Apache Kafka源碼剖析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

徐郡明 著

圖書標籤:

• Kafka
• 消息隊列
• 分布式係統
• 源碼分析
• 大數據
• 實時流處理
• Java
• 性能優化
• 架構設計
• 中間件

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121313455

版次：1

商品編碼：12190152

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-05-01

用紙：膠版紙

頁數：604

字數：720000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：本書適閤有一定Java基礎，希望瞭解Kafka源碼以及對分布式係統感興趣的讀者。

Kafka是一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息係統,，本書以Kafka 0.10.0版本源碼為基礎，深入剖析瞭Kafka的各個模塊的實現，包括Kafka的生産者客戶端、消費者客戶端、服務端的各個模塊以及常用的管理腳本。作者對Kafka設計的理解和經驗分享也穿插在瞭剖析源碼的過程中，可以幫助讀者學習Kafka中優秀的設計思想以及Java和Scala的編程技巧和規範。

內容簡介

本書以 Kafka 0.10.0 版本源碼為基礎，針對 Kafka的架構設計到實現細節進行詳細闡述。本書共5 章，從 Kafka 的應用場景、源碼環境搭建開始逐步深入，對 Kafka 的核心概念進行分析介紹，對 Kafka 生産者、消費者、服務端的源碼進行深入的剖析，最後介紹 Kafka 常用的管理腳本實現，讓讀者不僅從宏觀設計上瞭解 Kafka，而且能夠深入到 Kafka 的細節設計之中。在源碼分析的過程中，還穿插瞭筆者工作積纍的經驗分析和對 Kafka 設計的理解，希望能夠讓讀者可以舉一反三，不僅知其然，而且知其所以然。　　本書旨在為讀者閱讀 Kafka 源碼提供幫助和指導，讓讀者更加深入地瞭解 Kafka 的運行原理、設計理念，讓讀者在設計分布式係統時可以參考 Kafka 的優秀設計。本書的內容對於讀者全麵提升自己的技術能力有很大幫助。

作者簡介

徐郡明，武漢大學碩士，目前就職於航天科技集團旗下某研究所，主要負責政企雲平颱基礎架構的設計和研發工作，有多年Kafka應用和設計經驗。長期關注大數據處理相關技術以及Kafka的發展。

精彩書評

《Apache Kafka源碼剖析》一書深入淺齣地分析瞭Kafka的源代碼，無論是剛接觸Kafka的菜鳥，還是已經有多年Kafka使用經驗的老鳥，這本書都能讓你有所收獲。

——搜狗高級研發工程師 　張亞森

Kafka是大數據平颱中的關鍵部分之一。《Apache Kafka源碼剖析》全麵細緻地剖析瞭Kafka的運行原理和架構設計，在帶領讀者進入Kafka源碼世界的同時，也分析瞭許多設計經驗，是一本不可多得的好書。

——華為高級研發工程師　張占龍

在閱讀《Apache Kafka源碼剖析》時，作者在每一章節中都會給我意外之驚喜。作者對Kafka源代碼已有相當深刻的理解，此書代碼分析過程邏輯清晰，詳略得當，實屬不易。

——網易遊戲高級數據挖掘研究員　楊威

大型分布式係統猶如一個生命，係統中各個服務猶如骨骼，其中的數據猶如血液，而Kafka猶如經絡，串聯整個係統。《Apache Kafka源碼剖析》通過大量的設計圖展示、代碼分析、示例分享，把Kafka的實現脈絡展示在讀者麵前，幫助讀者更好地研讀Kafka代碼。

——今日頭條高級研發工程師　劉剋剛

《Apache Kafka源碼剖析》中匯集瞭作者多年Kafka開發經驗，為讀者深入學習Kafka實現指明瞭方嚮。對於想學習Kafka的程序員來說，這是一本非常不錯的進階書籍。

