Kafka 如何避免重复消费？
在Apache Kafka中，避免消息的重复消费是确保数据准确处理的关键。本文详细介绍了七种避免重复消费的方法：使用消费者组、幂等生产者、事务性生产者与消费者、手动提交偏移量、外部存储管理偏移量、去重逻辑及幂等消息处理逻辑。每种方法均有其优缺点，可根据实际需求选择合适方案。结合消费者组、手动提交偏移量和幂等处理逻辑通常是有效策略，而对于高一致性要求，则可考虑使用事务性消息。
Apache Flink错误处理实战手册：2年生产环境调试经验总结
本文由 Ververica 客户成功经理 Naci Simsek 撰写，基于其在多个行业 Flink 项目中的实战经验，总结了 Apache Flink 生产环境中常见的三大典型问题及其解决方案。内容涵盖 Kafka 连接器迁移导致的状态管理问题、任务槽负载不均问题以及 Kryo 序列化引发的性能陷阱，旨在帮助企业开发者避免常见误区，提升实时流处理系统的稳定性与性能。
ActiveMQ、RocketMQ、RabbitMQ、Kafka 的区别
【10月更文挑战第24天】ActiveMQ、RocketMQ、RabbitMQ 和 Kafka 都有各自的特点和优势，在不同的应用场景中发挥着重要作用。在选择消息队列时，需要根据具体的需求、性能要求、扩展性要求等因素进行综合考虑，选择最适合的消息队列技术。同时，随着技术的不断发展和演进，这些消息队列也在不断地更新和完善，以适应不断变化的应用需求。