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牟大恩 著

图书标签:

• Kafka
• 消息队列
• 流处理
• 分布式系统
• 大数据
• 实时计算
• Java
• SpringBoot
• 微服务
• 数据集成

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115469571

版次：1

商品编码：12220149

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

页数：340

正文语种：中文

编辑推荐

　　Kafka最初是由LinkedIn公司开发的消息系统，现在已成为Apache的开源项目。早期版本的Kafka主要是作为一个分布式、可分区和具有副本的消息系统，随着版本的不断迭代，在0.10.x版本之后Kafka已成为一个分布式流数据处理平台，特别是KafkaStreams的出现，使得Kafka对流数据处理变得更加简单。
　　Kafka发展至今已具备很多特性，如分布式、高吞吐量、低延迟、高水平扩展性、高容错性等，也正是由于Kafka具备这些特性，使Kafka在大数据处理、日志收集、实时监控、离线统计分析等应用场景都被广泛使用。
　　本书内容按照从抽象到具体、从点到线再到面的学习思维模式进行编排，由浅入深、理论与实践相结合地对Kafka进行了讲解和分析。剖析Kafka实现原理时，Kafka核心组件各成一节；讲解Kafka基本操作及应用实践时，从简单操作拓展到高级应用。全书的各章之间没有很强的依赖关系，读者可以从其中任何一章开始阅读。
　　本书虽适合作为入门书籍，但其内容丰富又不失深度，既深入剖析了Kafka核心原理，又侧重实际操作实战。阅读本书读者不仅可以掌握如何应用Kafka，更重要的是还可以了解Kafka性能优化和Kafka相关功能改造方面的方法和理论。
　　本书是基于Kafka的0.10.1.1版本编写的。

内容简介

　　《Kafka入门与实践》以Kafka 0.10.1.1版本以基础，对Kafka的基本组件的实现细节及其基本应用进行了详细介绍，同时，通过对Kafka与当前大数据主流框架整合应用案例的讲解，进一步展现了Kafka在实际业务中的作用和地位。本书共10章，按照从抽象到具体、从点到线再到面的学习思维模式，由浅入深，理论与实践相结合，对Kafka进行了分析讲解。
　　《Kafka入门与实践》中的大量实例来源于作者在实际工作中的实践，具有现实指导意义。相信读者阅读完本书之后，能够全面掌握Kafka的基本实现原理及其基本操作，能够根据书中的案例举一反三，解决实际工作和学习中的问题。此外，在阅读本书时，读者可以根据本书对Kafka理论的分析，再结合Kafka源码进行定位学习，了解Kafka的设计和思想以及更多的编码技巧。
　　《Kafka入门与实践》适合应用Kafka的专业技术人员阅读，包括但不限于大数据相关应用的开发者、运维者和爱好者，也适合高等院校、培训结构相关专业的师生使用。

作者简介

　　牟大恩，武汉大学硕士，曾先后在网易杭州研究院、掌门科技、优酷土豆集团担任高级开发工程师和资深开发工程师职务，目前就职于海通证券总部。有多年的Java开发及系统设计经验，专注于互联网金融及大数据应用相关领域。

