Apache Kafka實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鬍夕 著

圖書標籤:

• Kafka
• 消息隊列
• 流處理
• 實時數據
• 分布式係統
• Java
• 大數據
• 微服務
• 數據集成
• Apache

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121337765

版次：1

商品編碼：12353314

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-05-01

用紙：膠版紙

頁數：400

字數：557000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：本書適閤所有對雲計算、大數據處理感興趣的技術人員閱讀，尤其適閤對消息引擎、流式處理技術及框架感興趣的技術人員參考閱讀。

業內專傢王國璋、付穩、王迪、楊金峰聯袂力薦。

基於Apache Kafka 1.0.0版本進行介紹，Kafka Contributor執筆。

從Kafka基本概念與特性開始，詳細介紹瞭Kafka的部署、開發、運營、監控、調試、優化以及重要組件的設計原理，並給齣瞭翔實的案例。

本書既適閤作為Kafka的入門書籍，也適閤係統架構師和一綫開發工程師參考閱讀。

內容簡介

本書是涵蓋Apache Kafka各方麵的具有實踐指導意義的工具書和參考書。作者結閤典型的使用場景，對Kafka整個技術體係進行瞭較為全麵的講解，以便讀者能夠舉一反三，直接應用於實踐。同時，本書還對Kafka的設計原理及其流式處理組件進行瞭較深入的探討，並給齣瞭翔實的案例。

本書共分為10章：第1章全麵介紹消息引擎係統以及Kafka的基本概念與特性，快速帶領讀者走進Kafka的世界；第2章簡要迴顧瞭Apache Kafka的發展曆史；第3章詳細介紹瞭Kafka集群環境的搭建；第4、5章深入探討瞭Kafka客戶端的使用方法；第6章帶領讀者一覽Kafka內部設計原理；第7~9章以實例的方式講解瞭Kafka集群的管理、監控與調優；第10章介紹瞭Kafka新引入的流式處理組件。

作者簡介

鬍夕，北航計算機碩士畢業，目前就職於一傢互聯網金融公司，開源技術愛好者。曾任職於IBM、搜狗、微博等公司。對Kafka及其他開源流處理技術與框架有深刻認識，同時也是國內活躍的Kafka代碼貢獻者。對Kafka原理、運行機製以及應用開發都有較深的研究。

精彩書評

鬍夕是Apache Kafka在國內社區中非常活躍的貢獻者之一。在詳讀這本書的時候，我很贊嘆於他對Kafka全麵且係統的瞭解。本書除瞭介紹Kafka本身的技術之外，還有不少作者本人的運維經驗和生態圈使用經驗分享，十分值得一讀。

——Kafka PMC、Committer 王國璋

Kafka是由Apache軟件基金會開發的一個開源流處理平颱，近年來蓬勃發展，在雲計算和大數據技術棧中扮演著重要的角色，對於大型推薦係統、廣告係統、搜索係統的實時數據分析非常有價值。本書是一本很好的Kafka入門及進階書籍，從部署、原理、大規模生産環境實踐及調優等各個方麵進行瞭介紹，深入淺齣。本書既適閤作為Kafka的入門書籍，也適閤作為係統架構師和一綫開發工程師的參考書籍，無論是泛讀還是精讀，相信讀者都會有較大收獲。

——新浪微博技術專傢 付穩

Kafka是一款高性能、低延遲、高吞吐量的分布式發布-訂閱消息係統，在推薦、搜索、廣告等實時數據係統中應用廣泛。本書從Kafka基本概念與特性開始，詳細介紹瞭Kafka的部署、開發、運營、監控、調試、優化以及重要組件的設計原理，圖文並茂，幫助讀者快速、深入地掌握Kafka，並能基於Kafka更好地改良或實現高可用、低耦閤的數據處理係統。

——騰訊公司AI平颱部助理總經理 王迪

Kafka自誕生以來，迅速風靡成為大數據時代數據傳輸的關鍵。本書作者從實戰角度齣發，講解瞭Kafka的運用實踐，作者將自己多年的經驗融入其中，同時又深入剖析瞭Kafka的核心實現原理，兼顧廣度與深度，讓我受益，對廣大大數據從業者來說這是一本值得研讀的好書。

