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徐郡明 著

图书标签:

• Kafka
• 消息队列
• 分布式系统
• 源码分析
• 大数据
• 实时流处理
• Java
• 性能优化
• 架构设计
• 中间件

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121313455

版次：1

商品编码：12190152

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-05-01

用纸：胶版纸

页数：604

字数：720000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：本书适合有一定Java基础，希望了解Kafka源码以及对分布式系统感兴趣的读者。

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,，本书以Kafka 0.10.0版本源码为基础，深入剖析了Kafka的各个模块的实现，包括Kafka的生产者客户端、消费者客户端、服务端的各个模块以及常用的管理脚本。作者对Kafka设计的理解和经验分享也穿插在了剖析源码的过程中，可以帮助读者学习Kafka中优秀的设计思想以及Java和Scala的编程技巧和规范。

内容简介

本书以 Kafka 0.10.0 版本源码为基础，针对 Kafka的架构设计到实现细节进行详细阐述。本书共5 章，从 Kafka 的应用场景、源码环境搭建开始逐步深入，对 Kafka 的核心概念进行分析介绍，对 Kafka 生产者、消费者、服务端的源码进行深入的剖析，最后介绍 Kafka 常用的管理脚本实现，让读者不仅从宏观设计上了解 Kafka，而且能够深入到 Kafka 的细节设计之中。在源码分析的过程中，还穿插了笔者工作积累的经验分析和对 Kafka 设计的理解，希望能够让读者可以举一反三，不仅知其然，而且知其所以然。　　本书旨在为读者阅读 Kafka 源码提供帮助和指导，让读者更加深入地了解 Kafka 的运行原理、设计理念，让读者在设计分布式系统时可以参考 Kafka 的优秀设计。本书的内容对于读者全面提升自己的技术能力有很大帮助。

作者简介

徐郡明，武汉大学硕士，目前就职于航天科技集团旗下某研究所，主要负责政企云平台基础架构的设计和研发工作，有多年Kafka应用和设计经验。长期关注大数据处理相关技术以及Kafka的发展。

精彩书评

《Apache Kafka源码剖析》一书深入浅出地分析了Kafka的源代码，无论是刚接触Kafka的菜鸟，还是已经有多年Kafka使用经验的老鸟，这本书都能让你有所收获。

——搜狗高级研发工程师 　张亚森

Kafka是大数据平台中的关键部分之一。《Apache Kafka源码剖析》全面细致地剖析了Kafka的运行原理和架构设计，在带领读者进入Kafka源码世界的同时，也分析了许多设计经验，是一本不可多得的好书。

——华为高级研发工程师　张占龙

在阅读《Apache Kafka源码剖析》时，作者在每一章节中都会给我意外之惊喜。作者对Kafka源代码已有相当深刻的理解，此书代码分析过程逻辑清晰，详略得当，实属不易。

——网易游戏高级数据挖掘研究员　杨威

大型分布式系统犹如一个生命，系统中各个服务犹如骨骼，其中的数据犹如血液，而Kafka犹如经络，串联整个系统。《Apache Kafka源码剖析》通过大量的设计图展示、代码分析、示例分享，把Kafka的实现脉络展示在读者面前，帮助读者更好地研读Kafka代码。

——今日头条高级研发工程师　刘克刚

《Apache Kafka源码剖析》中汇集了作者多年Kafka开发经验，为读者深入学习Kafka实现指明了方向。对于想学习Kafka的程序员来说，这是一本非常不错的进阶书籍。

