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胡夕 著

图书标签:

• Kafka
• 消息队列
• 流处理
• 实时数据
• 分布式系统
• Java
• 大数据
• 微服务
• 数据集成
• Apache

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121337765

版次：1

商品编码：12353314

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-05-01

用纸：胶版纸

页数：400

字数：557000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：本书适合所有对云计算、大数据处理感兴趣的技术人员阅读，尤其适合对消息引擎、流式处理技术及框架感兴趣的技术人员参考阅读。

业内专家王国璋、付稳、王迪、杨金峰联袂力荐。

基于Apache Kafka 1.0.0版本进行介绍，Kafka Contributor执笔。

从Kafka基本概念与特性开始，详细介绍了Kafka的部署、开发、运营、监控、调试、优化以及重要组件的设计原理，并给出了翔实的案例。

本书既适合作为Kafka的入门书籍，也适合系统架构师和一线开发工程师参考阅读。

内容简介

本书是涵盖Apache Kafka各方面的具有实践指导意义的工具书和参考书。作者结合典型的使用场景，对Kafka整个技术体系进行了较为全面的讲解，以便读者能够举一反三，直接应用于实践。同时，本书还对Kafka的设计原理及其流式处理组件进行了较深入的探讨，并给出了翔实的案例。

本书共分为10章：第1章全面介绍消息引擎系统以及Kafka的基本概念与特性，快速带领读者走进Kafka的世界；第2章简要回顾了Apache Kafka的发展历史；第3章详细介绍了Kafka集群环境的搭建；第4、5章深入探讨了Kafka客户端的使用方法；第6章带领读者一览Kafka内部设计原理；第7~9章以实例的方式讲解了Kafka集群的管理、监控与调优；第10章介绍了Kafka新引入的流式处理组件。

作者简介

胡夕，北航计算机硕士毕业，目前就职于一家互联网金融公司，开源技术爱好者。曾任职于IBM、搜狗、微博等公司。对Kafka及其他开源流处理技术与框架有深刻认识，同时也是国内活跃的Kafka代码贡献者。对Kafka原理、运行机制以及应用开发都有较深的研究。

精彩书评

胡夕是Apache Kafka在国内社区中非常活跃的贡献者之一。在详读这本书的时候，我很赞叹于他对Kafka全面且系统的了解。本书除了介绍Kafka本身的技术之外，还有不少作者本人的运维经验和生态圈使用经验分享，十分值得一读。

——Kafka PMC、Committer 王国璋

Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，近年来蓬勃发展，在云计算和大数据技术栈中扮演着重要的角色，对于大型推荐系统、广告系统、搜索系统的实时数据分析非常有价值。本书是一本很好的Kafka入门及进阶书籍，从部署、原理、大规模生产环境实践及调优等各个方面进行了介绍，深入浅出。本书既适合作为Kafka的入门书籍，也适合作为系统架构师和一线开发工程师的参考书籍，无论是泛读还是精读，相信读者都会有较大收获。

——新浪微博技术专家 付稳

Kafka是一款高性能、低延迟、高吞吐量的分布式发布-订阅消息系统，在推荐、搜索、广告等实时数据系统中应用广泛。本书从Kafka基本概念与特性开始，详细介绍了Kafka的部署、开发、运营、监控、调试、优化以及重要组件的设计原理，图文并茂，帮助读者快速、深入地掌握Kafka，并能基于Kafka更好地改良或实现高可用、低耦合的数据处理系统。

——腾讯公司AI平台部助理总经理 王迪

Kafka自诞生以来，迅速风靡成为大数据时代数据传输的关键。本书作者从实战角度出发，讲解了Kafka的运用实践，作者将自己多年的经验融入其中，同时又深入剖析了Kafka的核心实现原理，兼顾广度与深度，让我受益，对广大大数据从业者来说这是一本值得研读的好书。