——今日頭條架構師 楊金峰

目錄

目錄

第1章　認識Apache Kafka 1

1.1　Kafka快速入門 1

1.1.1　下載並解壓縮Kafka二進製代碼壓縮包文件 2

1.1.2　啓動服務器 3

1.1.3　創建topic 3

1.1.4　發送消息 4

1.1.5　消費消息 4

1.2　消息引擎係統 5

1.2.1　消息設計 6

1.2.2　傳輸協議設計 6

1.2.3　消息引擎範型 6

1.2.4　Java消息服務 8

1.3　Kafka概要設計 8

1.3.1　吞吐量/延時 8

1.3.2　消息持久化 11

1.3.3　負載均衡和故障轉移 12

1.3.4　伸縮性 13

1.4　Kafka基本概念與術語 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使用場景 20

1.5.1　消息傳輸 20

1.5.2　網站行為日誌追蹤 20

1.5.3　審計數據收集 20

1.5.4　日誌收集 20

1.5.5　Event Sourcing 21

1.5.6　流式處理 21

1.6　本章小結 21

第2章　Kafka發展曆史 22

2.1　Kafka的曆史 22

2.1.1　背景 22

2.1.2　Kafka橫空齣世 23

2.1.3　Kafka開源 24

2.2　Kafka版本變遷 25

2.2.1　Kafka的版本演進 25

2.2.2　Kafka的版本格式 26

2.2.3　新版本功能簡介 26

2.2.4　舊版本功能簡介 31

2.3　如何選擇Kafka版本 35

2.3.1　根據功能場景 35

2.3.2　根據客戶端使用場景 35

2.4　Kafka與Confluent 36

2.5　本章小結 37

第3章　Kafka綫上環境部署 38

3.1　集群環境規劃 38

3.1.1　操作係統的選型 38

3.1.2　磁盤規劃 40

3.1.3　磁盤容量規劃 42

3.1.4　內存規劃 43

3.1.5　CPU規劃 43

3.1.6　帶寬規劃 44

3.1.7　典型綫上環境配置 45

3.2　僞分布式環境安裝 45

3.2.1　安裝Java 46

3.2.2　安裝ZooKeeper 47

3.2.3　安裝單節點Kafka集群 48

3.3　多節點環境安裝 49

3.3.1　安裝多節點ZooKeeper集群 50

3.3.2　安裝多節點Kafka 54

3.4　驗證部署 55

3.4.1　測試topic創建與刪除 55

3.4.2　測試消息發送與消費 57

3.4.3　生産者吞吐量測試 58

3.4.4　消費者吞吐量測試 58

3.5　參數設置 59

3.5.1　broker端參數 59

3.5.2　topic級彆參數 62

3.5.3　GC參數 63

3.5.4　JVM參數 64

3.5.5　OS參數 64

3.6　本章小結 65

第4章　producer開發 66

4.1　producer概覽 66

4.2　構造producer 69

4.2.1　producer程序實例 69

4.2.2　producer主要參數 75

4.3　消息分區機製 80

4.3.1　分區策略 80

4.3.2　自定義分區機製 80

4.4　消息序列化 83

4.4.1　默認序列化 83

4.4.2　自定義序列化 84

4.5　producer攔截器 87

4.6　無消息丟失配置 90

4.6.1　producer端配置 91

4.6.2　broker端配置 92

4.7　消息壓縮 92

4.7.1　Kafka支持的壓縮算法 93

4.7.2　算法性能比較與調優 93

4.8　多綫程處理 95

4.9　舊版本producer 96

4.10　本章小結 98

第5章　consumer開發 99

5.1　consumer概覽 99

5.1.1　消費者（consumer） 99

5.1.2　消費者組（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　消費者組重平衡（consumer group rebalance） 106

5.2　構建consumer 106

5.2.1　consumer程序實例 106

5.2.2　consumer腳本命令 111

5.2.3　consumer主要參數 112

5.3　訂閱topic 115

5.3.1　訂閱topic列錶 115

5.3.2　基於正則錶達式訂閱topic 115

5.4　消息輪詢 115

5.4.1　poll內部原理 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　自動提交與手動提交 121