——美团高级研发工程师　刘思

目录

目?录
第1章　快速入门
1．1　Kafka简介
1．2　以Kafka为中心的解决方案
1．3　Kafka核心概念
1．4　搭建Kafka源码环境
本章小结

第2章　生产者
2．1　 KafkaProducer使用示例
2．2　KafkaProducer分析
2．2．1　ProducerInterceptors＆ProducerInterceptor
2．2．2　Kafka集群元数据
2．2．3　Serializer＆Deserializer
2．2．4　Partitioner
2．3　RecordAccumulator分析
2．3．1　MemoryRecords
2．3．2　RecordBatch
2．3．3　BufferPool
2．3．4　RecordAccumulator
2．4　Sender分析
2．4．1　创建请求
2．4．2　KSelector
2．4．3　InFlightRequests
2．4．4　MetadataUpdater
2．4．5　NetworkClient
本章小结

第3章　消费者
3．1　KafkaConsumer使用示例
3．2　传递保证语义（Delivery guarantee semantic）
3．3　Consumer Group Rebalance设计
3．4　KafkaConsumer分析
3．4．1　ConsumerNetworkClient
3．4．2　SubscriptionState
3．4．3　ConsumerCoordinator
3．4．4　PartitionAssignor分析
3．4．5　Heartbeat分析
3．4．6　Rebalance实现
3．4．7　offset操作
3．4．8　Fetcher
3．4．9　KafkaConsumer分析总结
本章小结

第4章　Kafka服务端
4．1　网络层
4．1．1　Reactor模式
4．1．2　SocketServer
4．1．3　AbstractServerThread
4．1．4　Acceptor
4．1．5　Processor
4．1．6　RequestChannel
4．2　API层
4．2．1　KafkaRequestHandler
4．2．2　KafkaApis
4．3　日志存储
4．3．1　基本概念
4．3．2　FileMessageSet
4．3．3　ByteBufferMessageSet
4．3．4　OffsetIndex
4．3．5　LogSegment
4．3．6　Log
4．3．7　LogManager
4．4　DelayedOperationPurgatory组件
4．4．1　TimingWheel
4．4．2　SystemTimer
4．4．3　DelayedOperation
4．4．4　DelayedOperationPurgatory
4．4．5　DelayedProduce
4．4．6　DelayedFetch
4．5　副本机制
4．5．1　副本
4．5．2　分区
4．5．3　ReplicaManager
4．6　KafkaController
4．6．1　ControllerChannelManager
4．6．2　ControllerContext
4．6．3　ControllerBrokerRequestBatch
4．6．4　PartitionStateMachine
4．6．5　PartitionLeaderSelector
4．6．6　ReplicaStateMachine
4．6．7　ZooKeeper Listener
4．6．8　KafkaController初始化与故障转移
4．6．9　处理ControlledShutdownRequest
4．7　GroupCoordinator
4．7．1　GroupMetadataManager
4．7．2　GroupCoordinator分析
4．8　身份认证与权限控制
4．8．1　配置SASL/PLAIN认证
4．8．2　身份认证
4．8．3　权限控制
4．9　Kafka监控
4．9．1　JMX简介
4．9．2　Metrics简介
4．9．3　Kafka中的Metrics
4．9．4　Kafka的监控功能
4．9．5　监控KSelector的指标

第5章　Kafka Tool
5．1　kafka-server-start脚本
5．2　kafka-topics脚本
5．2．1　创建Topic
5．2．2　修改Topic
5．3　kafka-preferred-replica-election脚本
5．4　kafka-reassign-partitions脚本
5．5　kafka-console-producer脚本
5．6　kafka-console-consumer脚本
5．7　kafka-consumer-groups脚本
5．8　DumpLogSegments
5．9　kafka-producer-perf-test脚本
5．10　kafka-consumer-perf-test脚本
5．11　kafka-mirror-maker脚本
本章小结

前言/序言

这是一个数据大爆炸的时代，互联网成为了数据传播的主要载体。大数据处理平台在现代化的互联网公司进行商业决策、规划发展、市场拓展等方面扮演着越来越重要的角色。Kafka作为大数据平台的重要组件之一，受到越来越多的设计人员和开发人员的青睐，Kafka的社区也变得越来越活跃，Kafka本身的架构设计、应用场景也得到了长足的发展。