——今日头条架构师 杨金峰

目录

目录

第1章　认识Apache Kafka 1

1.1　Kafka快速入门 1

1.1.1　下载并解压缩Kafka二进制代码压缩包文件 2

1.1.2　启动服务器 3

1.1.3　创建topic 3

1.1.4　发送消息 4

1.1.5　消费消息 4

1.2　消息引擎系统 5

1.2.1　消息设计 6

1.2.2　传输协议设计 6

1.2.3　消息引擎范型 6

1.2.4　Java消息服务 8

1.3　Kafka概要设计 8

1.3.1　吞吐量/延时 8

1.3.2　消息持久化 11

1.3.3　负载均衡和故障转移 12

1.3.4　伸缩性 13

1.4　Kafka基本概念与术语 13

1.4.1　消息 14

1.4.2　topic和partition 16

1.4.3　offset 17

1.4.4　replica 18

1.4.5　leader和follower 18

1.4.6　ISR 19

1.5　Kafka使用场景 20

1.5.1　消息传输 20

1.5.2　网站行为日志追踪 20

1.5.3　审计数据收集 20

1.5.4　日志收集 20

1.5.5　Event Sourcing 21

1.5.6　流式处理 21

1.6　本章小结 21

第2章　Kafka发展历史 22

2.1　Kafka的历史 22

2.1.1　背景 22

2.1.2　Kafka横空出世 23

2.1.3　Kafka开源 24

2.2　Kafka版本变迁 25

2.2.1　Kafka的版本演进 25

2.2.2　Kafka的版本格式 26

2.2.3　新版本功能简介 26

2.2.4　旧版本功能简介 31

2.3　如何选择Kafka版本 35

2.3.1　根据功能场景 35

2.3.2　根据客户端使用场景 35

2.4　Kafka与Confluent 36

2.5　本章小结 37

第3章　Kafka线上环境部署 38

3.1　集群环境规划 38

3.1.1　操作系统的选型 38

3.1.2　磁盘规划 40

3.1.3　磁盘容量规划 42

3.1.4　内存规划 43

3.1.5　CPU规划 43

3.1.6　带宽规划 44

3.1.7　典型线上环境配置 45

3.2　伪分布式环境安装 45

3.2.1　安装Java 46

3.2.2　安装ZooKeeper 47

3.2.3　安装单节点Kafka集群 48

3.3　多节点环境安装 49

3.3.1　安装多节点ZooKeeper集群 50

3.3.2　安装多节点Kafka 54

3.4　验证部署 55

3.4.1　测试topic创建与删除 55

3.4.2　测试消息发送与消费 57

3.4.3　生产者吞吐量测试 58

3.4.4　消费者吞吐量测试 58

3.5　参数设置 59

3.5.1　broker端参数 59

3.5.2　topic级别参数 62

3.5.3　GC参数 63

3.5.4　JVM参数 64

3.5.5　OS参数 64

3.6　本章小结 65

第4章　producer开发 66

4.1　producer概览 66

4.2　构造producer 69

4.2.1　producer程序实例 69

4.2.2　producer主要参数 75

4.3　消息分区机制 80

4.3.1　分区策略 80

4.3.2　自定义分区机制 80

4.4　消息序列化 83

4.4.1　默认序列化 83

4.4.2　自定义序列化 84

4.5　producer拦截器 87

4.6　无消息丢失配置 90

4.6.1　producer端配置 91

4.6.2　broker端配置 92

4.7　消息压缩 92

4.7.1　Kafka支持的压缩算法 93

4.7.2　算法性能比较与调优 93

4.8　多线程处理 95

4.9　旧版本producer 96

4.10　本章小结 98

第5章　consumer开发 99

5.1　consumer概览 99

5.1.1　消费者（consumer） 99

5.1.2　消费者组（consumer group） 101

5.1.3　位移（offset） 102

5.1.4　位移提交 103

5.1.5　__consumer_offsets 104

5.1.6　消费者组重平衡（consumer group rebalance） 106

5.2　构建consumer 106

5.2.1　consumer程序实例 106

5.2.2　consumer脚本命令 111

5.2.3　consumer主要参数 112

5.3　订阅topic 115

5.3.1　订阅topic列表 115

5.3.2　基于正则表达式订阅topic 115

5.4　消息轮询 115

5.4.1　poll内部原理 115

5.4.2　poll使用方法 116

5.5　位移管理 118

5.5.1　consumer位移 119

5.5.2　新版本consumer位移管理 120

5.5.3　自动提交与手动提交 121

5.5.4　旧版本consumer位移管理 123

5.6　重平衡（rebalance） 123

5.6.1　rebalance概览 123

5.6.2　rebalance触发条件 124

5.6.3　rebalance分区分配 124

5.6.4　rebalance generation 126

5.6.5　rebalance协议 126

5.6.6　rebalance流程 127

5.6.7　rebalance监听器 128

