Kafka入門與實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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牟大恩 著

圖書標籤:

• Kafka
• 消息隊列
• 流處理
• 分布式係統
• 大數據
• 實時計算
• Java
• SpringBoot
• 微服務
• 數據集成

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115469571

版次：1

商品編碼：12220149

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-11-01

用紙：膠版紙

頁數：340

正文語種：中文

編輯推薦

　　Kafka最初是由LinkedIn公司開發的消息係統，現在已成為Apache的開源項目。早期版本的Kafka主要是作為一個分布式、可分區和具有副本的消息係統，隨著版本的不斷迭代，在0.10.x版本之後Kafka已成為一個分布式流數據處理平颱，特彆是KafkaStreams的齣現，使得Kafka對流數據處理變得更加簡單。
　　Kafka發展至今已具備很多特性，如分布式、高吞吐量、低延遲、高水平擴展性、高容錯性等，也正是由於Kafka具備這些特性，使Kafka在大數據處理、日誌收集、實時監控、離綫統計分析等應用場景都被廣泛使用。
　　本書內容按照從抽象到具體、從點到綫再到麵的學習思維模式進行編排，由淺入深、理論與實踐相結閤地對Kafka進行瞭講解和分析。剖析Kafka實現原理時，Kafka核心組件各成一節；講解Kafka基本操作及應用實踐時，從簡單操作拓展到高級應用。全書的各章之間沒有很強的依賴關係，讀者可以從其中任何一章開始閱讀。
　　本書雖適閤作為入門書籍，但其內容豐富又不失深度，既深入剖析瞭Kafka核心原理，又側重實際操作實戰。閱讀本書讀者不僅可以掌握如何應用Kafka，更重要的是還可以瞭解Kafka性能優化和Kafka相關功能改造方麵的方法和理論。
　　本書是基於Kafka的0.10.1.1版本編寫的。

內容簡介

　　《Kafka入門與實踐》以Kafka 0.10.1.1版本以基礎，對Kafka的基本組件的實現細節及其基本應用進行瞭詳細介紹，同時，通過對Kafka與當前大數據主流框架整閤應用案例的講解，進一步展現瞭Kafka在實際業務中的作用和地位。本書共10章，按照從抽象到具體、從點到綫再到麵的學習思維模式，由淺入深，理論與實踐相結閤，對Kafka進行瞭分析講解。
　　《Kafka入門與實踐》中的大量實例來源於作者在實際工作中的實踐，具有現實指導意義。相信讀者閱讀完本書之後，能夠全麵掌握Kafka的基本實現原理及其基本操作，能夠根據書中的案例舉一反三，解決實際工作和學習中的問題。此外，在閱讀本書時，讀者可以根據本書對Kafka理論的分析，再結閤Kafka源碼進行定位學習，瞭解Kafka的設計和思想以及更多的編碼技巧。
　　《Kafka入門與實踐》適閤應用Kafka的專業技術人員閱讀，包括但不限於大數據相關應用的開發者、運維者和愛好者，也適閤高等院校、培訓結構相關專業的師生使用。

作者簡介

　　牟大恩，武漢大學碩士，曾先後在網易杭州研究院、掌門科技、優酷土豆集團擔任高級開發工程師和資深開發工程師職務，目前就職於海通證券總部。有多年的Java開發及係統設計經驗，專注於互聯網金融及大數據應用相關領域。