Kafka最开始由LinkedIn设计开发，并于2011年年初开源，2012年10月成为Apache基金会的顶级项目。目前Kafka为越来越多的分布式大数据处理系统提供支持，其中也包括著名的Apache Spark，LinkedIn、Netflix、Uber、Verizon、网易、美团等互联网公司也选择以Kafka为基础搭建其大数据处理平台或消息中间件系统。随着Kafka的应用场景越来越丰富，用户对Kafka的吞吐量、可扩展性、稳定性和可维护性等有了更多的期许，也有很多开发人员参与到Kafka的开发建议制定和代码提交中。在Kafka 0.10.X版本中出现了很多令人欣喜的新功能，本书深入剖析了Kafka 0.10.X的内部设计和实现细节。

本书以Kafka 0.10.0版本源码为基础，深入剖析了Kafka的各个模块的实现，包括Kafka的生产者客户端、消费者客户端、服务端的各个模块以及常用的管理脚本。笔者对Kafka设计的理解和经验分享也穿插在了剖析源码的过程中，希望读者能够通过本书理解Kafka的设计原理和源码实现，同时也学习到Kafka中优秀的设计思想以及Java和Scala的编程技巧和规范。

如何阅读本书

由于本书的篇幅限制，本书并没有详细介绍Kafka源码中涉及的所有基础知识，例如Java NIO、J.U.C包中工具类的使用、命令行参数解析器的使用等，为方便读者阅读，笔者仅介绍了一些必须且重要的基础知识。在开始源码分析之前，希望读者按照第1章的相关介绍完成Kafka源码环境的搭建，并了解Kafka的核心概念，这样也可以有更好的学习效果。

本书共五章，它们互相之间的联系并不是很强，读者可以从头开始阅读，也可以选择自己感兴趣的章节进行学习。

第1章是Kafka的快速入门，其中介绍了Kafka的背景、特性以及应用场景。之后介绍了笔者在实践中遇到的一个以Kafka为中心的案例，并分析了在此案例中选择使用Kafka的具体原因和Kafka起到的关键作用。最后介绍了Kafka中的核心概念和Kafka源码调试环境的搭建。

第2章介绍了生产者客户端的设计特点和实现细节，剖析了KafkaProducer拦截消息、序列化消息、路由消息等功能的源码实现，介绍了RecordAccumulator的结构和实现。最后剖析了KafkaProducer中Sender线程的源码。

第3章介绍了Kafka的消息传递保证语义并给出了相关的实践建议，还介绍了Consumer Group Rebalance操作各个版本方案的原理和弊端。最后详细剖析了KafkaConsumer相关组件的运行原理和实现细节。

第4章介绍了构成Kafka服务端的各个组件，依次分析了Kafka网络层、API层、日志存储、DelayedOperationPurgatory组件、Kafka的副本机制、KafkaController、GroupCoordinator、Kafka的身份认证与权限控制以及Kafka监控相关的实现。本章是Kafka的核心内容，涉及较多的设计细节和编程技巧，希望读者阅读之后有所收获。

第5章介绍了Kafka提供的多个脚本工具的使用以及具体实现原理，了解这些脚本可以帮助管理人员快速完成一些常见的管理、运维、测试功能。

如果读者在阅读本书的过程中，发现任何不妥之处，请将您宝贵的意见和建议发送到邮箱xxxlxy2008@163.com，也欢迎读者朋友通过此邮箱与笔者进行交流。

致谢

感谢电子工业出版社博文视点的陈晓猛老师，是您的辛勤工作让本书的出版成为可能。同时还要感谢许多我不知道名字的幕后工作人员为本书付出的努力。

感谢张占龙、张亚森、杨威、刘克刚、刘思等朋友在百忙之中抽出时间对本书进行审阅和推荐。感谢林放、米秀明、星亮亮、王松洋、褚洪洋、曾天宁、葛彬、赵美凯、顾聪慧、孙向川、段鑫冬、彭海蛟、赵仁伟等同事，帮助我解决工作中的困难。

