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。
Kafka ACK机制详解！
本文深入剖析了Kafka的ACK机制，涵盖其原理、源码分析及应用场景，并探讨了acks=0、acks=1和acks=all三种级别的优缺点。文中还介绍了ISR（同步副本）的工作原理及其维护机制，帮助读者理解如何在性能与可靠性之间找到最佳平衡。适合希望深入了解Kafka消息传递机制的开发者阅读。
深度解读 RocketMQ 存储机制
RocketMQ 实现了灵活的多分区和多副本机制，有效的避免了集群内单点故障对于整体服务可用性的影响。存储机制和高可用策略是 RocketMQ 稳定性的核心，社区上关于 RocketMQ 目前存储实现的分析与讨论一直是一个热议的话题。本文想从一个不一样的视角，着重于作者眼中的这种存储实现是在解决哪些复杂的问题，因此我从本文最初的版本中删去了冗杂的代码细节分析，由浅入深的分析存储机制的缺陷与优化方向。
多维度对比5款主流分布式MQ消息队列
从17个维度综合对比Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ、RocketMQ、ActiveMQ这5款当前最主流的MQ消息中间件产品，希望能为您的下一次产品的架构设计和MQ消息中间件选型提供参考依据。
消息队列系列4 - 原理初探之RocketMQ
RocketMQ是一个纯Java、分布式、队列模型的开源消息中间件，前身是MetaQ，是阿里参考Kafka特点研发的一个队列模型的消息中间件，后开源给apache基金会成为了apache的顶级开源项目，具有高性能、高可靠、高实时、分布式特点。
体育直播网站如何实现实时数据
体育直播中的实时数据如何快速、准确地传递到用户手机上？本文揭秘了这一过程：数据来源包括官方合作伙伴和AI+人工双保险；传输借助WebSocket、MQTT协议及CDN加速；高并发通过Redis缓存、消息队列与自动扩容解决。未来，AI+5G将推动实时数据向更低延迟发展，甚至实现赛事预测。代码示例展示了比赛数据处理逻辑，确保用户获得精准信息。