5.7　解序列化 130

5.7.1　默认解序列化器 130

5.7.2　自定义解序列化器 131

5.8　多线程消费实例 132

5.8.1　每个线程维护一个KafkaConsumer 133

5.8.2　单KafkaConsumer实例+多worker线程 135

5.8.3　两种方法对比 140

5.9　独立consumer 141

5.10　旧版本consumer 142

5.10.1　概览 142

5.10.2　high-level consumer 143

5.10.3　low-level consumer 147

5.11　本章小结 153

第6章　Kafka设计原理 154

6.1　broker端设计架构 154

6.1.1　消息设计 155

6.1.2　集群管理 166

6.1.3　副本与ISR设计 169

6.1.4　水印（watermark）和leader epoch 174

6.1.5　日志存储设计 185

6.1.6　通信协议（wire protocol） 194

6.1.7　controller设计 205

6.1.8　broker请求处理 216

6.2　producer端设计 219

6.2.1　producer端基本数据结构 219

6.2.2　工作流程 220

6.3　consumer端设计 223

6.3.1　consumer group状态机 223

6.3.2　group管理协议 226

6.3.3　rebalance场景剖析 227

6.4　实现精确一次处理语义 230

6.4.1　消息交付语义 230

6.4.2　幂等性producer（idempotent producer） 231

6.4.3　事务（transaction） 232

6.5　本章小结 234

第7章　管理Kafka集群 235

7.1　集群管理 235

7.1.1　启动broker 235

7.1.2　关闭broker 236

7.1.3　设置JMX端口 237

7.1.4　增加broker 238

7.1.5　升级broker版本 238

7.2　topic管理 241

7.2.1　创建topic 241

7.2.2　删除topic 243

7.2.3　查询topic列表 244

7.2.4　查询topic详情 244

7.2.5　修改topic 245

7.3　topic动态配置管理 246

7.3.1　增加topic配置 246

7.3.2　查看topic配置 247

7.3.3　删除topic配置 248

7.4　consumer相关管理 248

7.4.1　查询消费者组 248

7.4.2　重设消费者组位移 251

7.4.3　删除消费者组 256

7.4.4　kafka-consumer-offset-checker 257

7.5　topic分区管理 258

7.5.1　preferred leader选举 258

7.5.2　分区重分配 260

7.5.3　增加副本因子 263

7.6　Kafka常见脚本工具 264

7.6.1　kafka-console-producer脚本 264

7.6.2　kafka-console-consumer脚本 265

7.6.3　kafka-run-class脚本 267

7.6.4　查看消息元数据 268

7.6.5　获取topic当前消息数 270

7.6.6　查询__consumer_offsets 271

7.7　API方式管理集群 273

7.7.1　服务器端API管理topic 273

7.7.2　服务器端API管理位移 275

7.7.3　客户端API管理topic 276

7.7.4　客户端API查看位移 280

7.7.5　0.11.0.0版本客户端API 281

7.8　MirrorMaker 285

7.8.1　概要介绍 285

7.8.2　主要参数 286

7.8.3　使用实例 287

7.9　Kafka安全 288

7.9.1　SASL+ACL 289

7.9.2　SSL加密 297

7.10　常见问题 301

7.11　本章小结 304

第8章　监控Kafka集群 305

8.1　集群健康度检查 305

8.2　MBean监控 306

8.2.1　监控指标 306

8.2.2　指标分类 308

8.2.3　定义和查询JMX端口 309

8.3　broker端JMX监控 310

8.3.1　消息入站/出站速率 310

8.3.2　controller存活JMX指标 311

8.3.3　备份不足的分区数 312

8.3.4　leader分区数 312

8.3.5　ISR变化速率 313

8.3.6　broker I/O工作处理线程空闲率 313

8.3.7　broker网络处理线程空闲率 314

8.3.8　单个topic总字节数 314

8.4　clients端JMX监控 314

8.4.1　producer端JMX监控 314

8.4.2　consumer端JMX监控 316

8.5　JVM监控 317

8.5.1　进程状态 318

8.5.2　GC性能 318

8.6　OS监控 318

8.7　主流监控框架 319

8.7.1　JmxTool 320

8.7.2　kafka-manager 320

8.7.3　Kafka Monitor 325

8.7.4　Kafka Offset Monitor 327

8.7.5　CruiseControl 329

8.8　本章小结 330

第9章　调优Kafka集群 331

9.1　引言 331

