# 云消息队列 Kafka 版 #
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深入Kafka：如何保证数据一致性与可靠性？
**Kafka一致性详解：**
讲解了幂等性如何通过ProducerID和SequenceNumber确保消息唯一，防止重复处理，维持数据一致性。Kafka利用Zookeeper进行控制器和分区Leader选举，应对节点变动，防止脑裂，确保高可用性。实例中，电商平台用Kafka处理订单，保证每个订单仅处理一次，即使在异常情况下。关注微信公众号“软件求生”获取更多技术内容。
一文搞懂Kafka中的listeners配置策略
1. listeners中的plaintext controller external是什么意思？
2. Kraft模式下controller和broker有何区别？
3. 集群节点之间同步什么数据，通过哪个端口，是否可以自定义端口？
4. 客户端通过哪个端口连接到kafka，通过9092连接的是什么，broker还是controller？
5. 为controller配置了单独的端口有什么用？
6. control.plane.listener.name与controller.listener.names有何区别？
Flume 快速入门【概述、安装、拦截器】
Apache Flume 是一个开源的数据采集工具，用于从各种数据源（如日志、网络数据、消息队列）收集大规模数据，并将其传输和加载到数据存储系统（如 HDFS、HBase、Hive）。Flume 由数据源（Source）、通道（Channel）、拦截器（Interceptor）和接收器（Sink）组成，支持灵活配置以适应不同的数据流处理需求。安装 Flume 包括解压软件包、配置环境变量和调整日志及内存设置。配置文件定义数据源、通道、拦截器和接收器，拦截器允许预处理数据。Flume 适用于构建数据管道，整合分散数据到中心存储系统，便于分析和报告。
2024年了，如何更好的搭建Kafka集群？
我们基于Kraft模式和Docker Compose同时采用最新版Kafka v3.6.1来搭建集群。
实时计算 Flink版操作报错之遇到报错org.postgresql.util.psqlexception: The connection attempt failed.，该怎么解决
在使用实时计算Flink版过程中，可能会遇到各种错误，了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题，查看Flink的日志是关键，它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪，有助于定位问题。此外，Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
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