5.5.4　舊版本consumer位移管理 123

5.6　重平衡（rebalance） 123

5.6.1　rebalance概覽 123

5.6.2　rebalance觸發條件 124

5.6.3　rebalance分區分配 124

5.6.4　rebalance generation 126

5.6.5　rebalance協議 126

5.6.6　rebalance流程 127

5.6.7　rebalance監聽器 128

5.7　解序列化 130

5.7.1　默認解序列化器 130

5.7.2　自定義解序列化器 131

5.8　多綫程消費實例 132

5.8.1　每個綫程維護一個KafkaConsumer 133

5.8.2　單KafkaConsumer實例+多worker綫程 135

5.8.3　兩種方法對比 140

5.9　獨立consumer 141

5.10　舊版本consumer 142

5.10.1　概覽 142

5.10.2　high-level consumer 143

5.10.3　low-level consumer 147

5.11　本章小結 153

第6章　Kafka設計原理 154

6.1　broker端設計架構 154

6.1.1　消息設計 155

6.1.2　集群管理 166

6.1.3　副本與ISR設計 169

6.1.4　水印（watermark）和leader epoch 174

6.1.5　日誌存儲設計 185

6.1.6　通信協議（wire protocol） 194

6.1.7　controller設計 205

6.1.8　broker請求處理 216

6.2　producer端設計 219

6.2.1　producer端基本數據結構 219

6.2.2　工作流程 220

6.3　consumer端設計 223

6.3.1　consumer group狀態機 223

6.3.2　group管理協議 226

6.3.3　rebalance場景剖析 227

6.4　實現精確一次處理語義 230

6.4.1　消息交付語義 230

6.4.2　冪等性producer（idempotent producer） 231

6.4.3　事務（transaction） 232

6.5　本章小結 234

第7章　管理Kafka集群 235

7.1　集群管理 235

7.1.1　啓動broker 235

7.1.2　關閉broker 236

7.1.3　設置JMX端口 237

7.1.4　增加broker 238

7.1.5　升級broker版本 238

7.2　topic管理 241

7.2.1　創建topic 241

7.2.2　刪除topic 243

7.2.3　查詢topic列錶 244

7.2.4　查詢topic詳情 244

7.2.5　修改topic 245

7.3　topic動態配置管理 246

7.3.1　增加topic配置 246

7.3.2　查看topic配置 247

7.3.3　刪除topic配置 248

7.4　consumer相關管理 248

7.4.1　查詢消費者組 248

7.4.2　重設消費者組位移 251

7.4.3　刪除消費者組 256

7.4.4　kafka-consumer-offset-checker 257

7.5　topic分區管理 258

7.5.1　preferred leader選舉 258

7.5.2　分區重分配 260

7.5.3　增加副本因子 263

7.6　Kafka常見腳本工具 264

7.6.1　kafka-console-producer腳本 264

7.6.2　kafka-console-consumer腳本 265

7.6.3　kafka-run-class腳本 267

7.6.4　查看消息元數據 268

7.6.5　獲取topic當前消息數 270

7.6.6　查詢__consumer_offsets 271

7.7　API方式管理集群 273

7.7.1　服務器端API管理topic 273

7.7.2　服務器端API管理位移 275

7.7.3　客戶端API管理topic 276

7.7.4　客戶端API查看位移 280

7.7.5　0.11.0.0版本客戶端API 281

7.8　MirrorMaker 285

7.8.1　概要介紹 285

7.8.2　主要參數 286

7.8.3　使用實例 287

7.9　Kafka安全 288

7.9.1　SASL+ACL 289

7.9.2　SSL加密 297

7.10　常見問題 301

7.11　本章小結 304

第8章　監控Kafka集群 305

8.1　集群健康度檢查 305

8.2　MBean監控 306

8.2.1　監控指標 306

8.2.2　指標分類 308

8.2.3　定義和查詢JMX端口 309

8.3　broker端JMX監控 310

8.3.1　消息入站/齣站速率 310

8.3.2　controller存活JMX指標 311

8.3.3　備份不足的分區數 312

8.3.4　leader分區數 312

8.3.5　ISR變化速率 313

8.3.6　broker I/O工作處理綫程空閑率 313

8.3.7　broker網絡處理綫程空閑率 314

8.3.8　單個topic總字節數 314

8.4　clients端JMX監控 314

8.4.1　producer端JMX監控 314

8.4.2　consumer端JMX監控 316

8.5　JVM監控 317

8.5.1　進程狀態 318

8.5.2　GC性能 318

8.6　OS監控 318

8.7　主流監控框架 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　本章小結 330

第9章　調優Kafka集群 331

9.1　引言 331

9.2　確定調優目標 333

9.3　集群基礎調優 334

9.3.1　禁止atime更新 335

9.3.2　文件係統選擇 335

9.3.3　設置swapiness 336

9.3.4　JVM設置 337

9.3.5　其他調優 337

9.4　調優吞吐量 338

9.5　調優延時 342

9.6　調優持久性 343

9.7　調優可用性 347

9.8　本章小結 349

第10章　Kafka Connect與Kafka Streams 350

10.1　引言 350

10.2　Kafka Connect 351

10.2.1　概要介紹 351

10.2.2　standalone Connect 353

10.2.3　distributed Connect 356

10.2.4　開發connector 359

10.3　Kafka Streams 362

10.3.1　流處理 362

10.3.2　Kafka Streams核心概念 364

10.3.3　Kafka Streams與其他框架的異同 368

10.3.4　Word Count實例 369

10.3.5　Kafka Streams應用開發 372

10.3.6　Kafka Streams狀態查詢 382

10.4　本章小結 386

前言/序言

前言

2011年年初，美國領英公司（LinkedIn）開源瞭一款基礎架構軟件，以奧地利作傢弗蘭茲?卡夫卡（Franz Kafka）的名字命名，之後LinkedIn將其貢獻給Apache基金會，隨後該軟件於2012年10月成功完成孵化並順利晉升為Apache頂級項目——這便是大名鼎鼎的Apache Kafka。曆經7年發展，2017年11月，Apache Kafka正式演進到1.0時代，本書就是基於1.0.0版本來展開介紹Kafka的設計原理與實戰的。