9.2　确定调优目标 333

9.3　集群基础调优 334

9.3.1　禁止atime更新 335

9.3.2　文件系统选择 335

9.3.3　设置swapiness 336

9.3.4　JVM设置 337

9.3.5　其他调优 337

9.4　调优吞吐量 338

9.5　调优延时 342

9.6　调优持久性 343

9.7　调优可用性 347

9.8　本章小结 349

第10章　Kafka Connect与Kafka Streams 350

10.1　引言 350

10.2　Kafka Connect 351

10.2.1　概要介绍 351

10.2.2　standalone Connect 353

10.2.3　distributed Connect 356

10.2.4　开发connector 359

10.3　Kafka Streams 362

10.3.1　流处理 362

10.3.2　Kafka Streams核心概念 364

10.3.3　Kafka Streams与其他框架的异同 368

10.3.4　Word Count实例 369

10.3.5　Kafka Streams应用开发 372

10.3.6　Kafka Streams状态查询 382

10.4　本章小结 386

前言/序言

前言

2011年年初，美国领英公司（LinkedIn）开源了一款基础架构软件，以奥地利作家弗兰兹?卡夫卡（Franz Kafka）的名字命名，之后LinkedIn将其贡献给Apache基金会，随后该软件于2012年10月成功完成孵化并顺利晋升为Apache顶级项目——这便是大名鼎鼎的Apache Kafka。历经7年发展，2017年11月，Apache Kafka正式演进到1.0时代，本书就是基于1.0.0版本来展开介绍Kafka的设计原理与实战的。

背景

这是一个最好的大数据时代，这是一个最坏的大数据时代！

很抱歉，我使用了这句改编后的狄更斯名言作为开头，我想没有谁会质疑“当今是大数据时代”这个论点。今年（2018年）两会上李克强总理所做的政府工作报告中多次提及大数据等关键词，这已然是“大数据”第5次被写入政府工作报告了。具体到大数据行业内，各种各样的大数据产业方兴未艾，其中在实时流式处理领域涌现出大量的技术与框架，令技术人员们应接不暇。实时流式处理系统在克服了传统批处理系统延时方面的固有缺陷的同时，还摆脱了设计上的桎梏，实现了“梦寐以求”的正确性。可以说，对于流式处理从业人员来说，这正是摩拳擦掌、大展宏图的最好时代。

与此同时，我们也清醒地意识到当今大数据领域内的细分越来越精细化。不必说日渐火爆的人工智能和机器学习潮流引诱着我们改弦易辙，也不必说那些纷繁复杂的技术框架令人眼花缭乱，单是静下心来沉淀所学、思考方向的片刻时光于我们这些从业者来说都已显得弥足珍贵。我们仿佛在黑暗密林中徘徊，试图找出那条通往光明的“康庄大道”。每当发现了一条羊肠小路都好似救命稻草一般紧紧抓住。多年后我们回望那只不过是不断追逐热点罢了，在技术的海洋中我们迷失了前进的方向。从这个意义上说，这实在是一个糟糕的时代。

时光切回到4年前的某个下午，那时我正在做着Kafka的大数据项目。我突然发现与其盲目跟风各种技术趋势，何不精进手头的工作，把当前工作中用到的技术搞明白，于是我萌发了研究Kafka的想法。直到今天，我都无比庆幸那个午后做出的冲动决定，正如Adam Grant在《离经叛道》一书中所说：最正确的决定都是在冲动之下做出的。诚不欺我！

想要深入学习Kafka，不掌握Scala语言是不行的，毕竟Kafka就是使用Scala语言编写的。苦于当时没有合适的Scala中文书籍，我依稀记得找到了一本600多页的Scala原版书（Programming Scala Edition 2）进行学习。那段时间实在是难熬！不得不说，英文版书籍虽然内容翔实，但在表述上实在晦涩难懂，比如partially applied function和partial function两者的区别直至今天我都不是特别清晰，还是要不断地翻阅资料才能隐约记得它们之间的不同。庆幸的是，我没有半途而废，600多页的英文文档硬是啃了下来。对于Scala的初步掌握也让我觉得研究Kafka的时机到了。有意思的是，在之后通读Kafka的源码时我不禁大呼上当，Kafka的源码中只使用了最简单的函数式编程，我有些后悔自己花了那么多时间去学习Scala的函数式编程，当然这是后话。

既然是研究Kafka，那么研读源码是必不可少的步骤。如果不分析源码，我们就无法定位问题发生的根本原因。实话实说，阅读别人源码的过程是痛苦的，因而在理解的过程中我走了不少弯路。为了记录阅读Kafka源码的心得，我努力为每个Kafka源码包撰写博客。现在翻看我之前的博客，大家还能看到那好似流水账一般的Kafka源码分析系列文章。

随着对源码的不断熟悉，我加入了Apache Kafka社区，希望贡献自己的微薄之力。时至今日，我依然记得当初发送邮件要求加入开发组时的惶恐，也记得第一次贡献代码时的惴惴不安；我记得为了研究某个Kafka bug，自己曾忘记吃中饭的执着，也记得自己被标记为“Kafka contributor”时的喜悦。在混迹社区的日子里，我逐渐认识了一些Kafka的committer们，比如Kafka PMC成员王国璋，国璋兄对于网上Kafka问题的权威解答令我受教良多，同时我也很感激他于百忙之中为本书写推荐语。还有Kafka的三位原作者之一的饶军（Rao Jun），几次问题交流让我看到了他霸气的决断能力以及对于疑难问题原因的毒辣分析。当然还有非常敬业的Ijuma，他是我见过的最勤劳的Kafka committer，没有之一。在编写本书的过程中，我都或多或少地得到过他们的帮助，再次表示衷心感谢。