感谢冯玉玉、李成伟，是你们让写作的过程变得妙趣横生，是你们让我更加积极、自信，也是你们的鼓励让我完成了本书的写作。

最后，特别感谢我的母亲大人，谢谢您默默为我做出的牺牲和付出，您是我永远的女神。

徐郡明

深入探寻分布式消息队列的核心奥秘 在当今信息爆炸的时代，高效、稳定、可扩展的消息传递系统是构建现代化分布式应用不可或缺的基石。从海量数据的实时处理到微服务之间的异步通信，从日志的聚合收集到流式计算的驱动，消息队列的身影无处不在。而 Apache Kafka，作为业界领先的分布式流处理平台，以其卓越的吞吐量、持久性、容错性和可伸缩性，赢得了全球众多企业的青睐。 本书并非对 Kafka 某个特定版本的源码进行逐行解读，而是旨在为读者提供一个更宏观、更深入的视角，去理解 Kafka 为什么能做到如此出色，其设计的哲学和底层机制究竟是怎样的。我们将跳出细枝末节的编码层面，聚焦于 Kafka 的核心设计理念、关键组件的协同工作原理，以及支撑其高性能和高可用性的技术诀窍。 本书内容将涵盖以下几个关键领域： 第一部分：分布式消息队列的基石与演进 在深入 Kafka 之前，我们首先需要建立对分布式消息队列的整体认知。我们将回顾消息队列的发展历程，探讨不同类型消息队列（如点对点、发布/订阅）的优缺点，以及它们在不同场景下的适用性。随后，我们将聚焦于构建高性能、高可用分布式系统的普遍性挑战，例如： 数据一致性： 如何在分布式环境下保证数据的准确性和一致性，尤其是在面对网络分区和节点故障时。 容错与高可用： 如何设计系统以应对组件的失效，并保证服务的持续可用性。 吞吐量与延迟： 如何平衡系统在处理大量消息时的速度和响应时间。 可扩展性： 如何随着业务增长，能够平滑地增加系统容量。 在此基础上，我们将引出 Kafka 出现的历史背景和它所要解决的核心问题。理解这些基础概念，将有助于我们更好地把握 Kafka 的设计初衷和优势所在。 第二部分：Kafka 架构解析：解构核心组件 Kafka 的强大并非偶然，而是其精心设计的分布式架构的体现。我们将深入剖析 Kafka 的核心组件，理解它们各自的职责以及它们之间是如何协同工作的。 Broker (服务器)： Kafka 集群的基本单元，负责存储消息、处理客户端请求，并与其他 Broker 协同实现数据复制和负载均衡。我们将探讨 Broker 的关键配置项，以及它们如何影响集群的性能和稳定性。 Topic (主题)： 消息的逻辑分类，是 Kafka 中消息组织的基本单位。我们将深入理解 Topic 的创建、删除、以及其与 Partition 之间的关系。 Partition (分区)： Topic 的物理存储单元，是 Kafka 实现并行处理和高吞吐量的关键。我们将详细讲解分区的概念、分区策略（如顺序分区、哈希分区），以及分区是如何在 Broker 之间分布的。 Producer (生产者)： 将消息发送到 Kafka 集群的客户端。我们将探讨 Producer 的发送机制、消息可靠性保证（如 `acks` 配置）、消息分区策略、以及如何优化 Producer 的性能。 Consumer (消费者)： 从 Kafka 集群读取消息的客户端。我们将深入理解 Consumer Group 的概念，Offset 的管理机制（ZooKeeper/Kafka 内部管理），消费者的高可用性（Rebalance 机制），以及如何设计高效的消费者以避免消息丢失或重复消费。 Controller (控制器)： Kafka 集群的管理节点，负责 Broker 的加入与离开、Topic 和 Partition 的创建与删除、以及Leader 选举等集群元数据的管理。我们将解析 Controller 的工作流程，以及它如何保证集群的一致性。 ZooKeeper (或 Kraft)： Kafka 集群早期依赖的分布式协调服务，用于存储元数据、进行 Broker 注册、Leader 选举等。