MQ核心作用、解耦、削峰使用场景详解
【11月更文挑战第21天】在如今的高并发互联网应用中，如何确保系统在巨大的流量冲击下还能稳定运行，是每个技术团队都会遇到的挑战。说到这，消息队列（MQ）就是背后的“大功臣”了。无论是异步处理请求、平滑应对流量高峰，还是让各个系统模块相互独立不“拖后腿”，MQ都是不可或缺的帮手。那么，MQ是如何削峰的？或者它是如何让复杂系统解耦的？今天，我们就来聊聊MQ的三大核心功能，看它是如何助力系统高效、稳定运转的。
RocketMQ 工作原理图解，看这篇就够了！
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【赵渝强老师】Kafka的主题与分区
Kafka 中的消息按主题分类，生产者发送消息到特定主题，消费者订阅主题消费。主题可分多个分区，每个分区仅属一个主题。消息追加到分区时，Broker 分配唯一偏移量地址，确保消息在分区内的顺序性。Kafka 保证分区有序而非主题有序。示例中，Topic A 有 3 个分区，分区可分布于不同 Broker 上，支持负载均衡和容错。视频讲解及图示详见原文。
【赵渝强老师】Kafka分区的副本机制
在Kafka中，每个主题可有多个分区，每个分区有多个副本。其中仅有一个副本为Leader，负责对外服务，其余为Follower。当Leader所在Broker宕机时，Follower可被选为新的Leader，实现高可用。文中附有示意图及视频讲解。
【赵渝强老师】Kafka的体系架构
Kafka消息系统是一个分布式系统，包含生产者、消费者、Broker和ZooKeeper。生产者将消息发送到Broker，消费者从Broker中拉取消息并处理。主题按分区存储，每个分区有唯一的偏移量地址，确保消息顺序。Kafka支持负载均衡和容错。视频讲解和术语表进一步帮助理解。
FlinkKafkaConsumer相同group.id多个任务消费kafka问题
当使用FlinkKafkaConsumer消费Kafka时，即使设置了相同的group.id，由于Flink内部管理partition的消费offset，两个程序仍能同时消费所有数据。这与KafkaConsumer不同，后者严格遵循消费组隔离原则，避免重复消费同一分区的数据。Flink为实现exactly-once语义，需要独立管理offset，这导致了上述现象。
分布式事务最全详解 ，看这篇就够了！
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