由于对Kafka研究的日益深入，我终于有了写书的冲动。我希望通过把学到的知识和原理集中整理并书写成文字来帮助那些尚未接触Kafka的广大读者快速上手，降低他们学习使用Kafka的成本，于是有了今天这本《Apache Kafka实战》。借着写作本书的契机，我本人对Kafka的方方面面做了梳理，自觉收获良多。每当搞懂了一个以前未了解的机制时，心中的那种满足感和兴奋感至今都令人神往。在此，我深深地希望读者在阅读完本书后也能有这样的体会。

面向的读者

我衷心希望本书可以成为各行各业的大数据从业者使用消息队列甚至是进入流式处理领域内的“敲门砖”，也希望各大公司能够充分利用Kafka来实现自己的业务目标。

在编写本书的过程中，我阅读了大量的英文资料和源代码，试图通过自己的理解将Kafka的使用实战技巧深入浅出地呈现给广大读者。没错，我希望这本书给人的感觉是通俗易懂、深入浅出，从而方便引领读者快速进入Kafka学习的大门。

我本人维护了一个微信公众号（名为“大数据Kafka技术分享”），希望在该公众号中我能和读者朋友们一起深入交流和探讨Kafka学习过程中碰到的各种问题，同时我也会及时分享和推送各种最新的Kafka使用心得。

致谢

非常感谢Kafka PMC成员、Kafka Committer王国璋对本书的大力支持。自开始编写本书之日起，国璋兄就给予我很大的鼓励与帮助，这也让我坚定了传播Kafka实战心得的决心。

感谢腾讯AI平台助理总经理王迪先生和我的好友贾兴华，你们对本书的评价之高实在是过誉了，但也令本人倍感振奋。

感谢我的前同事、新浪微博技术专家付稳。付总对本书整体结构和具体知识点的建议发人深省，其独到的行业见解令人佩服。

非常感谢电子工业出版社的编辑付睿女士。她细致、专业、严谨的工作作风深深地感染了我，在本书编写过程中她总是能及时地就书中的内容给出合理的建议和指导。

另外，我还想感谢一下我的家人，特别是我的妻子刘丹女士。过去一年中正是你坚定的支持和默默的付出才成就我撰写本书。对于你偶尔在学术上给予的提点我既感到惊讶，同时也欣慰不已。这为我漫长枯燥的写书过程平添了很多温暖。

最后，非常感谢本书的每一位读者。本人已经在写作过程中收获良多，我衷心希望你们在阅读本书时也有大呼过瘾的感觉。另外，我在“知乎”（ID：huxihx）的Kafka专栏以及StackOverflow网站上也会尽力回答关于Kafka的各类问题，希望通过这些途径可以和读者进行更加深入的交流。