目录

第1章　Kafka简介 1
1．1　Kafka背景 1
1．2　Kafka基本结构 2
1．3　Kafka基本概念 2
1．4　Kafka设计概述 6
1．4．1　Kafka设计动机 6
1．4．2　Kafka特性 6
1．4．3　Kafka应用场景 8
1．5　本书导读 9
1．6　小结 9
第2章　Kafka安装配置 11
2．1　基础环境配置 11
2．1．1　JDK安装配置 11
2．1．2　SSH安装配置 13
2．1．3　ZooKeeper环境 15
2．2　Kafka单机环境部署 18
2．2．1　Windows环境安装Kafka 19
2．2．2　Linux环境安装Kafka 19
2．3　Kafka伪分布式环境部署 21
2．4　Kafka集群环境部署 22
2．5　Kafka Manager安装 22
2．6　Kafka源码编译 25
2．6．1　Scala安装配置 25
2．6．2　Gradle安装配置 26
2．6．3　Kafka源码编译 26
2．6．4　Kafka导入Eclipse 30
2．7　小结 31
第3章　Kafka核心组件 33
3．1　延迟操作组件 33
3．1．1　DelayedOperation 33
3．1．2　DelayedOperationPurgatory 35
3．1．3　DelayedProduce 36
3．1．4　DelayedFetch 38
3．1．5　DelayedJoin 38
3．1．6　DelayedHeartbeat 39
3．1．7　DelayedCreateTopics 40
3．2　控制器 40
3．2．1　控制器初始化 41
3．2．2　控制器选举过程 46
3．2．3　故障转移 48
3．2．4　代理上线与下线 49
3．2．5　主题管理 51
3．2．6　分区管理 54
3．3　协调器 58
3．3．1　消费者协调器 58
3．3．2　组协调器 60
3．4　网络通信服务 64
3．4．1　Acceptor 65
3．4．2　Processor 66
3．4．3　RequestChannel 68
3．4．4　SocketServer启动过程 69
3．5　日志管理器 70
3．5．1　Kafka日志结构 70
3．5．2　日志管理器启动过程 77
3．5．3　日志加载及恢复 79
3．5．4　日志清理 80
3．6　副本管理器 84
3．6．1　分区 86
3．6．2　副本 88
3．6．3　副本管理器启动过程 89
3．6．4　副本过期检查 90
3．6．5　追加消息 92
3．6．6　拉取消息 95
3．6．7　副本同步过程 97
3．6．8　副本角色转换 99
3．6．9　关闭副本 101
3．7　Handler 103
3．8　动态配置管理器 104
3．9　代理健康检测 106
3．10　Kafka内部监控 107
3．11　小结 110
第4章　Kafka核心流程分析 111
4．1　KafkaServer启动流程分析 111
4．2　创建主题流程分析 115
4．2．1　客户端创建主题 115
4．2．2　分区副本分配 117
4．3　生产者 121
4．3．1　Eclipse运行生产者源码 121
4．3．2　生产者重要配置说明 123
4．3．3　OldProducer执行流程 124
4．3．4　KafkaProducer实现原理 127
4．4　消费者 140
4．4．1　旧版消费者 140
4．4．2　KafkaConsumer初始化 140
4．4．3　消费订阅 144
4．4．4　消费消息 145
4．4．5　消费偏移量提交 149
4．4．6　心跳探测 150
4．4．7　分区数与消费者线程的关系 151
4．4．8　消费者平衡过程 153
4．5　小结 154
第5章　Kafka基本操作实战 155
5．1　KafkaServer管理 155
5．1．1　启动Kafka单个节点 155
5．1．2　启动Kafka集群 159
5．1．3　关闭Kafka单个节点 160
5．1．4　关闭Kafka集群 161
5．2　主题管理 162
5．2．1　创建主题 162
5．2．2　删除主题 164
5．2．3　查看主题 165
5．2．4　修改主题 166
5．3　生产者基本操作 168
5．3．1　启动生产者 168
5．3．2　创建主题 169
5．3．3　查看消息 170
5．3．4　生产者性能测试工具 170
5．4　消费者基本操作 174
5．4．1　消费消息 174
5．4．2　单播与多播 179
5．4．3　查看消费偏移量 181
