DQueue(RecordBatch) 7.batch.size满了，或者linker.ms到达指定时间，唤醒sender线程，实例化networkClient RecordBatc
1、Kafka介绍Kafka是一款开源的分布式消息系统，最初由LinkedIn公司开发并开源。它被设计用于处理海量的实时数据流，可以支持高吞吐量和低延迟的数据传输。Kafka的设计主要目标是提供一个持久化的、高吞吐量的、可扩展的、分布式发布/订阅消息系统，以解决实时数据处理的需求。它基于发布/订阅模型，通过将消息发布到主题（Topic）并让订阅者订阅相关主题，实现了消息的生产者和消费者之间的解耦。Kafka的架构和设计思想非常灵活，主要由以下几个核心组件组成：Producer（生产者）:负责将消息发布到Kafka集群中的指定主题。Consumer（消费者）:订阅并消费特定主题的消息。Topic
Kafka保证消息的消费顺序一、1个Topic（主题）只创建1个Partition(分区)，这样生产者的所有数据都发送到了一个Partition(分区)，保证了消息的消费顺序；二、生产者在发送消息的时候指定要发送到哪个Partition，这样同一个Partition的数据会被同一个消费者消费，从而保证了消息的消费顺序。实现思路在Kafka中，只保证Partition(分区)内有序，不保证Topic所有分区都是有序的。所以Kafka要保证消息的消费顺序，可以有2种方法：一个Topic（主题）只创建1个Partition(分区)，这样生产者的所有数据都发送到了一个Partition(分区)，保证了
kafka设置消息存放时间有两种配置通过kafkaserver.properties配置文件log.retention.hours=8新建topic的时候添加参数fromconfluent_kafka.adminimportAdminClient,NewTopic#ConfigureKafkaadminclientadmin_conf={'bootstrap.servers':'localhost:9092'}admin_client=AdminClient(admin_conf)#Definetopicconfigurationtopic_config={'retention.ms':'60
1、应用场景RabbitMQ：适用于易用性和灵活性要求较高的场景：异步任务处理：RabbitMQ提供可靠的消息传递机制，适用于处理异步任务，例如将耗时的任务放入消息队列中，然后由消费者异步处理，提高系统的响应速度和可伸缩性。解耦系统组件：通过使用RabbitMQ作为消息中间件，不同的系统组件可以通过消息进行解耦，实现松耦合的架构，提高系统的可维护性和灵活性。事件驱动架构：RabbitMQ的发布-订阅模式可以用于构建事件驱动架构，将系统中的事件作为消息发布到相应的主题，不同的消费者可以订阅感兴趣的主题进行相应的处理。RocketMQ：适用于大规模数据处理和高吞吐量的场景：分布式事务：Rocket
