Kafka 始终以来都以高吞吐量的个性而妇孺皆知，就在上周，在一个性能监控我的项目中，须要应用到 Kafka 传输海量音讯，在这过程中遇到了一个 Kafka Producer 异步发送音讯会被阻塞的问题，导致生产端发送耗时很大。

​ 容许你独立的扩大或批改两边的处理过程，只有确保它们恪守同样的接口束缚。如果为以能解决这类峰值拜访为规范来投入资源随时待命无疑是微小的节约。应用音讯队列可能使要害组件顶住突发的拜访压力，而不会因为突发的超负荷的申请而齐全解体。

咱们都晓得 RocketMQ 和 Kafka 音讯都是存在磁盘中的，那为什么音讯存磁盘读写还能够这么快？有没有做了什么优化？都是存磁盘它们两者的实现之间有什么区别么？各自有什么优缺点?

4、批改配置文件在node01上批改kafak对应的配置文件 server.properties进入到kafka装置目录下有一个config目录，批改配置文件

例如有上游零碎a，它有3个上游零碎b,c,d，为了使b,c,d能拿到a的数据，a须要在代码中去调用这3个零碎。如果有一天，b不再应用a的数据了或b的接口产生了变动，a还须要批改代码。而应用音讯队列，就只管往队列里发送数据，须要的上游本人去队列里取数据即可。

本文次要形容Linux Page Cache优化的背景、Page Cache的基本概念、列举之前针对Kafka的 IO 性能瓶颈采取的一些解决方案、如何进行Page Cache相干参数调整以及性能优化前后成果比照。

topic 为逻辑上的概念，partition 才是物理上的概念。那么看完这个以上的生产模型图。你可能会很纳闷。当一个组下有多个消费者时，每个消费者是如何生产的？

近日Kafka2.6版本公布，间隔2.5.0公布只过来了不到四个月的工夫。Kafka 2.6.0蕴含许多重要的新性能。以下是一些重要更改的摘要：默认状况下，已为Java 11或更高版本启用TLSv1.3性能显着进步，尤其是当代理具备大量分区时扩大Kafka Streams的应用程序更便捷Kafka Streams反对更改时收回新的metrics可提供更好的经营洞察力…

这个问题其实没法精确答复。答复这个问题的本源得从业务场景上进行剖析。比方失常业务状况下，咱们是不容许同个订单反复领取,这种业务场景咱们就须要确保幂等性。再比方日志记录，这种业务场景，咱们可能就不须要做幂等判断。

这个问题其实没法精确答复。答复这个问题的本源得从业务场景上进行剖析。比方失常业务状况下，咱们是不容许同个订单反复领取,这种业务场景咱们就须要确保幂等性。再比方日志记录，这种业务场景，咱们可能就不须要做幂等判断。