由于本人水平有限，书中难免有遗漏和疏忽，也恳请各位读者多多指正。

胡夕

2018年3月15日于北京

个人博客：https://www.cnblogs.com/huxi2b/

微信公众号：大数据Kafka技术分享

电子邮箱：huxi_2b@hotmail.com

《Kafka：分布式消息队列的艺术与实践》 内容梗概 在数据洪流汹涌而来的时代，如何高效、可靠、可扩展地处理海量信息，成为现代IT架构面临的严峻挑战。分布式消息队列正是解决这一痛点的关键技术。《Kafka：分布式消息队列的艺术与实践》深入剖析了Kafka这一当前业界最受欢迎的分布式消息队列系统的核心原理、架构设计、核心组件以及实际应用。本书不仅涵盖了Kafka的基础概念和工作机制，更聚焦于如何将Kafka融入复杂多变的业务场景，实现数据的高吞吐量传输、低延迟处理以及强大的容错能力。 本书从零开始，循序渐进地引导读者理解消息队列的基本原理，以及为何Kafka能够脱颖而出，成为构建实时数据管道、流处理平台以及微服务通信不可或缺的基石。我们不会止步于概念的讲解，而是通过大量的实际案例和代码示例，演示如何在不同的技术栈和应用场景中部署、配置、优化和监控Kafka集群。 本书特色与亮点 深度解析核心架构： 本书将逐一拆解Kafka的Broker、Producer、Consumer、Controller、ZooKeeper等核心组件，深入揭示它们如何协同工作，实现高可用、高吞吐和低延迟。你将了解Topic、Partition、Offset、Replication等关键概念的底层实现机制。 实战导向，贴近业务： 告别枯燥的理论，本书将大量篇幅用于讲解Kafka在实际业务中的应用。无论是日志聚合、事件驱动架构、流处理（与Spark Streaming、Flink集成）、数据仓库加载，还是监控系统、物联网数据采集，你都能找到详实的解决方案和部署指南。 性能优化与调优： 掌握Kafka的性能瓶颈所在，学会如何通过配置参数、硬件选型、网络优化以及代码层面等多种手段，最大化Kafka的吞吐量，降低延迟，确保系统在海量数据面前依然游刃有余。 高可用与容错设计： 学习如何设计和部署容错性极强的Kafka集群，理解Leader Election、ISR（In-Sync Replicas）、Controller Failover等机制如何保证数据不丢失、服务不中断。 监控与运维： 部署和维护一个生产级别的Kafka集群离不开完善的监控体系。本书将介绍Kafka常用的监控工具（如Prometheus、Grafana、Kafka Manager等），并提供实用的运维技巧，帮助你快速定位和解决问题。 生态系统整合： Kafka并非孤立存在。本书还将探讨Kafka如何与Confluent Schema Registry、Kafka Connect、Kafka Streams等周边组件无缝集成，构建更强大的数据处理和流式计算能力。 代码示例丰富： 全书贯穿Java、Python等主流语言的Kafka API使用示例，从简单的Producer/Consumer开发到复杂的流处理应用，力求让读者学以致用。 内容详述 第一部分：Kafka基础入门 消息队列的演进与优势： 探讨传统消息队列（如RabbitMQ、ActiveMQ）的局限性，以及分布式消息队列（以Kafka为代表）在应对大数据时代挑战方面的突出优势。 Kafka核心概念解析： 深入讲解Producer（生产者）、Consumer（消费者）、Broker（代理）、Topic（主题）、Partition（分区）、Offset（偏移量）、Consumer Group（消费者组）、ZooKeeper（协调者）等基本概念。 Kafka架构概览： 宏观介绍Kafka的整体架构，包括Broker间的通信、Producer与Broker的交互、Consumer与Broker的交互，以及ZooKeeper在集群管理中的角色。 Topic与Partition设计： 讨论如何合理设计Topic和Partition的数量，以及它们对性能和可扩展性的影响。理解Partition的有序性及其在Consumer Group中的消费模型。 消息的生产与消费： 详细讲解Producer API的各种配置选项，如acks、retries、batch.size、linger.ms等，以及如何通过Callback处理发送结果。讲解Consumer API的API使用，包括poll()方法、offset管理（自动提交与手动提交）、rebalance机制。 消息的存储与持久化： 深入理解Kafka的消息存储机制，包括日志段（Log Segment）、索引文件（Index File）、时间戳索引（Timestamp Index）等，以及这些机制如何支持高吞吐和顺序读写。 第二部分：Kafka深入剖析 Kafka Broker内部工作机制： 详细剖析Broker的线程模型、请求处理流程（FetchRequest, ProduceRequest等）、副本同步（ISR机制）、Leader Election过程。 ZooKeeper在Kafka中的作用： 深入理解ZooKeeper如何管理Broker注册、Topic元数据、Controller选举、Consumer Offsets等关键信息。 Kafka的副本机制与高可用： 详解Leader-Follower副本模型，ISR（In-Sync Replicas）集合的重要性，以及Controller在副本管理、故障转移中的作用。 数据一致性与容错： 探讨Kafka在分布式环境下的数据一致性保证，以及Leader Election、Controller Failover等机制如何实现无缝的故障恢复。 消息传递语义： 解释at-most-once, at-least-once, exactly-once等消息传递语义，并介绍Kafka如何通过幂等Producer和事务性Producer实现更强的语义保证。 Kafka的拦截器（Interceptors）： 介绍Producer Interceptor和Consumer Interceptor的实现原理和应用场景，如何用于修改消息、记录日志、监控性能等。 第三部分：Kafka实践应用 日志聚合与集中化管理： 演示如何使用Filebeat/Logstash/Fluentd等日志收集工具与Kafka集成，实现海量日志的高效收集、传输和存储。 