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Neha Narkhede，Gwen Shapira，Todd Palino 著

图书标签:

• Kafka
• 消息队列
• 分布式系统
• 流处理
• 实时数据
• Apache Kafka
• 大数据
• 技术
• 开发
• 架构

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115473271

版次：1

商品编码：12270295

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

编辑推荐

　　每个应用程序都会产生数据，包括日志消息、度量指标、用户活动记录、响应消息等。如何移动数据，几乎变得与数据本身一样重要。如果你是架构师、开发者或者产品工程师，同时也是Apache Kafka新手，那么这本实践指南将会帮助你成为流式平台上处理实时数据的专家。
　　本书由出身于LinkedIn的Kafka核心作者和一线技术人员共同执笔，详细介绍了如何部署Kafka集群、开发可靠的基于事件驱动的微服务，以及基于Kafka平台构建可伸缩的流式应用程序。通过详尽示例，你将会了解到Kafka的设计原则、可靠性保证、关键API，以及复制协议、控制器和存储层等架构细节。
　　● 了解发布和订阅消息模型以及该模型如何被应用在大数据生态系统中
　　● 学习使用Kafka生产者和消费者来生成消息和读取消息
　　● 了解Kafka保证可靠性数据传递的模式和场景需求
　　● 使用Kafka构建数据管道和应用程序的zuijia实践
　　● 在生产环境中管理Kafka，包括监控、调优和维护
　　● 了解Kafka的关键度量指标
　　● 探索Kafka如何成为流式处理利器

内容简介

　　本书是关于Kafka的全面教程，主要内容包括：Kafka相对于其他消息队列系统的优点，主要是它如何完美匹配大数据平台开发；详解Kafka内部设计；用Kafka构建应用的zuijia实践；理解在生产中部署Kafka的zuijia方式；如何确保Kafka集群的安全。

作者简介

　　Neha Narkhede， Confluent联合创始人、CTO，曾在LinkedIn主导基于Kafka和Apache Samza构建流式基础设施，是Kafka作者之一。

　　Gwen Shapira， Confluent系统架构师，帮助客户构建基于Kafka的系统，在可伸缩数据架构方面拥有十余年经验；曾任Cloudera公司解决方案架构师。另著有《Hadoop应用架构》。