5．4．4　消费者性能测试工具 183
5．5　配置管理 183
5．5．1　主题级别配置 184
5．5．2　代理级别设置 185
5．5．3　客户端/用户级别配置 187
5．6　分区操作 188
5．6．1　分区Leader平衡 188
5．6．2　分区迁移 190
5．6．3　增加分区 194
5．6．4　增加副本 195
5．7　连接器基本操作 198
5．7．1　独立模式 198
5．7．2　REST风格API应用 201
5．7．3　分布式模式 204
5．8　Kafka Manager应用 209
5．9　Kafka安全机制 211
5．9．1　利用SASL/PLAIN进行身份认证 212
5．9．2　权限控制 215
5．10　镜像操作 218
5．11　小结 219
第6章　Kafka API编程实战 221
6．1　主题管理 222
6．1．1　创建主题 222
6．1．2　修改主题级别配置 223
6．1．3　增加分区 224
6．1．4　分区副本重分配 224
6．1．5　删除主题 225
6．2　生产者API应用 225
6．2．1　单线程生产者 226
6．2．2　多线程生产者 231
6．3　消费者API应用 233
6．3．1　旧版消费者API应用 233
6．3．2　新版消费者API应用 239
6．4　自定义组件实现 247
6．4．1　分区器 247
6．4．2　序列化与反序列化 249
6．5　Spring与Kafka整合应用 257
6．5．1　生产者 259
6．5．2　消费者 263
6．6　小结 266
第7章　Kafka Streams 267
7．1　Kafka Streams简介 267
7．2　Kafka Streams基本概念 268
7．2．1　流 268
7．2．2　流处理器 268
7．2．3　处理器拓扑 268
7．2．4　时间 269
7．2．5　状态 270
7．2．6　KStream和KTable 270
7．2．7　窗口 271
7．3　Kafka Streams API介绍 272
7．3．1　KStream与KTable 272
7．3．2　窗口操作 274
7．3．3　连接操作 275
7．3．4　变换操作 277
7．3．5　聚合操作 279
7．4　接口恶意访问自动检测 281
7．4．1　应用描述 281
7．4．2　具体实现 282
7．5　小结 285
第8章　Kafka数据采集应用 287
8．1　Log4j集成Kafka应用 287
8．1．1　应用描述 287
8．1．2　具体实现 287
8．2　Kafka与Flume整合应用 289
8．2．1　Flume简介 290
8．2．2　Flume与Kafka比较 291
8．2．3　Flume的安装配置 291
8．2．4　Flume采集日志写入Kafka 293
8．3　Kafka与Flume和HDFS整合应用 294
8．3．1　Hadoop安装配置 295
8．3．2　Flume采集Kafka消息写入HDFS 298
8．4　小结 301
第9章　Kafka与ELK整合应用 303
9．1　ELK环境搭建 304
9．1．1　Elasticsearch安装配置 304
9．1．2　Logstash安装配置 307
9．1．3　Kibana安装配置 308
9．2　Kafka与Logstash整合 309
9．2．1　Logstash收集日志到Kafka 309
9．2．2　Logstash从Kafka消费日志 310
9．3　日志采集分析系统 312
9．3．1　Flume采集日志配置 312
9．3．2　Logstash拉取日志配置 313
9．3．3　Kibana日志展示 314
9．4　服务器性能监控系统 315
9．4．1　Metricbeat安装 316
9．4．2　采集信息存储到Elasticsearch 316
9．4．3　加载beats-dashboards 318
9．4．4　服务器性能监控系统具体实现 318
9．5　小结 321
第10章　Kafka与Spark整合应用 323
10．1　Spark简介 323
10．2　Spark基本操作 324
10．2．1　Spark安装 325
10．2．2　Spark shell应用 326
10．2．3　spark-submit提交作业 327
10．3　Spark在智能投顾领域应用 328
10．3．1　应用描述 328
10．3．2　具体实现 329
10．4　热搜词统计 334
10．4．1　应用描述 334
10．4．2　具体实现 335
10．5　小结 340