构建实时数据管道： 讲解如何利用Kafka作为数据缓冲和传输层，连接不同的数据源和数据消费者，构建从生产环境到数据仓库、数据湖的实时数据管道。 与流处理框架集成： Kafka与Spark Streaming： 详细介绍如何使用Kafka Direct Stream，实现Spark Streaming与Kafka的无缝集成，进行实时数据分析和处理。 Kafka与Apache Flink： 深入讲解Flink如何通过Kafka Connector实现数据的读写，构建高性能、低延迟的流式计算应用。 构建事件驱动的微服务架构： 演示如何利用Kafka作为微服务间的异步通信桥梁，实现服务解耦、高可用和可扩展性。 使用Kafka Connect构建数据集成： 介绍Kafka Connect的架构和核心组件（Source Connector, Sink Connector），并演示如何使用其连接各种外部系统（如数据库、文件系统、Elasticsearch等）实现数据的批量导入导出。 利用Kafka Streams进行流式处理： 讲解Kafka Streams API，如何直接在Kafka集群内部构建轻量级的流式处理应用，实现数据转换、聚合、分析等。 物联网（IoT）数据处理： 探讨Kafka在物联网场景下的应用，如何接收和处理海量的设备传感器数据。 实时推荐系统与数据分析： 演示如何利用Kafka收集用户行为数据，并结合流处理框架进行实时推荐和用户行为分析。 第四部分：Kafka性能优化与运维 Kafka性能调优指南： Producer端调优： batch.size, linger.ms, compression.type, buffer.memory等参数的优化。 Broker端调优： num.io.threads, num.network.threads, message.max.bytes, replica.lag.time.max.ms等参数的优化。 Consumer端调优： fetch.min.bytes, fetch.max.wait.ms, max.poll.records等参数的优化。 硬件与网络优化： 磁盘I/O、CPU、内存、网络带宽的配置建议。 Kafka集群部署与扩容： 规划和部署生产级别的Kafka集群，以及如何在不中断服务的情况下进行集群的扩容和缩容。 Kafka监控与告警： 常用监控工具介绍： Prometheus、Grafana、Kafka Manager、Lenses等。 关键监控指标解读： Producer/Consumer Lag、Broker Broker Throughput、Controller Queue Size、ISR的状态等。 自动化运维与故障排查： 讲解日常运维中常见的故障场景及排查方法。 Kafka安全加固： 讲解Kafka的认证（SASL）、授权（ACLs）和传输加密（SSL/TLS）配置。 第五部分：Kafka未来展望与高级主题 Confluent Platform与Kafka生态： 介绍Confluent Platform提供的丰富组件，如Schema Registry、ksqlDB、Control Center等，以及它们如何进一步增强Kafka的能力。 Kafka的持续演进： 讨论Kafka社区的最新发展方向，如Tiered Storage、Rack Awareness、Dynamic Configuration等。 与其他消息队列的对比与选型： 在不同场景下，如何选择最适合的消息队列技术。 适用读者 本书适合以下人群阅读： Java/Scala/Python开发者： 需要在应用中集成Kafka进行消息传递和数据处理的开发者。 大数据工程师： 负责构建和维护大数据平台的工程师，需要处理海量数据的实时传输和ETL。 架构师： 需要设计高可用、高吞吐、低延迟的分布式系统的架构师。 运维工程师： 负责部署、监控和维护Kafka集群的运维人员。 对分布式系统和实时数据处理感兴趣的技术人员。 通过阅读《Kafka：分布式消息队列的艺术与实践》，你将不仅掌握Kafka这一强大的工具，更能理解其背后的设计哲学，从而在你的项目中构建出更加健壮、高效、可扩展的实时数据处理解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计，初见之时便令人眼前一亮。封面采用了沉稳的深蓝色调，搭配着醒目的橙色标题字体，这种色彩的碰撞不仅具有很高的辨识度，更在视觉上营造出一种专业且前沿的氛围。纸张的质感也相当考究，拿在手中略带一丝粗粝的触感，但翻阅起来却极为顺滑，油墨印刷清晰锐利，即便是细小的图表和代码块，细节也清晰可辨，长时间阅读下来眼睛也不会感到明显的疲劳。尤其值得称赞的是其排版布局，内容区域留白得当，段落之间的间距处理得恰到好处，使得逻辑线索在视觉上得以清晰梳理，即便是复杂的概念，也能因为良好的版式设计而被更有效地消化吸收。书中穿插的插图和架构示意图，色彩运用大胆却不失严谨，它们并非简单的装饰，而是真正服务于理解那些抽象的技术概念，比如数据流动的路径、Broker集群的拓扑结构等，用图形化的方式进行了高度凝练的表达。整体而言，从拿到书的那一刻起，就能感受到出版方在细节上倾注的匠心，这不仅仅是一本技术书籍，更像是一件精心制作的工艺品，极大地提升了阅读体验，让人在学习技术的同时，也能享受到阅读实体书的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书在组织内容结构上展现出一种非常成熟的、以问题为导向的思维框架。它摒弃了传统教材那种僵硬的“定义-属性-应用”的线性叙述模式，而是更倾向于模拟工程师在实际工作中遇到的痛点进行切入。比如，它不是一开始就介绍分区（Partition）的概念，而是首先提出了“如何在大流量下保证消息不丢失且不重复消费”这一核心挑战，然后自然而然地引出了分区作为解决方案的关键角色。这种设计思路使得学习过程充满了探索的乐趣，每翻开一章，都像是揭开了一个待解的谜团。特别是关于消费者组（Consumer Group）的Rebalance机制的论述，作者用极其生动的语言描述了Group Coordinator在协调成员加入、退出和失败转移时的复杂状态机转换，配以流程图的辅助，彻底扫清了过去阅读其他资料时产生的模糊感。这种“先有场景，后有技术”的编排方式，极大地降低了初学者的认知负荷，使得原本抽象的分布式协调问题变得可触摸、可理解，阅读体验流畅且富有逻辑连贯性，仿佛有一位经验丰富的架构师在身边循循善诱，而非冷冰冰的文档堆砌。