　　Todd Palino， LinkedIn主任级SRE，负责部署管理大型的Kafka、Zookeeper和Samza集群。

　　译者简介
　　薛命灯，毕业于厦门大学软件学院，十余年软件开发和架构经验，InfoQ高级社区编辑。译有《硅谷革命》《生产微服务》等书。微信公众号CodeDeep。

目录

序　　xiii
前言　　xv
第1章　初识Kafka　　1
1.1　发布与订阅消息系统　　1
1.1.1　如何开始　　2
1.1.2　独立的队列系统　　3
1.2　Kafka登场　　4
1.2.1　消息和批次　　4
1.2.2　模式　　4
1.2.3　主题和分区　　5
1.2.4　生产者和消费者　　5
1.2.5　broker和集群　　6
1.2.6　多集群　　7
1.3　为什么选择Kafka　　8
1.3.1　多个生产者　　8
1.3.2　多个消费者　　8
1.3.3　基于磁盘的数据存储　　9
1.3.4　伸缩性　　9
1.3.5　高性能　　9
1.4　数据生态系统　　9
1.5　起源故事　　11
1.5.1　LinkedIn的问题　　11
1.5.2　Kafka的诞生　　12
1.5.3　走向开源　　12
1.5.4　命名　　13
1.6　开始Kafka之旅　　13
第2章　安装Kafka　　14
2.1　要事先行　　14
2.1.1　选择操作系统　　14
2.1.2　安装Java　　14
2.1.3　安装Zookeeper　　15
2.2　安装Kafka Broker　　17
2.3　broker配置　　18
2.3.1　常规配置　　18
2.3.2　主题的默认配置　　19
2.4　硬件的选择　　23
2.4.1　磁盘吞吐量　　23
2.4.2　磁盘容量　　23
2.4.3　内存　　23
2.4.4　网络　　24
2.4.5　CPU　　24
2.5　云端的Kafka　　24
2.6　Kafka集群　　24
2.6.1　需要多少个broker　　25
2.6.2　broker配置　　25
2.6.3　操作系统调优　　26
2.7　生产环境的注意事项　　28
2.7.1　垃圾回收器选项　　28
2.7.2　数据中心布局　　29
2.7.3　共享Zookeeper　　29
2.8　总结　　30
第3章　Kafka生产者——向Kafka写入数据　　31
3.1　生产者概览　　32
3.2　创建Kafka生产者　　33
3.3　发送消息到Kafka　　34
3.3.1　同步发送消息　　35
3.3.2　异步发送消息　　35
3.4　生产者的配置　　36
3.5　序列化器　　39
3.5.1　自定义序列化器　　39
3.5.2　使用Avro序列化　　41
3.5.3　在Kafka里使用Avro　　42
3.6　分区　　45
3.7　旧版的生产者API　　46
3.8　总结　　47
第4章　Kafka消费者——从Kafka读取数据　　48
4.1　KafkaConsumer概念　　48
4.1.1　消费者和消费者群组　　48
4.1.2　消费者群组和分区再均衡　　51
4.2　创建Kafka 消费者　　52
4.3　订阅主题　　53
4.4　轮询　　53
4.5　消费者的配置　　55
4.6　提交和偏移量　　57
4.6.1　自动提交　　58
4.6.2　提交当前偏移量　　59
4.6.3　异步提交　　59
4.6.4　同步和异步组合提交　　61
4.6.5　提交特定的偏移量　　61
4.7　再均衡监听器　　62
4.8　从特定偏移量处开始处理记录　　64
4.9　如何退出　　66
4.10　反序列化器　　67
4.11　独立消费者——为什么以及怎样使用没有群组的消费者　　71
4.12　旧版的消费者API　　71
4.13　总结　　72
第5章　深入Kafka　　73
5.1　集群成员关系　　73
5.2　控制器　　74
5.3　复制　　74
5.4　处理请求　　76
5.4.1　生产请求　　78
5.4.2　获取请求　　78
5.4.3　其他请求　　80
5.5　物理存储　　81
5.5.1　分区分配　　81
5.5.2　文件管理　　82
5.5.3　文件格式　　83
5.5.4　索引　　84
5.5.5　清理　　84
5.5.6　清理的工作原理　　84
5.5.7　被删除的事件　　86
5.5.8　何时会清理主题　　86
5.6　总结　　86
第6章　可靠的数据传递　　87
6.1　可靠性保证　　87
6.2　复制　　88
6.3　broker配置　　89
6.3.1　复制系数　　89
6.3.2　不完全的首领选举　　90
6.3.3　最少同步副本　　91
6.4　在可靠的系统里使用生产者　　92
6.4.1　发送确认　　92
6.4.2　配置生产者的重试参数　　93
6.4.3　额外的错误处理　　94
6.5　在可靠的系统里使用消费者　　94
6.5.1　消费者的可靠性配置　　95
6.5.2　显式提交偏移量　　95
6.6　验证系统可靠性　　97
6.6.1　配置验证　　98
6.6.2　应用程序验证　　98
6.6.3　在生产环境监控可靠性　　99
6.7　总结　　100
第7章　构建数据管道　　101
7.1　构建数据管道时需要考虑的问题　　102