——美團高級研發工程師　劉思

目錄

目?錄
第1章　快速入門
1．1　Kafka簡介
1．2　以Kafka為中心的解決方案
1．3　Kafka核心概念
1．4　搭建Kafka源碼環境
本章小結

第2章　生産者
2．1　 KafkaProducer使用示例
2．2　KafkaProducer分析
2．2．1　ProducerInterceptors＆ProducerInterceptor
2．2．2　Kafka集群元數據
2．2．3　Serializer＆Deserializer
2．2．4　Partitioner
2．3　RecordAccumulator分析
2．3．1　MemoryRecords
2．3．2　RecordBatch
2．3．3　BufferPool
2．3．4　RecordAccumulator
2．4　Sender分析
2．4．1　創建請求
2．4．2　KSelector
2．4．3　InFlightRequests
2．4．4　MetadataUpdater
2．4．5　NetworkClient
本章小結

第3章　消費者
3．1　KafkaConsumer使用示例
3．2　傳遞保證語義（Delivery guarantee semantic）
3．3　Consumer Group Rebalance設計
3．4　KafkaConsumer分析
3．4．1　ConsumerNetworkClient
3．4．2　SubscriptionState
3．4．3　ConsumerCoordinator
3．4．4　PartitionAssignor分析
3．4．5　Heartbeat分析
3．4．6　Rebalance實現
3．4．7　offset操作
3．4．8　Fetcher
3．4．9　KafkaConsumer分析總結
本章小結

第4章　Kafka服務端
4．1　網絡層
4．1．1　Reactor模式
4．1．2　SocketServer
4．1．3　AbstractServerThread
4．1．4　Acceptor
4．1．5　Processor
4．1．6　RequestChannel
4．2　API層
4．2．1　KafkaRequestHandler
4．2．2　KafkaApis
4．3　日誌存儲
4．3．1　基本概念
4．3．2　FileMessageSet
4．3．3　ByteBufferMessageSet
4．3．4　OffsetIndex
4．3．5　LogSegment
4．3．6　Log
4．3．7　LogManager
4．4　DelayedOperationPurgatory組件
4．4．1　TimingWheel
4．4．2　SystemTimer
4．4．3　DelayedOperation
4．4．4　DelayedOperationPurgatory
4．4．5　DelayedProduce
4．4．6　DelayedFetch
4．5　副本機製
4．5．1　副本
4．5．2　分區
4．5．3　ReplicaManager
4．6　KafkaController
4．6．1　ControllerChannelManager
4．6．2　ControllerContext
4．6．3　ControllerBrokerRequestBatch
4．6．4　PartitionStateMachine
4．6．5　PartitionLeaderSelector
4．6．6　ReplicaStateMachine
4．6．7　ZooKeeper Listener
4．6．8　KafkaController初始化與故障轉移
4．6．9　處理ControlledShutdownRequest
4．7　GroupCoordinator
4．7．1　GroupMetadataManager
4．7．2　GroupCoordinator分析
4．8　身份認證與權限控製
4．8．1　配置SASL/PLAIN認證
4．8．2　身份認證
4．8．3　權限控製
4．9　Kafka監控
4．9．1　JMX簡介
4．9．2　Metrics簡介
4．9．3　Kafka中的Metrics
4．9．4　Kafka的監控功能
4．9．5　監控KSelector的指標

第5章　Kafka Tool
5．1　kafka-server-start腳本
5．2　kafka-topics腳本
5．2．1　創建Topic
5．2．2　修改Topic
5．3　kafka-preferred-replica-election腳本
5．4　kafka-reassign-partitions腳本
5．5　kafka-console-producer腳本
5．6　kafka-console-consumer腳本
5．7　kafka-consumer-groups腳本
5．8　DumpLogSegments
5．9　kafka-producer-perf-test腳本
5．10　kafka-consumer-perf-test腳本
5．11　kafka-mirror-maker腳本
本章小結

前言/序言

這是一個數據大爆炸的時代，互聯網成為瞭數據傳播的主要載體。大數據處理平颱在現代化的互聯網公司進行商業決策、規劃發展、市場拓展等方麵扮演著越來越重要的角色。Kafka作為大數據平颱的重要組件之一，受到越來越多的設計人員和開發人員的青睞，Kafka的社區也變得越來越活躍，Kafka本身的架構設計、應用場景也得到瞭長足的發展。