背景

這是一個最好的大數據時代，這是一個最壞的大數據時代！

很抱歉，我使用瞭這句改編後的狄更斯名言作為開頭，我想沒有誰會質疑“當今是大數據時代”這個論點。今年（2018年）兩會上李剋強總理所做的政府工作報告中多次提及大數據等關鍵詞，這已然是“大數據”第5次被寫入政府工作報告瞭。具體到大數據行業內，各種各樣的大數據産業方興未艾，其中在實時流式處理領域湧現齣大量的技術與框架，令技術人員們應接不暇。實時流式處理係統在剋服瞭傳統批處理係統延時方麵的固有缺陷的同時，還擺脫瞭設計上的桎梏，實現瞭“夢寐以求”的正確性。可以說，對於流式處理從業人員來說，這正是摩拳擦掌、大展宏圖的最好時代。

與此同時，我們也清醒地意識到當今大數據領域內的細分越來越精細化。不必說日漸火爆的人工智能和機器學習潮流引誘著我們改弦易轍，也不必說那些紛繁復雜的技術框架令人眼花繚亂，單是靜下心來沉澱所學、思考方嚮的片刻時光於我們這些從業者來說都已顯得彌足珍貴。我們仿佛在黑暗密林中徘徊，試圖找齣那條通往光明的“康莊大道”。每當發現瞭一條羊腸小路都好似救命稻草一般緊緊抓住。多年後我們迴望那隻不過是不斷追逐熱點罷瞭，在技術的海洋中我們迷失瞭前進的方嚮。從這個意義上說，這實在是一個糟糕的時代。

時光切迴到4年前的某個下午，那時我正在做著Kafka的大數據項目。我突然發現與其盲目跟風各種技術趨勢，何不精進手頭的工作，把當前工作中用到的技術搞明白，於是我萌發瞭研究Kafka的想法。直到今天，我都無比慶幸那個午後做齣的衝動決定，正如Adam Grant在《離經叛道》一書中所說：最正確的決定都是在衝動之下做齣的。誠不欺我！

想要深入學習Kafka，不掌握Scala語言是不行的，畢竟Kafka就是使用Scala語言編寫的。苦於當時沒有閤適的Scala中文書籍，我依稀記得找到瞭一本600多頁的Scala原版書（Programming Scala Edition 2）進行學習。那段時間實在是難熬！不得不說，英文版書籍雖然內容翔實，但在錶述上實在晦澀難懂，比如partially applied function和partial function兩者的區彆直至今天我都不是特彆清晰，還是要不斷地翻閱資料纔能隱約記得它們之間的不同。慶幸的是，我沒有半途而廢，600多頁的英文文檔硬是啃瞭下來。對於Scala的初步掌握也讓我覺得研究Kafka的時機到瞭。有意思的是，在之後通讀Kafka的源碼時我不禁大呼上當，Kafka的源碼中隻使用瞭最簡單的函數式編程，我有些後悔自己花瞭那麼多時間去學習Scala的函數式編程，當然這是後話。

既然是研究Kafka，那麼研讀源碼是必不可少的步驟。如果不分析源碼，我們就無法定位問題發生的根本原因。實話實說，閱讀彆人源碼的過程是痛苦的，因而在理解的過程中我走瞭不少彎路。為瞭記錄閱讀Kafka源碼的心得，我努力為每個Kafka源碼包撰寫博客。現在翻看我之前的博客，大傢還能看到那好似流水賬一般的Kafka源碼分析係列文章。

隨著對源碼的不斷熟悉，我加入瞭Apache Kafka社區，希望貢獻自己的微薄之力。時至今日，我依然記得當初發送郵件要求加入開發組時的惶恐，也記得第一次貢獻代碼時的惴惴不安；我記得為瞭研究某個Kafka bug，自己曾忘記吃中飯的執著，也記得自己被標記為“Kafka contributor”時的喜悅。在混跡社區的日子裏，我逐漸認識瞭一些Kafka的committer們，比如Kafka PMC成員王國璋，國璋兄對於網上Kafka問題的權威解答令我受教良多，同時我也很感激他於百忙之中為本書寫推薦語。還有Kafka的三位原作者之一的饒軍（Rao Jun），幾次問題交流讓我看到瞭他霸氣的決斷能力以及對於疑難問題原因的毒辣分析。當然還有非常敬業的Ijuma，他是我見過的最勤勞的Kafka committer，沒有之一。在編寫本書的過程中，我都或多或少地得到過他們的幫助，再次錶示衷心感謝。

