面向Google编程

前面我们了解了 Kafka 的数据是如何存储的，今天我们来学习 Kafka 中另外一个重要的概念：副本。 写在前面 我们已经知道了数据在写入 Kafka 时，会先把数据写入到 Page Cache，之

不知道有没有朋友和我一样，虽然了解 Kafka 的逻辑存储，例如 Broker、Topic、Partition 这些概念，但是对于底层数据是如何存储还是比较模糊。这样聊起来 Kafka 数据存储时总有

前面我们对 Kafka 的整体架构和一些关键的概念有了一个基本的认知，本文主要介绍 Kafka 的一些配置参数。掌握这些参数的作用对我们的运维和调优工作还是非常有帮助的。 写在前面 Kafka 作为一

在前文中，我们从源码层面介绍了 Flink 的 Kafka Connector 的实现。从本文开始，我们的目标也正式从 Flink 过渡到 Kafka。

本文我们来梳理 Kafka Connector 相关的源码。 自定义 Source 和 Sink 在介绍 Kafka Connector 之前，我们先来看一下在 Flink 中是如何支持自定义 Sou

本文我们来梳理 Flink 的线程模型——Mailbox。在以前的线程模型中，Flink 通过 checkpointLock 来隔离保证不同线程在修改内部状态时的正确性。

JobManager 在 Flink 集群中发挥着重要的作用，包括任务调度和资源管理等工作。如果 JobManager 宕机，那么整个集群的任务都将失败。为了解决 JobManager 的单点问题，F

前文中我们了解了 Flink 的数据交互过程，上游的 Task 将数据写入到 ResultSubpartition 的 buffers 队列中。下游的 Task 通过 LocalInputChanne

经过前面的学习，Flink 的几个核心概念相关的源码实现我们已经了解了。本文我们来梳理 Task 的数据交互相关的源码。 数据输出 话不多说，我们直接进入正题。首先来看 Task 的数据输出，在进入流