7.1.1　及时性　　102
7.1.2　可靠性　　102
7.1.3　高吞吐量和动态吞吐量　　103
7.1.4　数据格式　　103
7.1.5　转换　　104
7.1.6　安全性　　104
7.1.7　故障处理能力　　104
7.1.8　耦合性和灵活性　　105
7.2　如何在Connect API和客户端API之间作出选择　　105
7.3　Kafka Connect　　106
7.3.1　运行Connect　　106
7.3.2　连接器示例——文件数据源和文件数据池　　107
7.3.3　连接器示例——从MySQL到ElasticSearch　　109
7.3.4　深入理解Connect　　114
7.4　Connect之外的选择　　116
7.4.1　用于其他数据存储的摄入框架　　116
7.4.2　基于图形界面的ETL 工具　　117
7.4.3　流式处理框架　　117
7.5　总结　　117
第8章　跨集群数据镜像　　118
8.1　跨集群镜像的使用场景　　118
8.2　多集群架构　　119
8.2.1　跨数据中心通信的一些现实情况　　119
8.2.2　Hub和Spoke架构　　120
8.2.3　双活架构　　121
8.2.4　主备架构　　123
8.2.5　延展集群　　127
8.3　Kafka的MirrorMaker　　128
8.3.1　如何配置　　129
8.3.2　在生产环境部署MirrorMaker　　130
8.3.3　MirrorMaker调优　　132
8.4　其他跨集群镜像方案　　134
8.4.1　优步的uReplicator　　134
8.4.2　Confluent的Replicator　　135
8.5　总结　　135
第9章　管理Kafka　　136
9.1　主题操作　　136
9.1.1　创建主题　　137
9.1.2　增加分区　　138
9.1.3　删除主题　　138
9.1.4　列出集群里的所有主题　　139
9.1.5　列出主题详细信息　　139
9.2　消费者群组　　140
9.2.1　列出并描述群组　　140
9.2.2　删除群组　　142
9.2.3　偏移量管理　　142
9.3　动态配置变更　　143
9.3.1　覆盖主题的默认配置　　143
9.3.2　覆盖客户端的默认配置　　145
9.3.3　列出被覆盖的配置　　145
9.3.4　移除被覆盖的配置　　146
9.4　分区管理　　146
9.4.1　首选的首领选举　　146
9.4.2　修改分区副本　　147
9.4.3　修改复制系数　　150
9.4.4　转储日志片段　　151
9.4.5　副本验证　　152
9.5　消费和生产　　153
9.5.1　控制台消费者　　153
9.5.2　控制台生产者　　155
9.6　客户端ACL　　157
9.7　不安全的操作　　157
9.7.1　移动集群控制器　　157
9.7.2　取消分区重分配　　157
9.7.3　移除待删除的主题　　158
9.7.4　手动删除主题　　158
9.8　总结　　159
第10章　监控Kafka　　160
10.1　度量指标基础　　160
10.1.1　度量指标在哪里　　160
10.1.2　内部或外部度量　　161
10.1.3　应用程序健康检测　　161
10.1.4　度量指标的覆盖面　　161
10.2　broker的度量指标　　162
10.2.1　非同步分区　　162
10.2.2　broker度量指标　　166
10.2.3　主题和分区的度量指标　　173
10.2.4　Java虚拟机监控　　174
10.2.5　操作系统监控　　175
10.2.6　日志　　176
10.3　客户端监控　　177
10.3.1　生产者度量指标　　177
10.3.2　消费者度量指标　　179
10.3.3　配额　　181
10.4　延时监控　　182
10.5　端到端监控　　183
10.6　总结　　183
第11章　流式处理　　184
11.1　什么是流式处理　　185
11.2　流式处理的一些概念　　186
11.2.1　时间　　187
11.2.2　状态　　188
11.2.3　流和表的二元性　　188
11.2.4　时间窗口　　189
11.3　流式处理的设计模式　　190
11.3.1　单个事件处理　　191
11.3.2　使用本地状态　　191
11.3.3　多阶段处理和重分区　　193
11.3.4　使用外部查找——流和表的连接　　193
11.3.5　流与流的连接　　195
11.3.6　乱序的事件　　195
11.3.7　重新处理　　196
11.4　Streams示例　　197
11.4.1　字数统计　　197
11.4.2　股票市场统计　　199
11.4.3　填充点击事件流　　201
11.5　Kafka Streams的架构概览　　202
11.5.1　构建拓扑　　202
11.5.2　对拓扑进行伸缩　　203
11.5.3　从故障中存活下来　　205
11.6　流式处理使用场景　　205
11.7　如何选择流式处理框架　　206
11.8　总结　　208
附录A　在其他操作系统上安装Kafka　　209
作者介绍　　214
封面介绍　　214