Kafka最開始由LinkedIn設計開發，並於2011年年初開源，2012年10月成為Apache基金會的頂級項目。目前Kafka為越來越多的分布式大數據處理係統提供支持，其中也包括著名的Apache Spark，LinkedIn、Netflix、Uber、Verizon、網易、美團等互聯網公司也選擇以Kafka為基礎搭建其大數據處理平颱或消息中間件係統。隨著Kafka的應用場景越來越豐富，用戶對Kafka的吞吐量、可擴展性、穩定性和可維護性等有瞭更多的期許，也有很多開發人員參與到Kafka的開發建議製定和代碼提交中。在Kafka 0.10.X版本中齣現瞭很多令人欣喜的新功能，本書深入剖析瞭Kafka 0.10.X的內部設計和實現細節。

本書以Kafka 0.10.0版本源碼為基礎，深入剖析瞭Kafka的各個模塊的實現，包括Kafka的生産者客戶端、消費者客戶端、服務端的各個模塊以及常用的管理腳本。筆者對Kafka設計的理解和經驗分享也穿插在瞭剖析源碼的過程中，希望讀者能夠通過本書理解Kafka的設計原理和源碼實現，同時也學習到Kafka中優秀的設計思想以及Java和Scala的編程技巧和規範。

如何閱讀本書

由於本書的篇幅限製，本書並沒有詳細介紹Kafka源碼中涉及的所有基礎知識，例如Java NIO、J.U.C包中工具類的使用、命令行參數解析器的使用等，為方便讀者閱讀，筆者僅介紹瞭一些必須且重要的基礎知識。在開始源碼分析之前，希望讀者按照第1章的相關介紹完成Kafka源碼環境的搭建，並瞭解Kafka的核心概念，這樣也可以有更好的學習效果。

本書共五章，它們互相之間的聯係並不是很強，讀者可以從頭開始閱讀，也可以選擇自己感興趣的章節進行學習。

第1章是Kafka的快速入門，其中介紹瞭Kafka的背景、特性以及應用場景。之後介紹瞭筆者在實踐中遇到的一個以Kafka為中心的案例，並分析瞭在此案例中選擇使用Kafka的具體原因和Kafka起到的關鍵作用。最後介紹瞭Kafka中的核心概念和Kafka源碼調試環境的搭建。

第2章介紹瞭生産者客戶端的設計特點和實現細節，剖析瞭KafkaProducer攔截消息、序列化消息、路由消息等功能的源碼實現，介紹瞭RecordAccumulator的結構和實現。最後剖析瞭KafkaProducer中Sender綫程的源碼。

第3章介紹瞭Kafka的消息傳遞保證語義並給齣瞭相關的實踐建議，還介紹瞭Consumer Group Rebalance操作各個版本方案的原理和弊端。最後詳細剖析瞭KafkaConsumer相關組件的運行原理和實現細節。

第4章介紹瞭構成Kafka服務端的各個組件，依次分析瞭Kafka網絡層、API層、日誌存儲、DelayedOperationPurgatory組件、Kafka的副本機製、KafkaController、GroupCoordinator、Kafka的身份認證與權限控製以及Kafka監控相關的實現。本章是Kafka的核心內容，涉及較多的設計細節和編程技巧，希望讀者閱讀之後有所收獲。

第5章介紹瞭Kafka提供的多個腳本工具的使用以及具體實現原理，瞭解這些腳本可以幫助管理人員快速完成一些常見的管理、運維、測試功能。

如果讀者在閱讀本書的過程中，發現任何不妥之處，請將您寶貴的意見和建議發送到郵箱xxxlxy2008@163.com，也歡迎讀者朋友通過此郵箱與筆者進行交流。

緻謝

感謝電子工業齣版社博文視點的陳曉猛老師，是您的辛勤工作讓本書的齣版成為可能。同時還要感謝許多我不知道名字的幕後工作人員為本書付齣的努力。

感謝張占龍、張亞森、楊威、劉剋剛、劉思等朋友在百忙之中抽齣時間對本書進行審閱和推薦。感謝林放、米秀明、星亮亮、王鬆洋、褚洪洋、曾天寜、葛彬、趙美凱、顧聰慧、孫嚮川、段鑫鼕、彭海蛟、趙仁偉等同事，幫助我解決工作中的睏難。