《分布式流处理引擎剖析：概念、架构与高级应用》 内容概述 本书深入剖析了当今最受欢迎的分布式流处理引擎的核心概念、底层架构以及在实际生产环境中高级的应用场景。它并非仅仅停留在API层面的介绍，而是致力于引导读者理解引擎的工作原理、设计哲学以及如何根据自身业务需求进行优化和扩展。全书内容围绕着“流处理”这一核心展开，旨在构建一个坚实的理论基础，并在此基础上探讨复杂的工程实践。 第一部分：流处理的基石：核心概念与理论模型 在本书的第一部分，我们将从最基础的层面出发，为理解强大的流处理引擎打下坚实的基础。我们首先会详细阐述“流”的本质，区分批处理与流处理的根本差异，并探讨流处理所面临的固有挑战，例如事件顺序、状态管理、故障容错以及Exactly-once语义的实现难度。 流的本质与演化： 我们会深入解析“流”的定义，从其作为时间序列数据的抽象，到其在现代数据架构中的核心地位。在此过程中，我们将回顾批处理时代的局限性，以及流处理的兴起如何改变了数据处理的范式。 事件时间与处理时间： 这是流处理中至关重要的概念。我们将详细讲解事件时间（Event Time）和处理时间（Processing Time）的区别，以及它们在理解和处理乱序数据、迟到数据时的关键作用。理解事件时间对于实现准确的业务逻辑至关重要，我们将通过实例说明如何选择和管理事件时间。 有界流与无界流： 介绍这两种流的特性，以及它们在不同应用场景下的适用性。理解无界流处理的挑战，例如如何在一个永不停歇的数据流中进行聚合和分析。 状态管理（State Management）： 流处理往往需要维护计算过程中的状态，例如聚合计数、窗口内的统计信息等。我们将深入探讨状态在流处理引擎中的重要性，以及不同状态管理策略的优劣，包括内存状态、持久化状态（如RocksDB）等，并分析其对性能和可靠性的影响。 容错与可靠性： 分布式系统的核心在于其对故障的容忍能力。我们将详细介绍流处理引擎在面对节点故障、网络分区等问题时所采用的容错机制，如检查点（Checkpointing）和预写日志（Write-Ahead Log），以及这些机制如何保证数据不丢失、计算不中断。 Exactly-once语义： 这是流处理中最具挑战性的承诺之一。我们将详细剖析实现Exactly-once语义的复杂性，以及流处理引擎通过端到端一致性保证所付出的努力。我们将探讨其背后的技术原理，以及在实际应用中需要注意的事项。 窗口（Windowing）： 流处理中的窗口机制是进行时间维度分析的关键。我们将详细介绍不同类型的窗口，包括固定时间窗口（Tumbling Window）、滑动时间窗口（Sliding Window）、会话窗口（Session Window）等，并阐述它们各自的应用场景。同时，我们会探讨窗口触发器（Trigger）、移除器（Evictor）等高级配置项，以及它们如何精细化控制窗口的处理。 第二部分：架构剖析：深入理解流处理引擎的内部机制 在掌握了流处理的核心概念之后，本部分将带领读者深入探究主流分布式流处理引擎的内部架构。我们将不局限于某个特定的引擎，而是通过分析它们共有的设计模式和关键组件，来帮助读者建立一个通用的理解框架。 分布式执行模型： 讲解流处理引擎是如何将计算任务分解并分发到集群中的多个节点上并行执行的。我们将分析任务调度、数据分区（Partitioning）、算子并行度（Parallelism）等概念，以及它们如何影响系统的吞吐量和延迟。 数据传输与通信： 深入探讨引擎内部数据在不同节点间是如何传输和通信的。我们会分析基于消息队列（如Kafka）的生产者-消费者模型，以及引擎内部的Shuffle机制，如何高效地将数据发送到正确的计算节点。 