前言/序言

　　给予一个技术书籍作者最好的赞赏莫过于这句话——“如果在一开始接触这门技术时能看到这本书就好了”。在开始写这本书的时候，我们就是以这句话作为写作目标。我们开发Kafka，在生产环境运行 Kafka，帮助很多公司构建基于 Kafka 的系统，帮助他们管理数据管道，积累了很多经验，但也困惑：“应该把哪些东西分享给 Kafka 新用户，让他们从新手变成专家？”这本书就是我们日常工作最好的写照：运行 Kafka 并帮助其他人更好地使用 Kafka。
　　我们相信，书中提供的这些内容能够帮助 Kafka 用户在生产环境运行 Kafka 以及基于Kafka 构建健壮的高性能应用程序。我们列举了一些非常流行的应用场景：用于事件驱动微服务系统的消息总线、流式应用和大规模数据管道。这本书通俗易懂，能够帮助每一个Kafka 用户在任意的架构或应用场景里使用好 Kafka。书中介绍了如何安装和配置 Kafka、如何使用 Kafka API、Kafka 的设计原则和可靠性保证，以及 Kafka 的一些架构细节，如复制协议、控制器和存储层。我们相信，Kafka 的设计原理和内部架构不仅会成为分布式系统构建者的兴趣所在，对于那些在生产环境部署 Kafka 或使用 Kafka 构建应用程序的人来说也是非常有用的。越是了解 Kafka，就越是能够更好地作出权衡。
　　在软件工程里，条条道路通罗马，每一个问题都有多种解决方案。Kafka 为专家级别的用户提供了巨大的灵活性，而新手则需要克服陡峭的学习曲线才能成为专家。Kafka 通常会告诉你如何使用某个功能特性，但不会告诉你为什么要用它或者为什么不该用它。我们会尽可能地解释我们的设计决策和权衡背后的缘由，以及用户在哪些情况下应该或不应该使用 Kafka 提供的特性。
　　读者对象
　　这本书是为使用 Kafka API 开发应用程序的工程师和在生产环境安装、配置、调优、监控Kafka 的运维工程师（也可以叫作 SRE、运维人员或系统管理员）而写的。我们也考虑到了数据架构师和数据工程师，他们负责设计和构建整个组织的数据基础架构。某些章节（特别是第 3 章、第 4 章和第 11 章）主要面向 Java 开发人员，并假设读者已经熟悉基本的Java 语言编程，比如异常处理和并发编程。其他章节（特别是第 2 章、第 8 章、第 9 章和第 10 章）则假设读者在 Linux 的运行、存储和网络配置方面有一定的经验。本书的其余部分则讨论了一般性的软件架构，不要求读者具备特定的知识。
　　另一类可能对本书感兴趣的人是那些经理或架构师，他们不直接使用 Kafka，但会与使用Kafka 的工程师打交道。他们有必要了解 Kafka 所能提供的保证机制，以及他们的同事在构建基于 Kafka 的系统时所作出的权衡。这本书可以成为企业管理人员的利器，确保他们的工程师在 Kafka 方面训练有素，让他们的团队了解他们本该知道的知识。
　　排版约定
　　本书使用了下列排版约定。
　　? 黑体
　　表示新术语或重点强调的内容。
　　? 等宽字体（constant width）
　　表示程序片段，以及正文中出现的变量、函数名、数据库、数据类型、环境变量、语句和关键字等。
　　? 加粗等宽字体（constant width bold）
　　表示应该由用户输入的命令或其他文本。
　　? 等宽斜体（constant width italic）
　　表示应该由用户输入的值或根据上下文确定的值替换的文本。
　　使用代码示例
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　　我们很希望但并不强制要求你在引用本书内容时加上引用说明。引用说明一般包括书名、作者、出版社和 ISBN。例如“Kafka 权威指南，作者 Neha Narkhede、Gwen Shapira 和 Todd Palino（O’Reilly），版权归 Neha Narkhede、Gwen Shapira 和 Todd Palino 所有，978-1-4919-3616-0”。
　　如果你觉得自己对示例代码的用法超出了上述许可的范围，欢迎你通过 permissions@ oreilly.com 与我们联系。
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　　致谢
　　我们想感谢众多为 Kafka 和它的生态系统做出贡献的人。如果没有他们艰辛的工作，就不会有这本书的问世。特别感谢 Jay Kreps、Neha Narkhede 和 Jun Rao，以及他们在 LinkedIn的同事和领导，他们创造了 Kafka，并把它捐献给了 Apache 软件基金会。
　　很多人在早前为本书提供了很多有价值的反馈，我们非常感激他们为此付出的时间，也很钦佩他们的专业能力，这些人包括：Apurva Mehta、Arseniy Tashoyan、Dylan Scott、 Ewen Cheslack-Postava、Grant Henke、Ismael Juma、James Cheng、Jason Gustafson、Jeff Holoman、Joel Koshy、Jonathan Seidman、Matthias Sax、Michael Noll、Paolo Castagna。我们还想感谢众多在网站上留下评论和反馈的读者。
　　很多审稿人提供了有价值的意见，极大改进了本书的质量。书中的遗留错误理应由我们作者负责。
　　我们要感谢 O’Reilly 编辑 Shannon Cutt 的鼓励、耐心和深谋远虑。对于一个作者来说，与O’Reilly 一起合作是一段非凡的经历——他们所提供的支持，从工具到签名售书，都是无可匹敌的。我们感谢每一个参与本书相关工作的人，很感激他们愿意与我们一起工作。
　　另外，我们也想感谢我们的领导和同事，感谢他们在我们写作这本书的过程中给予的帮助和鼓励。
　　Gwen 要感谢她的丈夫 Omer Shapira，在她写书的几个月时间里，他一直给予她支持和耐心。还有她的父亲 Lior Shapira，让她学会了如何在困难面前不轻言放弃，尽管这种生活哲学总是让她麻烦不断。
　　Todd 要感谢他的妻子 Marcy 和女儿 Bella 及 Kaylee，她们一直在背后默默地支持他。因为有了她们的支持，他才有更多的时间写作，才能厘清思路，坚持到最后。