我们将讨论 ZooKeeper 在 Kafka 中的作用，以及 Kraft 模式（Kafka Raft Consensus）的出现和其带来的改进。 第三部分：Kafka 消息模型与通信机制 消息模型是理解任何消息队列的关键。我们将深入探究 Kafka 的消息模型，理解其与传统消息队列的差异。 日志存储模型： Kafka 将消息以追加日志（Append-only Log）的方式存储，这赋予了 Kafka 极高的写入性能和持久性。我们将详细解析日志段（Log Segment）、索引文件（Index）等存储结构，以及它们如何支持高效的消息检索。 消息的顺序性： 理解 Kafka 提供的不同层面的顺序性保证，以及在分布式环境下如何实现（基于 Partition 内的顺序）。 Producer-Broker-Consumer 交互： 详细解析 Producer 如何将消息发送给 Broker，Broker 如何存储消息并进行复制，以及 Consumer 如何拉取消息。我们将关注网络通信协议、请求/响应模式等底层细节。 第四部分：Kafka 的高吞吐量与低延迟技术 Kafka 之所以能在高并发场景下表现出色，离不开一系列精心设计的技术。 零拷贝（Zero-copy）： 深入剖析 Kafka 如何利用操作系统提供的 `sendfile` 系统调用，避免数据在用户态和内核态之间的多次拷贝，从而大幅提升数据传输效率。 批量处理（Batching）： 理解 Producer 如何将多个消息批量发送，以及 Broker 如何将多个消息批量写入磁盘，这极大地减少了 I/O 操作和网络传输的开销。 顺序读写： 阐述 Kafka 利用磁盘的顺序读写特性，避免了随机 I/O 的高延迟，是其高性能的关键。 内存映射（Memory Mapping）： 探讨 Kafka 如何利用内存映射技术，使得文件能够被直接映射到内存地址空间，从而更高效地访问和处理数据。 页缓存（Page Cache）： 分析操作系统页缓存对 Kafka 性能的影响，以及 Kafka 如何与页缓存协同工作。 第五部分：Kafka 的高可用与容错机制 分布式系统必须能够应对不可避免的故障。Kafka 在这方面有着出色的表现。 数据复制（Replication）： 详细讲解 Leader-Follower 复制模型，ISR (In-Sync Replicas) 的概念，以及 Broker 如何通过副本机制保证数据的冗余和可用性。 Leader 选举： 解析当 Leader 副本失效时，Kafka 如何通过 ZooKeeper (或 Kraft) 机制快速选举新的 Leader，保证 Topic 的可用性。 Broker 故障转移： 探讨 Broker 发生故障时，集群如何自动检测并进行相应的故障转移，以及如何实现无缝切换。 消费者 Rebalance： 深入理解 Consumer Group 在发生成员变化（如新增、移除、故障）时，如何触发 Rebalance 机制，重新分配 Topic 的分区给消费者，以保证消息的持续消费。 幂等性与事务： 探讨 Kafka 为实现生产者幂等写入和消费者Exactly-once 语义所提供的支持，以及其背后的实现原理。 第六部分：Kafka 的监控、运维与生态 一个完善的系统离不开有效的监控和良好的生态。 监控指标： 介绍 Kafka 重要的监控指标，例如吞吐量、延迟、副本同步状态、消费者 Lag 等，以及如何利用这些指标评估集群健康状况。 集群管理： 讨论 Kafka 集群的管理工具和最佳实践，包括配置管理、滚动升级、扩容缩容等。 Kafka 生态系统： 简要介绍 Kafka 周边重要的组件和技术，例如 Kafka Connect (用于数据集成)、Kafka Streams (用于流式处理)、Schema Registry (用于消息模式管理) 等，展示 Kafka 在构建完整数据处理管道中的作用。 