算子（Operator）与流水线（Pipeline）： 详细解析流处理引擎中的算子概念，它们是构成数据处理逻辑的基本单元，如Map、Filter、KeyBy、Aggregate等。我们将分析算子之间的连接方式，以及如何构建复杂的计算流水线。 内存管理与垃圾回收： 在处理海量流式数据时，高效的内存管理至关重要。我们将探讨引擎在内存分配、使用和回收方面的策略，以及 JVM 垃圾回收对流处理性能的影响。 网络IO与序列化： 分析流处理引擎在网络通信中的性能瓶颈，以及高效的序列化机制（如Avro, Protobuf）如何降低数据传输的开销。 部署与集群管理： 介绍流处理引擎在生产环境中的部署方式，包括Standalone模式、YARN模式、Kubernetes模式等。同时，探讨集群的资源管理、状态监控、自动伸缩等重要方面。 第三部分：高级应用与工程实践 本部分将聚焦于如何在实际生产环境中，利用流处理引擎解决复杂的业务问题，并分享一些高级的工程实践经验。 复杂事件处理（Complex Event Processing, CEP）： 介绍如何利用流处理引擎实现CEP，即识别数据流中一系列相关事件的模式。我们将讲解如何构建复杂的规则和模式匹配逻辑，用于欺诈检测、实时推荐、IoT设备监控等场景。 流式ETL与数据集成： 探讨如何使用流处理引擎构建实时的ETL（Extract, Transform, Load）管道，实现数据的清洗、转换和加载到各种目标系统，如数据仓库、数据湖、搜索引擎等。 实时分析与监控： 讲解如何构建实时的仪表盘、告警系统，用于监控业务指标、用户行为、系统性能等。我们将重点关注低延迟、高吞吐量的实时分析场景。 机器学习模型的实时推理： 介绍如何将训练好的机器学习模型部署到流处理引擎中，实现对实时数据的在线推理，例如实时信用评分、异常检测、个性化推荐等。 状态的持久化与恢复策略： 深入探讨在生产环境中，如何选择合适的持久化存储（如HDFS, S3, RocksDB），以及如何设计高效的检查点和恢复策略，以应对大规模集群的故障。 性能调优与故障排查： 提供一系列实用的性能调优技巧，包括算子优化、资源配置、数据分区策略等。同时，讲解如何有效地进行故障排查，定位性能瓶颈和潜在问题。 流处理与批处理的融合： 探讨流批一体（Lambda Architecture, Kappa Architecture）的设计理念，以及如何构建能够同时处理实时数据和历史数据的统一数据平台。 安全性与合规性： 讨论在流处理系统中，如何保障数据的安全性和隐私，包括访问控制、数据加密、合规性要求等。 目标读者 本书面向的读者群体广泛，包括但不限于： 数据工程师： 希望深入理解流处理引擎原理，并将其应用于实际数据管道构建的工程师。 后端开发工程师： 需要处理实时数据、构建实时系统的开发人员。 大数据架构师： 负责设计和构建公司数据平台，需要对流处理有全面理解的架构师。 算法工程师： 希望将机器学习模型部署到实时环境中进行在线推理的算法专家。 对分布式系统和实时数据处理感兴趣的学生和研究人员。 本书的价值 通过阅读本书，读者将能够： 建立扎实的流处理理论基础： 深刻理解流处理的核心概念和挑战。 掌握流处理引擎的内部工作原理： 能够分析引擎的架构，理解其设计思想。 解决实际生产中的复杂问题： 能够将流处理技术应用于实时ETL、CEP、实时分析等场景。 提升系统的可靠性和性能： 掌握容错机制和性能调优的技巧。 构建下一代实时数据平台： 为企业转型成为数据驱动型组织提供技术支撑。 本书力求在理论深度和工程实践之间取得平衡，通过清晰的逻辑、详细的解释和丰富的案例，帮助读者真正掌握分布式流处理的精髓。

