使用 Go 实现生产者和消费者,Kafka 正式升级到 3.0!
Kafka 是消息隊列中間件的代表產(chǎn)品,它與RocketMQ和RabbitMQ最大的區(qū)別在于:在某些場景,可以棄用Flink、Spark這樣的計算引擎,借助Kafka Stream輕松實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理。也即,Kafka不僅是消息引擎系統(tǒng),也是分布式流處理平臺。
最新版本 3.0的發(fā)布,使得Kafka這一定位得到了進一步加強。突出的一點體現(xiàn)在對KRaft元數(shù)據(jù)和API進行了諸多突破性的改進:
“KRaft Controllers 和 KRaft Brokers,能夠為元數(shù)據(jù)主題 __cluster_metadata 的分區(qū)生成、復制和加載快照”
此外,Kafka3.0在很多方面都進行了改善和升級,例如:Kafka 主題/分區(qū)偏移量的能力、Kafka Consumer 的配置屬性、棄用對 Java 8 和 Scala 2.12 的支持…
當然,比起這些,有一個更直觀的理由能讓我們從Kafka2換到Kafka3:Kafka3的速度與性能起碼是Kafka2的10多倍!
百萬分區(qū)情況下,Kafka3與Kafka2的啟動以及停機時間對比
相信在2022年,Kafka3將迅速占領各大廠的面試題庫。
如果你準備在工作或練習中開始應用Kafka3,或者只是想要進一步學習了解Kafka3時,你會面臨一個不可忽視的環(huán)節(jié):源碼閱讀。而在這之前你得先知道:
如何確認Kafka3中的最小單位的組件?
如何選擇/區(qū)分不同的功能點?
如何找到Kafka3最核心的(主流程)源碼?
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徹底理解Kafka3的源碼設計
掌握Kafka3中元數(shù)據(jù)管理的原理的技巧
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總結
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