由於對Kafka研究的日益深入，我終於有瞭寫書的衝動。我希望通過把學到的知識和原理集中整理並書寫成文字來幫助那些尚未接觸Kafka的廣大讀者快速上手，降低他們學習使用Kafka的成本，於是有瞭今天這本《Apache Kafka實戰》。藉著寫作本書的契機，我本人對Kafka的方方麵麵做瞭梳理，自覺收獲良多。每當搞懂瞭一個以前未瞭解的機製時，心中的那種滿足感和興奮感至今都令人神往。在此，我深深地希望讀者在閱讀完本書後也能有這樣的體會。

麵嚮的讀者

我衷心希望本書可以成為各行各業的大數據從業者使用消息隊列甚至是進入流式處理領域內的“敲門磚”，也希望各大公司能夠充分利用Kafka來實現自己的業務目標。

在編寫本書的過程中，我閱讀瞭大量的英文資料和源代碼，試圖通過自己的理解將Kafka的使用實戰技巧深入淺齣地呈現給廣大讀者。沒錯，我希望這本書給人的感覺是通俗易懂、深入淺齣，從而方便引領讀者快速進入Kafka學習的大門。

我本人維護瞭一個微信公眾號（名為“大數據Kafka技術分享”），希望在該公眾號中我能和讀者朋友們一起深入交流和探討Kafka學習過程中碰到的各種問題，同時我也會及時分享和推送各種最新的Kafka使用心得。

緻謝

非常感謝Kafka PMC成員、Kafka Committer王國璋對本書的大力支持。自開始編寫本書之日起，國璋兄就給予我很大的鼓勵與幫助，這也讓我堅定瞭傳播Kafka實戰心得的決心。

感謝騰訊AI平颱助理總經理王迪先生和我的好友賈興華，你們對本書的評價之高實在是過譽瞭，但也令本人倍感振奮。

感謝我的前同事、新浪微博技術專傢付穩。付總對本書整體結構和具體知識點的建議發人深省，其獨到的行業見解令人佩服。

非常感謝電子工業齣版社的編輯付睿女士。她細緻、專業、嚴謹的工作作風深深地感染瞭我，在本書編寫過程中她總是能及時地就書中的內容給齣閤理的建議和指導。

另外，我還想感謝一下我的傢人，特彆是我的妻子劉丹女士。過去一年中正是你堅定的支持和默默的付齣纔成就我撰寫本書。對於你偶爾在學術上給予的提點我既感到驚訝，同時也欣慰不已。這為我漫長枯燥的寫書過程平添瞭很多溫暖。

最後，非常感謝本書的每一位讀者。本人已經在寫作過程中收獲良多，我衷心希望你們在閱讀本書時也有大呼過癮的感覺。另外，我在“知乎”（ID：huxihx）的Kafka專欄以及StackOverflow網站上也會盡力迴答關於Kafka的各類問題，希望通過這些途徑可以和讀者進行更加深入的交流。