评分☆☆☆☆☆

这本《Kafka入门与实践》是我近期读过的最令人振奋的技术书籍之一。我之前接触过一些分布式消息系统，但总感觉缺乏一个能让我完全信服的理论框架和实践指导。这本书恰好满足了我的这个需求。作者以一种非常系统且逻辑严谨的方式，为读者构建了一个关于Kafka的认知体系。 书的前半部分，着重于Kafka的架构设计和核心概念。作者并没有急于介绍API，而是先从分布式系统的基础讲起，如 CAP 定理、一致性模型等，然后循序渐进地引入Kafka的Broker、Topic、Partition、Producer、Consumer等基本组件。他对于Producer端如何处理消息发送、重试、幂等性，以及Consumer端如何进行消息拉取、位移提交、消费者的rebalance机制，都进行了非常深入的剖析。 我特别喜欢作者对Kafka的Broker集群管理和ZooKeeper的角色定位的讲解。他清晰地解释了ZooKeeper在Kafka中的作用，比如存储Topic元数据、Broker注册、Leader选举等，同时也指出了Kafka在引入KRaft模式后，如何逐步摆脱对ZooKeeper的依赖。这种对技术演进的洞察，让我能够站在更长远的角度去理解Kafka的发展趋势。 书中关于Kafka的性能优化和调优部分，更是让我眼前一亮。作者详细介绍了如何根据实际业务场景，调整Producer的batch.size、linger.ms、acks等参数，以及如何优化Consumer的fetch.min.bytes、fetch.max.wait.ms等设置，以达到最佳的吞吐量和延迟。他还讨论了Kafka的磁盘I/O优化、网络调优以及JVM参数配置等，这些都是实战中非常关键的技巧。 除此之外，《Kafka入门与实践》还为我们描绘了Kafka在实际企业应用中的多种落地场景，从简单的日志收集到复杂的流式计算，再到事件驱动架构的实现。书中提供的案例分析和设计模式，为我提供了宝贵的参考，让我能够更好地将Kafka应用到我的工作中，解决实际的业务痛点。 总而言之，这是一本兼具理论深度和实践价值的Kafka著作。它不仅帮助我理解了Kafka的“怎么做”，更让我理解了Kafka的“为什么这么做”。对于任何想要深入掌握Kafka、构建可靠高效分布式数据系统的开发者而言，这本书绝对是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我最近在找关于如何构建高性能、可扩展的消息队列系统的资料，偶然间翻到了这本《Kafka入门与实践》。一开始我并没有抱太大的期望，毕竟市面上同类书籍不少，但读了几章后，我不得不说，这本书的质量远远超出了我的预期。它不仅仅是简单地讲解Kafka的API，而是从一个更为宏观和深刻的视角，去剖析Kafka的设计理念和核心优势。 书中对于Kafka作为分布式日志系统的定位，阐述得非常到位。作者并没有回避Kafka在某些场景下的局限性，而是通过对比其他消息队列，例如RabbitMQ、ActiveMQ等，清晰地阐述了Kafka在吞吐量、持久化、顺序性以及易用性方面的独特之处。这种对比分析，让读者能够更深刻地理解为什么Kafka能够在大数据时代脱颖而出，成为事实上的行业标准。 让我印象深刻的是，作者在讲解Kafka的持久化机制时，并没有停留在“日志文件”这个简单的概念上。他详细解释了Segment、Log Flush、Fsync等细节，以及Kafka是如何通过这些机制来保证消息不丢失、并且能够被高效地读取和写入的。他还深入探讨了Kafka的复制机制，包括Leader、Follower、ISR等概念，以及它们是如何协同工作来保证Topic的高可用性和容错能力的。这些底层原理的讲解，对于理解Kafka的健壮性和可靠性至关重要。 此外，书中对于Kafka的消费者组（Consumer Group）模型也进行了详尽的阐述。作者通过生动的比喻，将消费者组的协调、分区分配、位移管理等复杂概念进行了清晰的梳理。我尤其欣赏的是，书中针对消费者端的并发处理、消息重复消费、消费失败重试等实际开发中经常遇到的问题，提供了非常实用的解决方案和最佳实践。这对于我们这些在实际项目中应用Kafka的开发者来说，简直是雪中送炭。 总的来说，《Kafka入门与实践》是一本从原理到实践都做得非常出色的Kafka技术书籍。它帮助我建立起了一个完整、系统、并且深刻的Kafka知识体系。无论是初学者，还是有一定Kafka使用经验的开发者，都能从中获益匪浅。它不仅让我了解了Kafka是什么，更让我理解了Kafka是如何工作的，以及如何才能最大化地发挥它的潜力。