《深入理解分布式流处理：架构、设计与实践》 简介： 在这个数据爆炸的时代，实时处理海量数据已成为企业生存和发展的关键。从用户行为分析到物联网设备监控，从金融交易的风险控制到供应链的实时追踪，任何能够快速响应并从数据洪流中提取价值的应用，都离不开高效、可扩展且容错的分布式流处理技术。本书正是应此需求而生，旨在为读者提供一个全面、深入且实用的分布式流处理系统构建与应用指南。 我们并非简单罗列各种技术的API，而是着眼于分布式流处理的核心原理、架构设计思想以及在实际生产环境中的落地挑战。本书将带领您一同探索构建高性能、高可用、可伸缩的流处理系统的奥秘，理解其背后的设计哲学，掌握应对复杂场景的实践技巧。 全书内容概览： 第一部分：分布式流处理的基础与原理 在深入技术细节之前，我们首先需要夯实基础。本部分将带您回顾分布式系统的基本概念，包括一致性、容错性、分区、复制等核心要素，并重点阐述流处理与批处理的本质区别。您将理解什么是“事件流”，它如何承载实时数据，以及流处理的生命周期。 分布式系统基石： 深入探讨CAP定理、Paxos/Raft等共识算法在分布式系统中的作用，以及它们如何影响流处理系统的设计。 流处理的定义与特点： 剖析“流”的概念，区分无界流与有界流，理解流处理的低延迟、连续处理、状态管理等关键特性。 核心概念解析： 详细解读消息队列、生产者、消费者、主题（Topic）、分区（Partition）、偏移量（Offset）、消费者组（Consumer Group）等基本组件的含义与协同工作机制。 事件驱动架构（EDA）： 探讨事件驱动架构如何赋能现代分布式系统，以及流处理在EDA中的核心地位。 第二部分：核心组件的深度剖析 本部分将聚焦于构建分布式流处理系统的关键组件，对其内部原理、设计权衡以及最佳实践进行深入剖析。 消息队列的演进与选型： 传统消息队列： 回顾ActiveMQ、RabbitMQ等传统消息队列的设计，分析其在吞吐量、持久化、顺序保证等方面的局限性，以及它们在某些特定场景下的适用性。 日志式消息存储： 详细阐述Apache Kafka等日志式消息队列的核心架构，包括Broker、ZooKeeper/KRaft、Producer、Consumer、Topic、Partition、Leader/Follower副本、ISR（In-Sync Replicas）等概念。 持久化机制： 深入分析消息的存储方式、日志段（Log Segment）、索引文件，以及数据如何被高效地读写和访问。 高吞吐量与低延迟： 揭示其如何通过顺序读写、零拷贝（Zero-Copy）、批量发送等技术实现超高吞吐量和亚毫秒级延迟。 容错与高可用： 详解Leader选举、副本同步、ISR机制如何保证数据的可靠性和服务的可用性，以及Broker故障恢复的完整流程。 分区与并行度： 探讨分区策略如何影响吞吐量和负载均衡，以及如何通过调整分区数量来优化系统性能。 幂等性与Exactly-Once语义： 深入解析Producer端的幂等性机制，以及如何通过事务性（Transactional）Producer实现Exactly-Once语义，确保数据不丢失、不重复。 流处理引擎的比较与选择： Apache Flink： 重点介绍Flink的流批一体架构，其数据模型（DataStream/Table API）、核心算子（Map, Filter, KeyBy, Window, Join, State）、状态管理（State Backends, Checkpointing, Savepointing）、时间语义（Event Time, Processing Time, Ingestion Time）、窗口机制（Tumbling, Sliding, Session Windows）以及其在低延迟、高吞吐量、精确一次处理方面的优势。 