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本文主要介绍Kafka基本知识，包含Topic、Partition、消费者、生产者、副本等基本概念，同时也介绍了Kafka版本变迁以及应用实战所必备的知识点，最后以“消息可靠性分析“结尾，加深理解。

文章内容包括三大主流MQ的组织结构，其内部的核心，常见的问题，与解决方案。用于自己复习，同时分享给大家。

相信大家都有用过各种流媒体平台观看直播的经历，那么在观看直播时，数据通过网络传输时，一般会基于`udp`协议传输，由于`udp`不像`tcp`那样能够保证数据包的有序传输，所以现在我们就要实现它

18 年毕业，校招入职阿里云，到现在已经四年了，相当于又上了个大学，过程中发生了太多事，林林总总，不一而足。这次挑一些个人成长相关的内容分享给你。

我最近偶然发现了一个标准的SQL特性，令我惊讶的是，这个特性在HSQLDB中实现了。这个关键字是CORRESPONDING ，它可以和所有的集合操作一起使用，包括UNION 、INTERSECT 、和

如何知道有消息丢失？哪些环节可能丢消息？如何确保消息不丢失？引入 MQ 消息中间件最直接的目的：系统解耦以及流量控制（削峰填谷）。怎么确保消息 100% 不丢失？

前言 最近负责了一个相对大点的项目，在开发的时候一把梭哈，最近在做代码优化（个人习惯是开发时把逻辑快速搞完，很多实现方式在设计阶段已经拍板，不会有太大问题，然后等开发完后再开始做精修） 发现了一个很长

前言 写这篇文章目的是之前在一篇文章中谈到，我实习那会有个老哥很牛皮，业务能力嘎嘎厉害，但是后面发展一般般，这引起我的思考，最近有个同事发了篇腾讯pcg的同学关于review 相关的文章，里面也谈到架

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