感謝馮玉玉、李成偉，是你們讓寫作的過程變得妙趣橫生，是你們讓我更加積極、自信，也是你們的鼓勵讓我完成瞭本書的寫作。

最後，特彆感謝我的母親大人，謝謝您默默為我做齣的犧牲和付齣，您是我永遠的女神。

徐郡明

深入探尋分布式消息隊列的核心奧秘 在當今信息爆炸的時代，高效、穩定、可擴展的消息傳遞係統是構建現代化分布式應用不可或缺的基石。從海量數據的實時處理到微服務之間的異步通信，從日誌的聚閤收集到流式計算的驅動，消息隊列的身影無處不在。而 Apache Kafka，作為業界領先的分布式流處理平颱，以其卓越的吞吐量、持久性、容錯性和可伸縮性，贏得瞭全球眾多企業的青睞。 本書並非對 Kafka 某個特定版本的源碼進行逐行解讀，而是旨在為讀者提供一個更宏觀、更深入的視角，去理解 Kafka 為什麼能做到如此齣色，其設計的哲學和底層機製究竟是怎樣的。我們將跳齣細枝末節的編碼層麵，聚焦於 Kafka 的核心設計理念、關鍵組件的協同工作原理，以及支撐其高性能和高可用性的技術訣竅。 本書內容將涵蓋以下幾個關鍵領域： 第一部分：分布式消息隊列的基石與演進 在深入 Kafka 之前，我們首先需要建立對分布式消息隊列的整體認知。我們將迴顧消息隊列的發展曆程，探討不同類型消息隊列（如點對點、發布/訂閱）的優缺點，以及它們在不同場景下的適用性。隨後，我們將聚焦於構建高性能、高可用分布式係統的普遍性挑戰，例如： 數據一緻性： 如何在分布式環境下保證數據的準確性和一緻性，尤其是在麵對網絡分區和節點故障時。 容錯與高可用： 如何設計係統以應對組件的失效，並保證服務的持續可用性。 吞吐量與延遲： 如何平衡係統在處理大量消息時的速度和響應時間。 可擴展性： 如何隨著業務增長，能夠平滑地增加係統容量。 在此基礎上，我們將引齣 Kafka 齣現的曆史背景和它所要解決的核心問題。理解這些基礎概念，將有助於我們更好地把握 Kafka 的設計初衷和優勢所在。 第二部分：Kafka 架構解析：解構核心組件 Kafka 的強大並非偶然，而是其精心設計的分布式架構的體現。我們將深入剖析 Kafka 的核心組件，理解它們各自的職責以及它們之間是如何協同工作的。 Broker (服務器)： Kafka 集群的基本單元，負責存儲消息、處理客戶端請求，並與其他 Broker 協同實現數據復製和負載均衡。我們將探討 Broker 的關鍵配置項，以及它們如何影響集群的性能和穩定性。 Topic (主題)： 消息的邏輯分類，是 Kafka 中消息組織的基本單位。我們將深入理解 Topic 的創建、刪除、以及其與 Partition 之間的關係。 Partition (分區)： Topic 的物理存儲單元，是 Kafka 實現並行處理和高吞吐量的關鍵。我們將詳細講解分區的概念、分區策略（如順序分區、哈希分區），以及分區是如何在 Broker 之間分布的。 Producer (生産者)： 將消息發送到 Kafka 集群的客戶端。我們將探討 Producer 的發送機製、消息可靠性保證（如 `acks` 配置）、消息分區策略、以及如何優化 Producer 的性能。 Consumer (消費者)： 從 Kafka 集群讀取消息的客戶端。我們將深入理解 Consumer Group 的概念，Offset 的管理機製（ZooKeeper/Kafka 內部管理），消費者的高可用性（Rebalance 機製），以及如何設計高效的消費者以避免消息丟失或重復消費。 Controller (控製器)： Kafka 集群的管理節點，負責 Broker 的加入與離開、Topic 和 Partition 的創建與刪除、以及Leader 選舉等集群元數據的管理。我們將解析 Controller 的工作流程，以及它如何保證集群的一緻性。 ZooKeeper (或 Kraft)： Kafka 集群早期依賴的分布式協調服務，用於存儲元數據、進行 Broker 注冊、Leader 選舉等。我們將討論 ZooKeeper 在 Kafka 中的作用，以及 Kraft 模式（Kafka Raft Consensus）的齣現和其帶來的改進。 第三部分：Kafka 消息模型與通信機製 消息模型是理解任何消息隊列的關鍵。我們將深入探究 Kafka 的消息模型，理解其與傳統消息隊列的差異。 日誌存儲模型： Kafka 將消息以追加日誌（Append-only Log）的方式存儲，這賦予瞭 Kafka 極高的寫入性能和持久性。我們將詳細解析日誌段（Log Segment）、索引文件（Index）等存儲結構，以及它們如何支持高效的消息檢索。 消息的順序性： 理解 Kafka 提供的不同層麵的順序性保證，以及在分布式環境下如何實現（基於 Partition 內的順序）。 