本书的目标读者： 本书适合有一定编程基础，对分布式系统、消息队列有基本了解，并希望深入理解 Apache Kafka 底层原理的开发者、架构师、系统工程师等。如果您正在使用 Kafka，或者计划在您的系统中引入 Kafka，那么本书将为您提供宝贵的洞见。 阅读本书，您将能够： 深刻理解 Kafka 的设计哲学： 洞察其为何能够实现如此高的性能和稳定性。 掌握 Kafka 核心组件的工作原理： 了解 Broker、Topic、Partition、Producer、Consumer 等各个组件的职责与协作。 熟悉 Kafka 的消息传递机制： 掌握数据是如何在 Kafka 集群中流动、存储和消费的。 解析 Kafka 的高可用与容错策略： 理解 Kafka 如何在复杂环境下保证数据的安全和服务的可用。 识别 Kafka 的性能优化关键点： 学习如何通过理解底层机制来优化您的 Kafka 应用。 为构建健壮的分布式系统打下坚实基础： 将 Kafka 的设计思想迁移到其他分布式系统的构建中。 我们相信，通过对 Kafka 核心机制的深入剖析，本书将帮助您从“如何使用 Kafka”提升到“理解 Kafka 的本质”，从而更有效地利用这一强大的分布式消息队列，构建出更具竞争力、更可靠的分布式应用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的光盘封面设计，简洁而富有力量，传递出一种严谨的技术风格，这正是我所追求的。我之所以选择购买这本书，是因为我一直在寻找一本能够深入理解Kafka核心机制的读物，而“源码剖析”这个关键词，直接击中了我的痛点。我之前阅读过一些关于Kafka的介绍性书籍，虽然能让我了解Kafka的整体架构和基本使用，但在面对实际生产环境中遇到的疑难杂症时，往往会感到力不从心，因为缺乏对底层实现原理的深刻理解。这本书的出现，让我看到了希望，我希望它能够带领我走进Kafka的源码世界，去探寻那些隐藏在API调用背后的秘密。我特别希望书中能详细解读Kafka的Leader选举、副本同步、消息持久化、消费者组的协调机制等关键环节的源码实现。同时，对于Kafka的高可用性和容错能力，我也希望能从源码层面得到解释，比如在Broker宕机、网络分区等极端情况下，Kafka是如何保证消息的可靠传输和服务的持续可用。这本书的深度和广度，如果能达到我的预期，那绝对是我学习Kafka道路上的里程碑。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我第一感觉就是厚重，沉甸甸的手感让我对接下来的阅读充满了期待。翻开目录，更是让我眼前一亮，内容安排得非常系统和有条理，从Kafka的基本概念讲起，循序渐进地深入到更复杂的架构和实现细节。我特别在意作者在讲解过程中是否能穿插实际的案例分析，因为理论知识再扎实，如果不能与实际场景相结合，往往会显得有些空泛。这本书的标题直接点明了“源码剖析”，这让我预感作者在讲解时，不会仅仅停留在API层面，而是会深入到代码层面，去分析具体的实现逻辑。我非常期待能够看到书中对Kafka的Broker端、Producer端以及Consumer端的源码解析，例如Producer是如何进行消息发送、分区策略如何制定，Broker是如何接收、存储和转发消息，Consumer又是如何高效地拉取消息并进行消费位移管理的。当然，Kafka作为一个高吞吐、低延迟的消息队列，其内部的许多优化和设计，比如零拷贝、PageCache的使用，以及如何在高并发下保持数据一致性等等，都是我非常感兴趣的地方。希望作者能够用清晰易懂的语言，将这些复杂的源码实现，一一呈现在我的眼前，让我能够真正理解Kafka的“内功心法”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，一看就充满技术范儿，那种硬核的味道扑面而来，让我这种对底层技术充满好奇的读者，第一时间就被吸引住了。