面试官在考查你Kafka知识的时候很可能会故弄玄虚的问你一下：Kafka中的选举时怎么回事？除非问你具体的哪种选举，否则问这种问题的面试官多半也是对Kafka一知半解，这个时候就是“弄死”他的时候。当

Kafka是一款非常优秀的开源消息引擎，以消息吞吐量高、可动态扩容、可持久化存储、高可用特性，以及完善的文档和社区支持成为目前最流行消息队列中间件。本文从Kafka设计理念、架构到实现等进行深入解读。

导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀，与广泛开发者互启

在分布式系统中，消息中间件（如 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka、Pulsar 等）扮演着关键角色，用于解耦生产者和消费者，并确保数据传输的可靠性和顺序性。尽管我们通常会采取多种措施来防

本文以 Kafka 官方文档的内容为基石，结合参考文献处文章和笔者自身实践凝练而成，涵盖内容全面，详略得当。 这也是《一文搞懂》系列的第一篇技术长文，期待您的关注。

调优：提高生产者的吞吐量 ✅ 调优：保障数据的可靠性 ✅ 调优：保证数据的唯一性 ✅ 调优：保证数据的有序性 ✅

消费者的参数配置非常重要，如果存在多个消费者的情况，消费者的正确配置才能让程序按照预期的方式进行消费。 比如你有两个消费者，同时你给两个消费者配置了 相同的 GroupID，但你想的是一条消息同时给

分区策略 分区原因 方便再集群中扩展,每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器,而一个topic又

应大部分的小伙伴的要求，在Yarn之前先来一个kafka的小插曲，轻松愉快。 所以消息系统就是如上图我们所说的仓库，能在中间过程作为缓存，并且实现解耦合的作用。 引入一个场景，我们知道中国移动，中国联通，中国电信的日志处理，是交给外包去做大数据分析的，假设现在它们的日志都交给了…