Apache Spark Streaming (DStream/Structured Streaming)： 分析Spark Streaming基于微批（Micro-batch）的处理模型，以及Structured Streaming如何通过DataFrame/Dataset API将流处理视为一个不断增长的表，提供更简洁易用的API和更强大的表达能力，并探讨其在容错、状态管理等方面的策略。 其他流处理框架： 简要介绍Kinesis Data Analytics, Samza等框架的特点和适用场景。 第三部分：分布式流处理系统的设计模式与最佳实践 理论与原理是基础，但如何在实际项目中成功应用才是关键。本部分将聚焦于分布式流处理系统的设计模式、常见挑战以及应对策略。 数据集成与管道构建： Producer端策略： 详细讲解如何设计高效的Producer，包括批量发送（Batching）、压缩（Compression）、压缩算法选择（Snappy, Gzip, LZ4）、ACK机制（acks=0, 1, all）的选择以及如何处理发送失败。 Consumer端策略： 深入解析Consumer的拉取（Pull）与推送（Push）模型，Consumer Group的协调机制（Offset Commit, Rebalance），以及如何实现负载均衡和故障转移。 数据格式与序列化： 讨论Avro, Protobuf, JSON等序列化格式的优劣，以及如何选择适合您场景的数据格式，并实现高效的序列化与反序列化。 Schema Evolution： 解决数据格式在演进过程中带来的兼容性问题。 状态管理与容错： 有状态流处理： 深入理解流处理中的状态（State）概念，例如计数、聚合、窗口聚合等，并掌握如何管理和维护这些状态。 Checkpointing与Savepointing： 详细阐述Checkpointing如何为流处理任务提供故障恢复能力，以及Savepointing如何用于升级、回滚和调试。 Exactly-Once语义的实现： 结合Producer、Message Queue和Consumer的协同，全面讲解如何实现端到端的Exactly-Once处理，以及其背后的技术挑战。 容错策略： 探讨系统在Broker故障、Consumer故障、网络分区等情况下的容错机制。 流处理的挑战与解决方案： 数据倾斜： 分析数据倾斜产生的原因，并提供如二次聚合、加盐（Salting）、自定义分区器等解决方案。 延迟与吞吐量的权衡： 探讨如何根据业务需求在延迟和吞吐量之间进行权衡，并通过参数调优、算子优化等手段提升性能。 乱序与迟到数据处理： 详细讲解事件时间（Event Time）的引入，以及如何利用Watermark来处理乱序和迟到数据。 背压（Backpressure）机制： 解析背压产生的原因，以及流处理引擎如何通过流量控制来避免系统过载。 监控、运维与调优： 关键指标监控： 讲解需要重点关注的监控指标，如消息积压、Lag、吞吐量、延迟、CPU/Memory使用率、GC情况等。 故障排查： 提供一套系统化的故障排查思路和工具，帮助快速定位和解决生产环境中的问题。 性能调优： 提供基于实际场景的性能调优指南，涵盖Producer、Broker、Consumer及流处理作业的各个环节。 集群管理与扩展： 探讨如何进行集群的扩容、缩容和健康检查。 第四部分：高级主题与实际应用场景 在掌握了基础和核心技术后，本部分将带领读者探索更高级的主题，并将理论知识应用于实际的业务场景。 流处理与数据仓库/数据湖的集成： 探讨如何将实时处理后的数据写入数据仓库（如Hive, Snowflake）或数据湖（如HDFS, S3），实现实时报表、即时分析等。 流式ETL： 如何利用流处理技术构建实时的数据清洗、转换和加载（ETL）管道。 实时推荐系统： 结合流处理和机器学习，构建实时用户画像、个性化推荐等应用。 