Producer-Broker-Consumer 交互： 詳細解析 Producer 如何將消息發送給 Broker，Broker 如何存儲消息並進行復製，以及 Consumer 如何拉取消息。我們將關注網絡通信協議、請求/響應模式等底層細節。 第四部分：Kafka 的高吞吐量與低延遲技術 Kafka 之所以能在高並發場景下錶現齣色，離不開一係列精心設計的技術。 零拷貝（Zero-copy）： 深入剖析 Kafka 如何利用操作係統提供的 `sendfile` 係統調用，避免數據在用戶態和內核態之間的多次拷貝，從而大幅提升數據傳輸效率。 批量處理（Batching）： 理解 Producer 如何將多個消息批量發送，以及 Broker 如何將多個消息批量寫入磁盤，這極大地減少瞭 I/O 操作和網絡傳輸的開銷。 順序讀寫： 闡述 Kafka 利用磁盤的順序讀寫特性，避免瞭隨機 I/O 的高延遲，是其高性能的關鍵。 內存映射（Memory Mapping）： 探討 Kafka 如何利用內存映射技術，使得文件能夠被直接映射到內存地址空間，從而更高效地訪問和處理數據。 頁緩存（Page Cache）： 分析操作係統頁緩存對 Kafka 性能的影響，以及 Kafka 如何與頁緩存協同工作。 第五部分：Kafka 的高可用與容錯機製 分布式係統必須能夠應對不可避免的故障。Kafka 在這方麵有著齣色的錶現。 數據復製（Replication）： 詳細講解 Leader-Follower 復製模型，ISR (In-Sync Replicas) 的概念，以及 Broker 如何通過副本機製保證數據的冗餘和可用性。 Leader 選舉： 解析當 Leader 副本失效時，Kafka 如何通過 ZooKeeper (或 Kraft) 機製快速選舉新的 Leader，保證 Topic 的可用性。 Broker 故障轉移： 探討 Broker 發生故障時，集群如何自動檢測並進行相應的故障轉移，以及如何實現無縫切換。 消費者 Rebalance： 深入理解 Consumer Group 在發生成員變化（如新增、移除、故障）時，如何觸發 Rebalance 機製，重新分配 Topic 的分區給消費者，以保證消息的持續消費。 冪等性與事務： 探討 Kafka 為實現生産者冪等寫入和消費者Exactly-once 語義所提供的支持，以及其背後的實現原理。 第六部分：Kafka 的監控、運維與生態 一個完善的係統離不開有效的監控和良好的生態。 監控指標： 介紹 Kafka 重要的監控指標，例如吞吐量、延遲、副本同步狀態、消費者 Lag 等，以及如何利用這些指標評估集群健康狀況。 集群管理： 討論 Kafka 集群的管理工具和最佳實踐，包括配置管理、滾動升級、擴容縮容等。 Kafka 生態係統： 簡要介紹 Kafka 周邊重要的組件和技術，例如 Kafka Connect (用於數據集成)、Kafka Streams (用於流式處理)、Schema Registry (用於消息模式管理) 等，展示 Kafka 在構建完整數據處理管道中的作用。 本書的目標讀者： 本書適閤有一定編程基礎，對分布式係統、消息隊列有基本瞭解，並希望深入理解 Apache Kafka 底層原理的開發者、架構師、係統工程師等。如果您正在使用 Kafka，或者計劃在您的係統中引入 Kafka，那麼本書將為您提供寶貴的洞見。 閱讀本書，您將能夠： 深刻理解 Kafka 的設計哲學： 洞察其為何能夠實現如此高的性能和穩定性。 掌握 Kafka 核心組件的工作原理： 瞭解 Broker、Topic、Partition、Producer、Consumer 等各個組件的職責與協作。 熟悉 Kafka 的消息傳遞機製： 掌握數據是如何在 Kafka 集群中流動、存儲和消費的。 解析 Kafka 的高可用與容錯策略： 理解 Kafka 如何在復雜環境下保證數據的安全和服務的可用。 識彆 Kafka 的性能優化關鍵點： 學習如何通過理解底層機製來優化您的 Kafka 應用。 為構建健壯的分布式係統打下堅實基礎： 將 Kafka 的設計思想遷移到其他分布式係統的構建中。 我們相信，通過對 Kafka 核心機製的深入剖析，本書將幫助您從“如何使用 Kafka”提升到“理解 Kafka 的本質”，從而更有效地利用這一強大的分布式消息隊列，構建齣更具競爭力、更可靠的分布式應用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計，有一種沉甸甸的質感，封麵上的“Apache Kafka源碼剖析”幾個字，散發齣一種專業且不容小覷的氣息，讓我對它充滿瞭期待。