十年阿里分布式架构师写了一份Kafka心得PDF，这也太详细了吧

Kafka

Kafka 都有哪些特点？

• 高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒，每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consume操作。
• 可扩展性：kafka集群支持热扩展
• 持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失
• 容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败）
• 高并发：支持数千个客户端同时读写

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我们要不要学习Kafka呢？

消息传递、存储、流处理这么功能单一来看确实很普通，但如何把它们完美的结合到一起，就是一种优雅的体现，Kafka做到了这一点。

相比HDFS分布式文件存储系统，虽然它能支持高效存储并且批处理数据，但是它只支持处理过去的历史数据。

相比普通的消息系统来说，虽然能处理现在至未来的数据，但是它并不没有存储历史的数据。

Kafka集众家之所长，使整个系统能兼顾各方面的需求，可以用一个词来说： “完美”！

阿里架构师十年开发，Kafka心得PDF送给你

这一份PDF将带着你从这几个方面学习：

• 初识Kafka
• 安装Kafka
• Kafka生产者一-向Kafka写入数据
• Kafka消费者一从Kafka读取数据
• 深入Kafka
• 可靠的数据传递
• 构建数据管道
• 跨集群数据镜像
• 管理Kafka
• 监控Kafka
• 流式处理

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<figcaption style="margin-top: 0.66667em; padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">Kafka心得</figcaption>

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本章的开头解释了流式处理，给出了流式处理范式的规范定义，介绍了它的-些常见属性，并将它与其他编程范式进行了比较。

然后列举了3个基于Kafka Streams 开发的应用程序，以此来解释一些非常重要的流式处理概念。

在详述了这些示例之后，我们给出了Kafka Streams的架构概览，并解释了它的内部原理。

最后提供了一些流式处理的使用场景，给出了一些用于比较流式处理框架的建议，并以此结束本书。

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