评分☆☆☆☆☆

这本书《Kafka入门与实践》绝对是近期我阅读过的最令人惊喜的技术书籍之一。我一直对分布式系统和流处理技术很感兴趣，而Kafka作为其中的核心组件，吸引了我很久。但一直苦于没有找到一本能够真正带我入门，又能深入讲解的书。 这本书的结构设计得非常巧妙。作者并没有一开始就深入技术细节，而是先从一个宏观的层面，阐述了Kafka在现代大数据生态系统中的定位和重要性。他用非常生动的比喻，比如“消息的中央银行”或者“实时的信息高速公路”，帮助我快速理解了Kafka的核心价值。 我特别欣赏作者在讲解Kafka核心组件时，那种循序渐进的风格。从最基础的Topic、Producer、Consumer，到Partition、Broker，再到更底层的ZooKeeper（以及对KRaft的展望），每一个概念的引入都非常自然，并且都配有清晰的图示和简明的解释。他没有回避Kafka的复杂性，但又通过巧妙的引导，让读者能够逐步掌握。 让我印象深刻的是，书中关于Kafka的持久化和复制机制的讲解。作者详细阐述了Kafka如何保证消息不丢失，以及如何通过Leader-Follower模型和ISR列表来保证Topic的高可用性。这些底层原理的剖析，对于理解Kafka的健壮性和可靠性至关重要，也让我能够在遇到问题时，更有针对性地去排查。 更重要的是，这本书不仅仅停留在理论层面，它还包含了大量的实践指导。作者提供的代码示例清晰易懂，并且能够直接在实际环境中运行。从如何搭建Kafka集群，到如何编写Producer和Consumer，再到如何处理消息的重复消费和位移管理，每一步都讲解得非常到位。这让我能够通过实践，快速地掌握Kafka的使用技巧。 总而言之，《Kafka入门与实践》是一本兼具理论深度和实践价值的Kafka著作。它帮助我构建了一个扎实的Kafka知识体系，并且能够自信地将其应用到实际项目中。对于任何想要学习Kafka、理解实时数据处理的开发者来说，这本书绝对是值得推荐的。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够系统性讲解Kafka的书籍，市面上很多书籍要么太浅，要么太偏重理论，让我很难找到一个合适的切入点。《Kafka入门与实践》这本书，绝对是我近期的一个重大发现。它以一种非常直观且深入浅出的方式，带领我一步步走进了Kafka的世界。 书的开篇就抓住了我的痛点，作者并没有上来就扔一堆术语，而是从一个更为宏观的视角，解释了消息队列在现代软件架构中的重要性，以及为什么Kafka能够脱颖而出。他将Kafka比作一个“永不停止的日志记录器”，这种形象的比喻，瞬间就让我对Kafka的本质有了清晰的认识。 接着，作者深入讲解了Kafka的核心概念，如Topic、Partition、Broker、Producer、Consumer等。我特别欣赏他对Partition的讲解，它不仅仅是数据的划分，更是Kafka实现高吞吐量和并行处理的关键。书中还详细阐述了Kafka的“发布/订阅”模式，以及Producer如何将消息发送到特定的Topic，Consumer如何订阅Topic并获取消息。 让我惊喜的是，这本书对Kafka的持久化机制的讲解非常透彻。它详细介绍了Kafka如何将消息写入磁盘，如何管理日志文件（Segments），以及ZooKeeper在其中的作用（虽然提到了KRaft的未来，但依然清晰地说明了现有架构）。作者还花了大量的篇幅讲解了Kafka的复制机制，包括Leader-Follower模型，以及ISR（In-Sync Replicas）的概念，这对于理解Kafka的容错性和高可用性至关重要。 更让我觉得价值的是，书中还提供了大量的实际操作指导。从最简单的Kafka安装配置，到编写第一个Producer和Consumer程序，再到更复杂的消费者组管理、位移提交等，每一步都有清晰的代码示例和详细的解释。这让我能够一边阅读，一边动手实践，真正地掌握Kafka的使用技巧。 总之，《Kafka入门与实践》是一本非常适合初学者入门，也适合有一定基础的开发者深入学习Kafka的优秀书籍。