评分☆☆☆☆☆

从技术工具链的整合角度来看，这本书的价值体现得淋漓尽致。它深知在现代数据架构中，任何一个核心组件都不是孤立存在的，因此对Kafka与其他周边系统的集成给予了相当的篇幅和深度。例如，在介绍Kafka Connect时，作者并没有满足于介绍其API，而是花了大量篇幅对比了Source Connector和Sink Connector在处理Schema演进和数据类型映射时的最佳实践，特别是当目标数据库是像PostgreSQL这样具有严格事务要求的系统时，如何设计健壮的容错策略。此外，书中对监控和运维方面的讨论也显得尤为务实。它详细介绍了Prometheus和Grafana在指标采集和可视化方面的配置要点，并提供了一套完整的Dashboard模板，这些都是直接可以复制到生产环境投入使用的宝贵资源。这种对“如何让它在真实世界中跑起来并持续稳定运行”的关注，使得这本书超越了一般的理论参考书，更像是一部兼具理论深度和一线运维指导意义的实战手册。

评分☆☆☆☆☆

我在翻阅这本关于分布式消息系统的著作时，最大的感受是作者在处理底层机制解释时的那种近乎偏执的细致程度。例如，在阐述日志段（Log Segment）的结构时，它并没有停留在概念的层面，而是深入到了磁盘I/O的实际操作层面，详尽地描述了文件句柄的生命周期、索引文件的构建逻辑，以及Kafka是如何通过顺序写入这一特性最大化磁盘性能的。这种深度剖析，远超一般入门书籍的广度覆盖。更关键的是，作者并未将这些技术细节视为孤立的知识点堆砌，而是巧妙地将它们融入到实际应用场景的讨论中。比如，在讨论“Exactly-Once Semantics”的实现时，作者没有简单地罗列Offset管理和幂等性Producer的理论，而是通过一个模拟金融交易场景的案例，一步步拆解了生产者、Broker和消费者之间状态同步的每一个微妙环节，包括网络分区、重试机制下的数据一致性维护，读起来犹如亲身参与了一次高风险的系统设计评审会。这种将理论深度与工程实践紧密结合的叙事方式，极大地增强了知识的实用性和可迁移性，让读者不仅知其“What”，更能洞悉其“How”和“Why”。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验中的一个显著优点是其作者对特定技术细节的“纠错”和“澄清”的耐心。在许多社区讨论中经常出现的分歧点，比如分区分配算法的演变（Range vs RoundRobin）在不同版本Kafka中的细微差异，或者在特定版本下使用旧版Consumer API可能遇到的死锁风险，作者都进行了明确的指出和溯源。这表明作者不仅仅是在介绍当前最佳实践，更是在回顾历史，帮助读者理解技术演进的脉络，从而避免在老旧项目维护或版本迁移时踩到已经暴露过的“坑”。这种对历史细节的尊重和记录，让本书的参考价值得以长期保持。更难能可贵的是，作者在代码示例的选择上非常克制且精准，每一个代码块都是为了支撑一个核心论点而存在的，没有为了展示而展示的冗余代码。这些示例往往简洁到只保留了实现目标所需的最少逻辑，使得读者能够快速聚焦于关键逻辑的实现方式，而不是被大量的辅助代码所淹没，极大地提高了学习效率和对核心原理的掌握速度。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

实用性强，干货多，适合放在案头随时使用

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评分☆☆☆☆☆

内容非常不错，值得一看，收收获满满

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男朋友很喜欢

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评分☆☆☆☆☆

包装可以，书很新

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

不错不错不错不错不错不错啦咯啦咯秋葵净土guy