由於本人水平有限，書中難免有遺漏和疏忽，也懇請各位讀者多多指正。

鬍夕

2018年3月15日於北京

個人博客：https://www.cnblogs.com/huxi2b/

微信公眾號：大數據Kafka技術分享

電子郵箱：huxi_2b@hotmail.com

《Kafka：分布式消息隊列的藝術與實踐》 內容梗概 在數據洪流洶湧而來的時代，如何高效、可靠、可擴展地處理海量信息，成為現代IT架構麵臨的嚴峻挑戰。分布式消息隊列正是解決這一痛點的關鍵技術。《Kafka：分布式消息隊列的藝術與實踐》深入剖析瞭Kafka這一當前業界最受歡迎的分布式消息隊列係統的核心原理、架構設計、核心組件以及實際應用。本書不僅涵蓋瞭Kafka的基礎概念和工作機製，更聚焦於如何將Kafka融入復雜多變的業務場景，實現數據的高吞吐量傳輸、低延遲處理以及強大的容錯能力。 本書從零開始，循序漸進地引導讀者理解消息隊列的基本原理，以及為何Kafka能夠脫穎而齣，成為構建實時數據管道、流處理平颱以及微服務通信不可或缺的基石。我們不會止步於概念的講解，而是通過大量的實際案例和代碼示例，演示如何在不同的技術棧和應用場景中部署、配置、優化和監控Kafka集群。 本書特色與亮點 深度解析核心架構： 本書將逐一拆解Kafka的Broker、Producer、Consumer、Controller、ZooKeeper等核心組件，深入揭示它們如何協同工作，實現高可用、高吞吐和低延遲。你將瞭解Topic、Partition、Offset、Replication等關鍵概念的底層實現機製。 實戰導嚮，貼近業務： 告彆枯燥的理論，本書將大量篇幅用於講解Kafka在實際業務中的應用。無論是日誌聚閤、事件驅動架構、流處理（與Spark Streaming、Flink集成）、數據倉庫加載，還是監控係統、物聯網數據采集，你都能找到詳實的解決方案和部署指南。 性能優化與調優： 掌握Kafka的性能瓶頸所在，學會如何通過配置參數、硬件選型、網絡優化以及代碼層麵等多種手段，最大化Kafka的吞吐量，降低延遲，確保係統在海量數據麵前依然遊刃有餘。 高可用與容錯設計： 學習如何設計和部署容錯性極強的Kafka集群，理解Leader Election、ISR（In-Sync Replicas）、Controller Failover等機製如何保證數據不丟失、服務不中斷。 監控與運維： 部署和維護一個生産級彆的Kafka集群離不開完善的監控體係。本書將介紹Kafka常用的監控工具（如Prometheus、Grafana、Kafka Manager等），並提供實用的運維技巧，幫助你快速定位和解決問題。 生態係統整閤： Kafka並非孤立存在。本書還將探討Kafka如何與Confluent Schema Registry、Kafka Connect、Kafka Streams等周邊組件無縫集成，構建更強大的數據處理和流式計算能力。 代碼示例豐富： 全書貫穿Java、Python等主流語言的Kafka API使用示例，從簡單的Producer/Consumer開發到復雜的流處理應用，力求讓讀者學以緻用。 內容詳述 第一部分：Kafka基礎入門 消息隊列的演進與優勢： 探討傳統消息隊列（如RabbitMQ、ActiveMQ）的局限性，以及分布式消息隊列（以Kafka為代錶）在應對大數據時代挑戰方麵的突齣優勢。 Kafka核心概念解析： 深入講解Producer（生産者）、Consumer（消費者）、Broker（代理）、Topic（主題）、Partition（分區）、Offset（偏移量）、Consumer Group（消費者組）、ZooKeeper（協調者）等基本概念。 Kafka架構概覽： 宏觀介紹Kafka的整體架構，包括Broker間的通信、Producer與Broker的交互、Consumer與Broker的交互，以及ZooKeeper在集群管理中的角色。 Topic與Partition設計： 討論如何閤理設計Topic和Partition的數量，以及它們對性能和可擴展性的影響。理解Partition的有序性及其在Consumer Group中的消費模型。 消息的生産與消費： 詳細講解Producer API的各種配置選項，如acks、retries、batch.size、linger.ms等，以及如何通過Callback處理發送結果。講解Consumer API的API使用，包括poll()方法、offset管理（自動提交與手動提交）、rebalance機製。 消息的存儲與持久化： 深入理解Kafka的消息存儲機製，包括日誌段（Log Segment）、索引文件（Index File）、時間戳索引（Timestamp Index）等，以及這些機製如何支持高吞吐和順序讀寫。 第二部分：Kafka深入剖析 Kafka Broker內部工作機製： 詳細剖析Broker的綫程模型、請求處理流程（FetchRequest, ProduceRequest等）、副本同步（ISR機製）、Leader Election過程。 ZooKeeper在Kafka中的作用： 深入理解ZooKeeper如何管理Broker注冊、Topic元數據、Controller選舉、Consumer Offsets等關鍵信息。 Kafka的副本機製與高可用： 詳解Leader-Follower副本模型，ISR（In-Sync Replicas）集閤的重要性，以及Controller在副本管理、故障轉移中的作用。 數據一緻性與容錯： 探討Kafka在分布式環境下的數據一緻性保證，以及Leader Election、Controller Failover等機製如何實現無縫的故障恢復。 消息傳遞語義： 解釋at-most-once, at-least-once, exactly-once等消息傳遞語義，並介紹Kafka如何通過冪等Producer和事務性Producer實現更強的語義保證。 Kafka的攔截器（Interceptors）： 介紹Producer Interceptor和Consumer Interceptor的實現原理和應用場景，如何用於修改消息、記錄日誌、監控性能等。 第三部分：Kafka實踐應用 日誌聚閤與集中化管理： 演示如何使用Filebeat/Logstash/Fluentd等日誌收集工具與Kafka集成，實現海量日誌的高效收集、傳輸和存儲。 構建實時數據管道： 講解如何利用Kafka作為數據緩衝和傳輸層，連接不同的數據源和數據消費者，構建從生産環境到數據倉庫、數據湖的實時數據管道。 與流處理框架集成： Kafka與Spark Streaming： 詳細介紹如何使用Kafka Direct Stream，實現Spark Streaming與Kafka的無縫集成，進行實時數據分析和處理。 Kafka與Apache Flink： 深入講解Flink如何通過Kafka Connector實現數據的讀寫，構建高性能、低延遲的流式計算應用。 構建事件驅動的微服務架構： 演示如何利用Kafka作為微服務間的異步通信橋梁，實現服務解耦、高可用和可擴展性。 使用Kafka Connect構建數據集成： 介紹Kafka Connect的架構和核心組件（Source Connector, Sink Connector），並演示如何使用其連接各種外部係統（如數據庫、文件係統、Elasticsearch等）實現數據的批量導入導齣。 利用Kafka Streams進行流式處理： 講解Kafka Streams API，如何直接在Kafka集群內部構建輕量級的流式處理應用，實現數據轉換、聚閤、分析等。 物聯網（IoT）數據處理： 探討Kafka在物聯網場景下的應用，如何接收和處理海量的設備傳感器數據。 實時推薦係統與數據分析： 演示如何利用Kafka收集用戶行為數據，並結閤流處理框架進行實時推薦和用戶行為分析。 第四部分：Kafka性能優化與運維 Kafka性能調優指南： Producer端調優： batch.size, linger.ms, compression.type, buffer.memory等參數的優化。 Broker端調優： num.io.threads, num.network.threads, message.max.bytes, replica.lag.time.max.ms等參數的優化。 Consumer端調優： fetch.min.bytes, fetch.max.wait.ms, max.poll.records等參數的優化。 硬件與網絡優化： 磁盤I/O、CPU、內存、網絡帶寬的配置建議。 Kafka集群部署與擴容： 規劃和部署生産級彆的Kafka集群，以及如何在不中斷服務的情況下進行集群的擴容和縮容。 Kafka監控與告警： 常用監控工具介紹： Prometheus、Grafana、Kafka Manager、Lenses等。 關鍵監控指標解讀： Producer/Consumer Lag、Broker Broker Throughput、Controller Queue Size、ISR的狀態等。 自動化運維與故障排查： 講解日常運維中常見的故障場景及排查方法。 Kafka安全加固： 講解Kafka的認證（SASL）、授權（ACLs）和傳輸加密（SSL/TLS）配置。 第五部分：Kafka未來展望與高級主題 Confluent Platform與Kafka生態： 介紹Confluent Platform提供的豐富組件，如Schema Registry、ksqlDB、Control Center等，以及它們如何進一步增強Kafka的能力。 Kafka的持續演進： 討論Kafka社區的最新發展方嚮，如Tiered Storage、Rack Awareness、Dynamic Configuration等。 與其他消息隊列的對比與選型： 在不同場景下，如何選擇最適閤的消息隊列技術。 適用讀者 本書適閤以下人群閱讀： Java/Scala/Python開發者： 需要在應用中集成Kafka進行消息傳遞和數據處理的開發者。 大數據工程師： 負責構建和維護大數據平颱的工程師，需要處理海量數據的實時傳輸和ETL。 架構師： 需要設計高可用、高吞吐、低延遲的分布式係統的架構師。 運維工程師： 負責部署、監控和維護Kafka集群的運維人員。 對分布式係統和實時數據處理感興趣的技術人員。 通過閱讀《Kafka：分布式消息隊列的藝術與實踐》，你將不僅掌握Kafka這一強大的工具，更能理解其背後的設計哲學，從而在你的項目中構建齣更加健壯、高效、可擴展的實時數據處理解決方案。

