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面试官让我聊聊 MQ 的数据丢失问题，没想到水这么深
一、背景引入这篇文章，给大家聊一下写入Kafka的数据该如何保证其不丢失？看过之前的文章《字节面试官:让你设计一个MQ每秒要抗几十万并发，怎么做？》的同学，应该都知道写入Kafka的数据是会落地写入磁盘的。我们暂且不考虑写磁盘的具体过程，先大致看看下面的图，这代表了Kafka的核心架构原理。
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生产环境里的Kafka天天丢消息，老大逼着我通宵排查解决
一、背景引入这篇文章，给大家聊一下写入Kafka的数据该如何保证其不丢失？我们暂且不考虑写磁盘的具体过程，先大致看看下面的图，这代表了Kafka的核心架构原理。二、Kafka分布式存储架构那么现在问题来了，如果每天产生几十TB的数据，难道都写一台机器的磁盘上吗？这明显是不靠谱的啊！所以说，这里就得考
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Kafka架构和高可用机制图解，阿里腾讯都在用，看不懂来找我
今天先来说说kafka吧，我看Hbase没什么人看，于是直接跳过，讲大家最喜欢的。一、Kafka架构图 在一套kafka架构中有多个Producer，多个Broker,多个Consumer，每个Producer可以对应多个Topic，每个Consumer只能对应一个
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微服务架构之–消息队列Kafka图解最全知识点
MQ(消息队列)是跨进程通信的方式之一，可理解为异步rpc，上游系统对调用结果的态度往往是重要不紧急。使用消息队列有以下好处：业务解耦、流量削峰、灵活扩展。接下来介绍消息中间件Kafka。Kafka是什么?Kafka是一个分布式的消息引擎。具有以下特征能够发布和订阅消息流(类似于消息队列
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两张图读懂kafka应用
Kafka中的术语broker：中间的kafkacluster，存储消息，是由多个server组成的集群。topic：kafka给消息提供的分类方式。broker用来存储不同topic的消息数据。producer：往broker中某个topic里面生产数据。con
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突发宕机，Kafka写入的数据如何保证不丢失？
上周分享的一篇文章《Kafka如何实现每秒上百万的超高并发写入?》，相信大家都知道了写入Kafka的数据是会落地写入磁盘的，这篇给大家聊下写入Kafka的数据该如何保证其不丢失?我们暂且不考虑写磁盘的具体过程，先大致看看下面的图，这代表了Kafka的核心架构原理。 Kafka分