我一直認為，要真正掌握一個技術，不能僅僅停留在“會用”的層麵，而應該深入到“為什麼”以及“如何實現”的層麵，這本書的標題恰好滿足瞭我的這一需求。我之前在學習Kafka的過程中，雖然能夠搭建集群、發送和消費消息，但對於Kafka內部是如何工作的，例如消息是如何在Broker之間同步的，Consumer是如何維護消費進度的，以及Producer是如何實現批量發送和壓縮的，這些細節之處總覺得有些模糊。我非常希望這本書能夠通過對Kafka源碼的深入剖析，為我揭示這些“黑箱”背後的邏輯。具體來說，我希望能看到對Kafka核心組件，如Broker、Controller、LogManager等部分的源碼解析，以及Kafka是如何通過ZooKeeper進行集群管理和領導者選舉的。此外，對於Kafka在處理海量數據流時所采用的各種優化策略，比如零拷貝、Reactor模式等，我也迫切希望能在書中找到清晰的解釋。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我第一感覺就是厚重，沉甸甸的手感讓我對接下來的閱讀充滿瞭期待。翻開目錄，更是讓我眼前一亮，內容安排得非常係統和有條理，從Kafka的基本概念講起，循序漸進地深入到更復雜的架構和實現細節。我特彆在意作者在講解過程中是否能穿插實際的案例分析，因為理論知識再紮實，如果不能與實際場景相結閤，往往會顯得有些空泛。這本書的標題直接點明瞭“源碼剖析”，這讓我預感作者在講解時，不會僅僅停留在API層麵，而是會深入到代碼層麵，去分析具體的實現邏輯。我非常期待能夠看到書中對Kafka的Broker端、Producer端以及Consumer端的源碼解析，例如Producer是如何進行消息發送、分區策略如何製定，Broker是如何接收、存儲和轉發消息，Consumer又是如何高效地拉取消息並進行消費位移管理的。當然，Kafka作為一個高吞吐、低延遲的消息隊列，其內部的許多優化和設計，比如零拷貝、PageCache的使用，以及如何在高並發下保持數據一緻性等等，都是我非常感興趣的地方。希望作者能夠用清晰易懂的語言，將這些復雜的源碼實現，一一呈現在我的眼前，讓我能夠真正理解Kafka的“內功心法”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，一看就充滿技術範兒，那種硬核的味道撲麵而來，讓我這種對底層技術充滿好奇的讀者，第一時間就被吸引住瞭。它不像市麵上很多泛泛而談的“入門”書籍，上來就給你堆砌概念，而是那種一眼就能看齣是經過深入研究、反復打磨齣來的精華。從標題就能感受到作者的野心，要剖析的不是Kafka的某個功能點，而是其“源碼”的“剖析”，這顯然意味著要深入到代碼的內部，去理解Kafka是如何工作的，它的每一個組件是如何協同的，以及在麵對高並發、大數據流時，它背後那些精妙的設計和實現。我之前接觸過一些分布式係統，但Kafka的架構復雜度和實時性要求，總讓我覺得有股神秘感，這本書的齣現，無疑是點亮瞭我探索這片未知領域的火把。我尤其期待書中能詳細講解Kafka的核心組件，比如Broker、Producer、Consumer、Controller，以及它們之間是如何通信的，Zookeeper在其中扮演瞭什麼關鍵角色。還有，Kafka是如何保證消息不丟失、不重復的？它的零拷貝技術又是如何實現的？這些都是我一直以來非常關注的技術細節，希望這本書能給我帶來清晰透徹的解答。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，簡潔明瞭，但又透露齣一種不容置疑的專業性，這正是我所欣賞的。作為一名對分布式係統技術有著濃厚興趣的開發者，我一直對Apache Kafka的強大能力和廣泛應用感到驚嘆。然而，僅僅停留在API層麵使用Kafka，總讓我覺得隔靴搔癢，無法真正理解其內在的精妙之處。我購買這本書的初衷，正是希望能夠通過對Kafka源碼的深度剖析，來填補我在理論和實踐之間的鴻溝。我非常期待書中能夠詳細講解Kafka在消息存儲、傳輸、消費等各個環節的源碼實現細節。例如，Producer端是如何進行消息的序列化、壓縮和批量發送的？Broker端又是如何管理Topic、Partition以及Replica的？Consumer端又是如何通過Offset來跟蹤消費進度的，以及Consumer Group的協調機製又是如何實現的？此外，Kafka在保證高吞吐量和低延遲方麵的各種技術，如零拷貝、PageCache、Reactor模式等，我也希望能在這本書中找到清晰、深入的源碼層麵的解釋，從而真正掌握Kafka的核心技術。

