Kafka

为什么需要消息系统、Kafka 的分布式提交日志定位、典型场景与同类产品对比

Broker、Topic、Partition、Offset、副本、生产者消费者与 Controller 的关系

单机与三节点 KRaft 集群搭建、server.properties 关键配置与 Docker Compose 编排

kafka-topics、console 生产消费、consumer-groups、configs 与 get-offsets 全流程演练

发送流程全链路、batch.size 与 linger.ms 攒批机制、三种发送方式与代码实战

acks 三档语义、重试与乱序、幂等 Producer 原理与事务 exactly-once

poll 循环模型、消费组分配语义与三个超时参数的区别

__consumer_offsets、自动与手动提交、seek 重置与重复消费丢失成因矩阵

触发条件、Eager 与 Cooperative 协议、四种分配器与减少 Rebalance 的实践

默认分区器与粘性分区、自定义 Partitioner、局部有序保证与分区数选择

Leader/Follower 同步、ISR 收缩扩张、HW 与 LEO、Leader Epoch 与数据一致性

segment 分段与索引、零拷贝与 PageCache、保留策略与 Log Compaction

JSON/Avro/Protobuf 选型、Schema Registry 工作原理与兼容性演进策略

Worker/Connector/Task 架构、Distributed 模式、Source/Sink 配置、SMT 与 Debezium CDC

流表二元性、KStream/KTable、有状态算子与窗口、容错机制与 Flink 取舍

关键 JMX 指标、Lag 监控、Prometheus 采集、分区重分配与滚动重启

吞吐与延迟的取舍、三端参数矩阵、压缩选择、OS 配置与 perf-test 压测

SSL/TLS 加密、SASL 认证机制选型、ACL 授权、配额与多租户实践

消息积压、消费卡住、NotLeader、磁盘写满、Rebalance 风暴等七类故障的定位与解决

订单服务到多消费组的完整流水线：Topic 设计、幂等消费、死信队列与 exactly-once