欺诈检测与异常监控： 如何利用流处理实时分析交易数据、日志数据，及时发现异常行为和潜在风险。 物联网（IoT）数据处理： 针对物联网设备的海量、高频数据，设计高效的采集、存储和分析方案。 微服务架构中的事件通信： 如何利用流处理系统作为微服务之间可靠、异步的通信总线。 与大数据生态的整合： 探讨如何与Hadoop、HDFS、HBase、Elasticsearch、Prometheus等其他大数据组件协同工作。 本书特色： 理论与实践相结合： 既深入讲解了分布式流处理的底层原理，又提供了大量贴近实际生产环境的案例分析和代码示例（尽管示例会侧重于概念演示而非具体语言实现，以保持通用性）。 系统性与全面性： 覆盖了分布式流处理从基础概念到高级应用的整个技术栈，力求为读者提供一个完整的知识体系。 面向问题与解决方案： 强调实际生产中遇到的挑战，并提供切实可行的解决方案，帮助读者避免踩坑。 设计哲学与思想： 不仅仅关注“如何做”，更深入探讨“为什么这么做”，帮助读者理解设计的核心思想，从而能够举一反三。 目标读者： 本书适合以下人群阅读： 后端工程师： 希望深入理解和掌握分布式流处理技术的开发者。 数据工程师： 负责构建和维护数据管道、ETL流程的工程师。 系统架构师： 设计和评估分布式系统的技术选型。 大数据从业者： 希望提升在实时数据处理领域能力的专业人士。 对分布式系统和实时计算感兴趣的技术爱好者。 通过阅读本书，您将不仅能够理解分布式流处理的强大能力，更重要的是，您将掌握构建、部署和运维高性能、高可靠的流处理系统的核心技能，为您的项目和职业生涯注入新的动力。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的技术书籍，不应该仅仅是知识的搬运工，更应该能够启发读者的思考，激发读者的创造力。《Kafka权威指南》无疑做到了这一点。这本书的写作风格严谨而又不失趣味，它不仅仅罗列了Kafka的各种API和配置项，更深入地探讨了这些选项背后的设计理念和权衡。我印象最深刻的是关于Kafka的消息持久化机制和恢复机制的讲解，它让我对数据的可靠性有了更深刻的认识。书中对隔离级别、幂等性、事务等概念的阐述，以及如何在分布式环境中保证数据的一致性，都为我提供了宝贵的参考。此外，这本书还涉及到了Kafka的安全方面，包括认证、授权、加密等，这些都是在生产环境中构建安全可靠的Kafka集群所必需的。总而言之，这本书不仅是一个技术指南，更是一本启迪思考的读物，让我能够以更宏观的视角审视Kafka，并在实际工作中做出更明智的决策，不断提升自己的技术能力和工程实践水平。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对Kafka的初印象是“高吞吐、低延迟”，但《Kafka权威指南》彻底颠覆了我对它的认知，将它描绘成了一个更加成熟、更加全面的数据处理平台。这本书的深度和广度都令人印象深刻。它不仅仅关注Kafka本身的核心功能，更将目光投向了围绕Kafka构建的整个生态系统。从Producer端如何高效地发送消息，到Consumer端如何高效地消费消息，再到Broker端的调优和监控，这本书都进行了深入的探讨。我特别欣赏它在性能调优方面的篇幅，详细讲解了影响Kafka性能的关键因素，并提供了行之有效的优化策略，比如batching、compression、linger.ms等参数的配置，以及如何根据实际业务场景进行选择。同时，书中也涵盖了Kafka的监控和运维，包括 Metrics、Log、Alerting等，这些都是保证Kafka集群稳定运行不可或缺的部分。这本书让我明白，要真正驾驭Kafka，不仅仅是理解它的基本原理，更重要的是掌握如何对其进行精细化管理和优化，以应对日益增长的业务需求和海量数据。