評分☆☆☆☆☆

從技術工具鏈的整閤角度來看，這本書的價值體現得淋灕盡緻。它深知在現代數據架構中，任何一個核心組件都不是孤立存在的，因此對Kafka與其他周邊係統的集成給予瞭相當的篇幅和深度。例如，在介紹Kafka Connect時，作者並沒有滿足於介紹其API，而是花瞭大量篇幅對比瞭Source Connector和Sink Connector在處理Schema演進和數據類型映射時的最佳實踐，特彆是當目標數據庫是像PostgreSQL這樣具有嚴格事務要求的係統時，如何設計健壯的容錯策略。此外，書中對監控和運維方麵的討論也顯得尤為務實。它詳細介紹瞭Prometheus和Grafana在指標采集和可視化方麵的配置要點，並提供瞭一套完整的Dashboard模闆，這些都是直接可以復製到生産環境投入使用的寶貴資源。這種對“如何讓它在真實世界中跑起來並持續穩定運行”的關注，使得這本書超越瞭一般的理論參考書，更像是一部兼具理論深度和一綫運維指導意義的實戰手冊。

評分☆☆☆☆☆

這本書在組織內容結構上展現齣一種非常成熟的、以問題為導嚮的思維框架。它摒棄瞭傳統教材那種僵硬的“定義-屬性-應用”的綫性敘述模式，而是更傾嚮於模擬工程師在實際工作中遇到的痛點進行切入。比如，它不是一開始就介紹分區（Partition）的概念，而是首先提齣瞭“如何在大流量下保證消息不丟失且不重復消費”這一核心挑戰，然後自然而然地引齣瞭分區作為解決方案的關鍵角色。這種設計思路使得學習過程充滿瞭探索的樂趣，每翻開一章，都像是揭開瞭一個待解的謎團。特彆是關於消費者組（Consumer Group）的Rebalance機製的論述，作者用極其生動的語言描述瞭Group Coordinator在協調成員加入、退齣和失敗轉移時的復雜狀態機轉換，配以流程圖的輔助，徹底掃清瞭過去閱讀其他資料時産生的模糊感。這種“先有場景，後有技術”的編排方式，極大地降低瞭初學者的認知負荷，使得原本抽象的分布式協調問題變得可觸摸、可理解，閱讀體驗流暢且富有邏輯連貫性，仿佛有一位經驗豐富的架構師在身邊循循善誘，而非冷冰冰的文檔堆砌。

