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实现可扩展和可靠的分布式系统的Java设计模式
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使用Java构建高可用的分布式系统的关键技术
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探索Java分布式锁：在高并发环境下的同步访问实现与优化
【7月更文挑战第1天】在分布式系统中，Java分布式锁解决了多节点共享资源的同步访问问题，确保数据一致性。常见的实现包括Redis的SETNX和过期时间、ZooKeeper的临时有序节点、数据库操作及Java并发库。优化策略涉及锁超时、续期、公平性及性能。选择合适的锁策略对高并发系统的稳定性和性能至关重要。
深度揭秘！Kafka和ZooKeeper之间的相爱相杀
**摘要：**
本文介绍了Kafka和ZooKeeper的角色及其关系。Kafka是分布式流处理平台，用于实时数据管道和流应用；ZooKeeper是分布式协调服务，处理同步和集群协调。在Kafka中，ZooKeeper存储元数据，管理集群成员，选举Controller。随着KIP-500提案，Kafka计划移除对ZooKeeper的依赖，转向基于Raft的共识机制，以简化架构、提高性能和一致性。此外，文章提到了etcd作为基于Raft的元数据存储系统的应用。本文旨在帮助读者理解ZooKeeper在Kafka面试中的重要性，并了解Kafka的未来发展方向。
详解微服务应用灰度发布最佳实践
相对于传统软件研发，微服务架构下典型的需求交付最大的区别在于有了能够小范围真实验证的机制，且交付单位较小，风险可控，灰度发布可以弥补线下测试的不足。本文从 DevOps 视角概述灰度发布实践，介绍如何将灰度发布与 DevOps 工作融合，快来了解吧~
快速入门 Kafka 和 Java 搭配使用
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查询Kafka集群中消费组（group）信息和对应topic的消费情况
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从 Kafka 2.x 到 Kafka 3.x：升级之旅
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kafka 磁盘扩容与数据均衡操作代码
Kafka 的磁盘扩容和数据均衡是与保证Kafka集群可用性和性能相关的两个重要方面。在 Kafka 中，分区数据的存储和平衡对集群的运行至关重要。以下是有关Kafka磁盘扩容和数据均衡的一些建议
探索Java分布式锁：在高并发环境下的同步访问实现与优化
【6月更文挑战第30天】Java分布式锁在高并发下确保数据一致性，通过Redis的SETNX、ZooKeeper的临时节点、数据库操作等方式实现。优化策略包括锁超时重试、续期、公平性及性能提升，关键在于平衡同步与效率，适应大规模分布式系统的需求。
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