评分☆☆☆☆☆

对于许多开发者来说，Kafka可能是一个“黑盒子”，知道它能做什么，但对其内部的运作机制却知之甚少。《Kafka权威指南》就像一把钥匙，为我们打开了这个黑盒子，让我们能够一窥其精妙的设计。这本书以一种非常系统和易懂的方式，剖析了Kafka的方方面面。从Producer和Consumer的客户端如何与Broker进行通信，到Broker之间如何进行Leader选举和数据复制，再到ZooKeeper（在书中讨论的视角下）在集群管理中的作用，都进行了清晰的阐述。我尤其赞赏书中关于消息顺序性保证的论述，以及在分布式环境下实现这一点所面临的挑战和解决方案。这本书不仅仅提供了理论知识，更重要的是，它引导我思考如何在实际应用中利用Kafka的特性来解决复杂的业务问题。比如，如何设计合理的分区策略来平衡负载和提高吞吐量，如何利用Consumer Group来管理消费者的并行度和故障转移。这本书让我对Kafka的理解从“知道”提升到了“理解”和“应用”，对于任何想要深入掌握Kafka的开发者来说，这都是一本不可多得的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

在我的职业生涯中，我接触过不少关于分布式系统和消息队列的书籍，但《Kafka权威指南》的出现，着实让我眼前一亮。这本书的编排逻辑清晰，从基础概念的铺垫，到核心机制的深入剖析，再到高级特性的详解，层层递进，非常适合我这样既想打牢基础又想掌握进阶技能的读者。尤其是书中对Kafka的架构设计，比如Broker、Producer、Consumer、ZooKeeper（虽然新版本中ZooKeeper的使用有所弱化，但理解其历史演进和设计思想依然重要）等组件的职责和交互方式，都进行了细致入微的讲解。我尤其欣赏它对于“exactly-once”语义的讨论，以及如何通过不同的配置和编程模式来实现这一目标，这对于构建可靠的数据管道至关重要。此外，书中关于Topic Partitioning、Replication Factor、ISR（In-Sync Replicas）等概念的阐述，不仅让我理解了Kafka的容错和高可用是如何实现的，还为我在实际工作中优化性能、提高吞吐量提供了宝贵的思路。这本书的价值在于，它不仅仅是理论的堆砌，更充满了实践的智慧，让我能够更自信地在实际项目中应用Kafka，解决遇到的各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在互联网公司一线摸爬滚打的技术人员，我深知理论知识与实战技能之间的鸿沟。而《Kafka权威指南》恰恰弥合了这一差距。它不仅仅是枯燥的技术文档的梳理，更像是经验丰富的架构师在耳边娓娓道来，将Kafka这个复杂的系统拆解得既易于理解又引人入胜。书中对Kafka生态系统的介绍，如Kafka Connect、Kafka Streams等，让我看到了Kafka不仅仅是一个简单的消息队列，而是一个强大的数据集成和流处理平台。我特别喜欢其中关于Kafka Connect的章节，它详细介绍了如何利用Connectors将Kafka与其他系统（如数据库、文件系统、其他消息队列）无缝集成，这极大地简化了我的数据同步工作。对于Kafka Streams，书中也给出了详实的应用案例，让我了解到如何利用它进行实时数据分析、ETL等复杂场景。阅读过程中，我时常会联想到自己实际项目中遇到的问题，并从中找到解决的灵感。这本书就像一本“武功秘籍”，不仅传授了“招式”，更点拨了“内功心法”，让我对Kafka的理解上升到了一个全新的高度，能够更灵活、更高效地驾驭这个强大的工具。

评分☆☆☆☆☆

书是本好书，推荐大家阅读。包装无损。

评分☆☆☆☆☆

说得很通透，怎么分区、复本数量怎么配置，怎么创建双活集群以及如何调优，排查问题都讲到了，很好的一本书！

评分☆☆☆☆☆

不愧是京东物流，下午下单，第二天上午就到了，书内容不错，适合初学者

评分☆☆☆☆☆

说得很通透，怎么分区、复本数量怎么配置，怎么创建双活集群以及如何调优，排查问题都讲到了，很好的一本书！

评分☆☆☆☆☆

内容比较详细，就是目录的条理性有点乱，看这个需要做下笔记了

评分☆☆☆☆☆

说咯哦对过哦路拿起 look

评分☆☆☆☆☆

一下买了三本。新一代mq kafka,只要是大公司都会用的中间件。本书是java8,kafka0.9。希望对大家有帮助

评分☆☆☆☆☆

啦啦啦啦啦啦啦德玛西亚啦啦啦学习网使我快乐

评分☆☆☆☆☆

emmmmmm 没有送我裁纸刀 ?