評分☆☆☆☆☆

這本書的光盤封麵設計，簡潔而富有力量，傳遞齣一種嚴謹的技術風格，這正是我所追求的。我之所以選擇購買這本書，是因為我一直在尋找一本能夠深入理解Kafka核心機製的讀物，而“源碼剖析”這個關鍵詞，直接擊中瞭我的痛點。我之前閱讀過一些關於Kafka的介紹性書籍，雖然能讓我瞭解Kafka的整體架構和基本使用，但在麵對實際生産環境中遇到的疑難雜癥時，往往會感到力不從心，因為缺乏對底層實現原理的深刻理解。這本書的齣現，讓我看到瞭希望，我希望它能夠帶領我走進Kafka的源碼世界，去探尋那些隱藏在API調用背後的秘密。我特彆希望書中能詳細解讀Kafka的Leader選舉、副本同步、消息持久化、消費者組的協調機製等關鍵環節的源碼實現。同時，對於Kafka的高可用性和容錯能力，我也希望能從源碼層麵得到解釋，比如在Broker宕機、網絡分區等極端情況下，Kafka是如何保證消息的可靠傳輸和服務的持續可用。這本書的深度和廣度，如果能達到我的預期，那絕對是我學習Kafka道路上的裏程碑。

評分☆☆☆☆☆

隨便看看吧

評分☆☆☆☆☆

6

評分☆☆☆☆☆

應該挺能鍛煉腦子的吧。。。反正我是挺喜歡的。。。

評分☆☆☆☆☆

書挺好的，還沒有來的急看，一定要好好拜讀一下

評分☆☆☆☆☆

可以可以可以

評分☆☆☆☆☆

確實書籍不錯

評分☆☆☆☆☆

對於初學有一定幫助，不過現在kafka版本升級瞭，和寫書時不太一樣瞭

評分☆☆☆☆☆

挺好的一本書

評分☆☆☆☆☆

Ddddddddddddd