它不仅让我了解了Kafka的“是什么”，更重要的是教会了我“怎么用”，并且让我对Kafka有了更深层次的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本《Kafka入门与实践》真是让我眼前一亮！我一直以来对分布式系统和实时数据处理都有着浓厚的兴趣，但苦于没有一个好的切入点。市面上相关的书籍很多，但往往要么过于理论化，要么内容过于碎片化，很难系统地建立起对Kafka的理解。这本书的出现，恰好填补了我的这个需求。 从序言开始，作者就用一种非常接地气的方式，剥开了Kafka神秘的面纱。它不是简单地罗列概念，而是通过一个又一个生动形象的比喻，将复杂的分布式日志系统讲得通俗易懂。我尤其喜欢它在介绍Kafka核心组件时，那种循序渐进的讲解方式。首先是Topic、Producer、Consumer这些最基础的概念，作者用“消息的管道”、“数据的生产者”、“数据的消费者”这样的类比，让我这个初学者能够快速建立起一个初步的认知框架。接着，他深入到Partition、Broker、ZooKeeper这些更底层的架构，讲解得细致入微，但又避免了枯燥的理论堆砌。 更令我惊喜的是，书中不仅仅是理论讲解，还穿插了大量的实践案例。从一个最简单的“Hello World”级别的生产者和消费者，到后来逐步构建更复杂的场景，比如数据管道、日志聚合、流式处理等等，每一步都配有清晰的代码示例和详细的配置说明。我尝试跟着书中的步骤敲代码，遇到问题时，书中的解释也总能及时地给我指引。这种“理论+实践”的学习模式，让我能够真正地动手去感受Kafka的强大之处，而不是停留在纸上谈兵。 这本书的另一个亮点在于它对Kafka生态系统的介绍。Kafka从来都不是孤立存在的，它与其他组件的结合才能发挥最大的价值。书中花了相当大的篇幅介绍了Kafka与Spark Streaming、Flink、Hadoop等主流技术栈的集成方法，以及常用的工具，如Kafka Connect、Kafka Streams等。这让我能够跳出Kafka本身，从更广阔的视角去理解它在整个大数据生态中的定位和作用。它帮助我规划了未来如何将Kafka引入到我现有的技术栈中，解决实际业务问题。 总而言之，《Kafka入门与实践》是一本我认为非常优秀的Kafka入门读物。它既有深度，又不失广度，既有理论基础，又兼顾了实践操作。对于任何想要学习Kafka、了解实时数据处理的开发者来说，这本书都绝对值得拥有。它不仅教会了我Kafka是什么，更重要的是教会了我如何去用，如何去解决问题。我现在对Kafka充满了信心，也期待着未来能够利用它构建更强大的数据应用。

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好好学习一下，准备面试，希望有个好结果

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简单的当本工具书吧，还不如官方文档！

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物美价廉，送货速度快，很满意。

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物美价廉，送货速度快，很满意。

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凑单买的，收藏用...

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挺好的，先看了一点点，还是让我这个小白明白了一些

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书不错，包装也可以，后面就要好好学习了。。。。好评。。。。。

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慢慢看啊，这个系列的都还可以

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老公买的书，包装看着还好，不知道内容有没有达到预期。