它不像市面上很多泛泛而谈的“入门”书籍，上来就给你堆砌概念，而是那种一眼就能看出是经过深入研究、反复打磨出来的精华。从标题就能感受到作者的野心，要剖析的不是Kafka的某个功能点，而是其“源码”的“剖析”，这显然意味着要深入到代码的内部，去理解Kafka是如何工作的，它的每一个组件是如何协同的，以及在面对高并发、大数据流时，它背后那些精妙的设计和实现。我之前接触过一些分布式系统，但Kafka的架构复杂度和实时性要求，总让我觉得有股神秘感，这本书的出现，无疑是点亮了我探索这片未知领域的火把。我尤其期待书中能详细讲解Kafka的核心组件，比如Broker、Producer、Consumer、Controller，以及它们之间是如何通信的，Zookeeper在其中扮演了什么关键角色。还有，Kafka是如何保证消息不丢失、不重复的？它的零拷贝技术又是如何实现的？这些都是我一直以来非常关注的技术细节，希望这本书能给我带来清晰透彻的解答。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，简洁明了，但又透露出一种不容置疑的专业性，这正是我所欣赏的。作为一名对分布式系统技术有着浓厚兴趣的开发者，我一直对Apache Kafka的强大能力和广泛应用感到惊叹。然而，仅仅停留在API层面使用Kafka，总让我觉得隔靴搔痒，无法真正理解其内在的精妙之处。我购买这本书的初衷，正是希望能够通过对Kafka源码的深度剖析，来填补我在理论和实践之间的鸿沟。我非常期待书中能够详细讲解Kafka在消息存储、传输、消费等各个环节的源码实现细节。例如，Producer端是如何进行消息的序列化、压缩和批量发送的？Broker端又是如何管理Topic、Partition以及Replica的？Consumer端又是如何通过Offset来跟踪消费进度的，以及Consumer Group的协调机制又是如何实现的？此外，Kafka在保证高吞吐量和低延迟方面的各种技术，如零拷贝、PageCache、Reactor模式等，我也希望能在这本书中找到清晰、深入的源码层面的解释，从而真正掌握Kafka的核心技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计，有一种沉甸甸的质感，封面上的“Apache Kafka源码剖析”几个字，散发出一种专业且不容小觑的气息，让我对它充满了期待。我一直认为，要真正掌握一个技术，不能仅仅停留在“会用”的层面，而应该深入到“为什么”以及“如何实现”的层面，这本书的标题恰好满足了我的这一需求。我之前在学习Kafka的过程中，虽然能够搭建集群、发送和消费消息，但对于Kafka内部是如何工作的，例如消息是如何在Broker之间同步的，Consumer是如何维护消费进度的，以及Producer是如何实现批量发送和压缩的，这些细节之处总觉得有些模糊。我非常希望这本书能够通过对Kafka源码的深入剖析，为我揭示这些“黑箱”背后的逻辑。具体来说，我希望能看到对Kafka核心组件，如Broker、Controller、LogManager等部分的源码解析，以及Kafka是如何通过ZooKeeper进行集群管理和领导者选举的。此外，对于Kafka在处理海量数据流时所采用的各种优化策略，比如零拷贝、Reactor模式等，我也迫切希望能在书中找到清晰的解释。

评分☆☆☆☆☆

林黛玉

评分☆☆☆☆☆

书不错

评分☆☆☆☆☆

看了前面的部分内容感觉还可以，源码部分还没看

评分☆☆☆☆☆

非常不错~

评分☆☆☆☆☆

这本书，没啥实际的意义，

评分☆☆☆☆☆

应该挺能锻炼脑子的吧。。。反正我是挺喜欢的。。。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

不错，好东西，不错不错不错不错不错不错

评分☆☆☆☆☆

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