評分☆☆☆☆☆

我在翻閱這本關於分布式消息係統的著作時，最大的感受是作者在處理底層機製解釋時的那種近乎偏執的細緻程度。例如，在闡述日誌段（Log Segment）的結構時，它並沒有停留在概念的層麵，而是深入到瞭磁盤I/O的實際操作層麵，詳盡地描述瞭文件句柄的生命周期、索引文件的構建邏輯，以及Kafka是如何通過順序寫入這一特性最大化磁盤性能的。這種深度剖析，遠超一般入門書籍的廣度覆蓋。更關鍵的是，作者並未將這些技術細節視為孤立的知識點堆砌，而是巧妙地將它們融入到實際應用場景的討論中。比如，在討論“Exactly-Once Semantics”的實現時，作者沒有簡單地羅列Offset管理和冪等性Producer的理論，而是通過一個模擬金融交易場景的案例，一步步拆解瞭生産者、Broker和消費者之間狀態同步的每一個微妙環節，包括網絡分區、重試機製下的數據一緻性維護，讀起來猶如親身參與瞭一次高風險的係統設計評審會。這種將理論深度與工程實踐緊密結閤的敘事方式，極大地增強瞭知識的實用性和可遷移性，讓讀者不僅知其“What”，更能洞悉其“How”和“Why”。

評分☆☆☆☆☆

閱讀體驗中的一個顯著優點是其作者對特定技術細節的“糾錯”和“澄清”的耐心。在許多社區討論中經常齣現的分歧點，比如分區分配算法的演變（Range vs RoundRobin）在不同版本Kafka中的細微差異，或者在特定版本下使用舊版Consumer API可能遇到的死鎖風險，作者都進行瞭明確的指齣和溯源。這錶明作者不僅僅是在介紹當前最佳實踐，更是在迴顧曆史，幫助讀者理解技術演進的脈絡，從而避免在老舊項目維護或版本遷移時踩到已經暴露過的“坑”。這種對曆史細節的尊重和記錄，讓本書的參考價值得以長期保持。更難能可貴的是，作者在代碼示例的選擇上非常剋製且精準，每一個代碼塊都是為瞭支撐一個核心論點而存在的，沒有為瞭展示而展示的冗餘代碼。這些示例往往簡潔到隻保留瞭實現目標所需的最少邏輯，使得讀者能夠快速聚焦於關鍵邏輯的實現方式，而不是被大量的輔助代碼所淹沒，極大地提高瞭學習效率和對核心原理的掌握速度。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計，初見之時便令人眼前一亮。封麵采用瞭沉穩的深藍色調，搭配著醒目的橙色標題字體，這種色彩的碰撞不僅具有很高的辨識度，更在視覺上營造齣一種專業且前沿的氛圍。紙張的質感也相當考究，拿在手中略帶一絲粗糲的觸感，但翻閱起來卻極為順滑，油墨印刷清晰銳利，即便是細小的圖錶和代碼塊，細節也清晰可辨，長時間閱讀下來眼睛也不會感到明顯的疲勞。尤其值得稱贊的是其排版布局，內容區域留白得當，段落之間的間距處理得恰到好處，使得邏輯綫索在視覺上得以清晰梳理，即便是復雜的概念，也能因為良好的版式設計而被更有效地消化吸收。書中穿插的插圖和架構示意圖，色彩運用大膽卻不失嚴謹，它們並非簡單的裝飾，而是真正服務於理解那些抽象的技術概念，比如數據流動的路徑、Broker集群的拓撲結構等，用圖形化的方式進行瞭高度凝練的錶達。整體而言，從拿到書的那一刻起，就能感受到齣版方在細節上傾注的匠心，這不僅僅是一本技術書籍，更像是一件精心製作的工藝品，極大地提升瞭閱讀體驗，讓人在學習技術的同時，也能享受到閱讀實體書的樂趣。

評分☆☆☆☆☆

感覺不錯，價格也很公道，值的購買！

評分☆☆☆☆☆

很好，發貨速度也很快，很滿意

評分☆☆☆☆☆

內容非常不錯，值得一看，收收獲滿滿

評分☆☆☆☆☆

kafka實戰好書好好閱讀學習

評分☆☆☆☆☆

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東西很不錯，送貨速度也快。

評分☆☆☆☆☆

物美價廉，經濟實惠。

評分☆☆☆☆☆

男朋友很喜歡