目錄

第1章　Kafka簡介 1
1．1　Kafka背景 1
1．2　Kafka基本結構 2
1．3　Kafka基本概念 2
1．4　Kafka設計概述 6
1．4．1　Kafka設計動機 6
1．4．2　Kafka特性 6
1．4．3　Kafka應用場景 8
1．5　本書導讀 9
1．6　小結 9
第2章　Kafka安裝配置 11
2．1　基礎環境配置 11
2．1．1　JDK安裝配置 11
2．1．2　SSH安裝配置 13
2．1．3　ZooKeeper環境 15
2．2　Kafka單機環境部署 18
2．2．1　Windows環境安裝Kafka 19
2．2．2　Linux環境安裝Kafka 19
2．3　Kafka僞分布式環境部署 21
2．4　Kafka集群環境部署 22
2．5　Kafka Manager安裝 22
2．6　Kafka源碼編譯 25
2．6．1　Scala安裝配置 25
2．6．2　Gradle安裝配置 26
2．6．3　Kafka源碼編譯 26
2．6．4　Kafka導入Eclipse 30
2．7　小結 31
第3章　Kafka核心組件 33
3．1　延遲操作組件 33
3．1．1　DelayedOperation 33
3．1．2　DelayedOperationPurgatory 35
3．1．3　DelayedProduce 36
3．1．4　DelayedFetch 38
3．1．5　DelayedJoin 38
3．1．6　DelayedHeartbeat 39
3．1．7　DelayedCreateTopics 40
3．2　控製器 40
3．2．1　控製器初始化 41
3．2．2　控製器選舉過程 46
3．2．3　故障轉移 48
3．2．4　代理上綫與下綫 49
3．2．5　主題管理 51
3．2．6　分區管理 54
3．3　協調器 58
3．3．1　消費者協調器 58
3．3．2　組協調器 60
3．4　網絡通信服務 64
3．4．1　Acceptor 65
3．4．2　Processor 66
3．4．3　RequestChannel 68
3．4．4　SocketServer啓動過程 69
3．5　日誌管理器 70
3．5．1　Kafka日誌結構 70
3．5．2　日誌管理器啓動過程 77
3．5．3　日誌加載及恢復 79
3．5．4　日誌清理 80
3．6　副本管理器 84
3．6．1　分區 86
3．6．2　副本 88
3．6．3　副本管理器啓動過程 89
3．6．4　副本過期檢查 90
3．6．5　追加消息 92
3．6．6　拉取消息 95
3．6．7　副本同步過程 97
3．6．8　副本角色轉換 99
3．6．9　關閉副本 101
3．7　Handler 103
3．8　動態配置管理器 104
3．9　代理健康檢測 106
3．10　Kafka內部監控 107
3．11　小結 110
第4章　Kafka核心流程分析 111
4．1　KafkaServer啓動流程分析 111
4．2　創建主題流程分析 115
4．2．1　客戶端創建主題 115
4．2．2　分區副本分配 117
4．3　生産者 121
4．3．1　Eclipse運行生産者源碼 121
4．3．2　生産者重要配置說明 123
4．3．3　OldProducer執行流程 124
4．3．4　KafkaProducer實現原理 127
4．4　消費者 140
4．4．1　舊版消費者 140
4．4．2　KafkaConsumer初始化 140
4．4．3　消費訂閱 144
4．4．4　消費消息 145
4．4．5　消費偏移量提交 149
4．4．6　心跳探測 150
4．4．7　分區數與消費者綫程的關係 151
4．4．8　消費者平衡過程 153
4．5　小結 154
第5章　Kafka基本操作實戰 155
5．1　KafkaServer管理 155
5．1．1　啓動Kafka單個節點 155
5．1．2　啓動Kafka集群 159
5．1．3　關閉Kafka單個節點 160
5．1．4　關閉Kafka集群 161
5．2　主題管理 162
5．2．1　創建主題 162
5．2．2　刪除主題 164
5．2．3　查看主題 165
5．2．4　修改主題 166
5．3　生産者基本操作 168
5．3．1　啓動生産者 168
5．3．2　創建主題 169
5．3．3　查看消息 170
5．3．4　生産者性能測試工具 170
5．4　消費者基本操作 174
5．4．1　消費消息 174
5．4．2　單播與多播 179
5．4．3　查看消費偏移量 181
5．4．4　消費者性能測試工具 183
5．5　配置管理 183
5．5．1　主題級彆配置 184
5．5．2　代理級彆設置 185
5．5．3　客戶端/用戶級彆配置 187
5．6　分區操作 188
5．6．1　分區Leader平衡 188
5．6．2　分區遷移 190
5．6．3　增加分區 194
5．6．4　增加副本 195
5．7　連接器基本操作 198
5．7．1　獨立模式 198
5．7．2　REST風格API應用 201
5．7．3　分布式模式 204
5．8　Kafka Manager應用 209
5．9　Kafka安全機製 211
5．9．1　利用SASL/PLAIN進行身份認證 212
5．9．2　權限控製 215
5．10　鏡像操作 218
5．11　小結 219
第6章　Kafka API編程實戰 221
6．1　主題管理 222
6．1．1　創建主題 222
6．1．2　修改主題級彆配置 223
6．1．3　增加分區 224
6．1．4　分區副本重分配 224
6．1．5　刪除主題 225
6．2　生産者API應用 225
6．2．1　單綫程生産者 226
6．2．2　多綫程生産者 231
6．3　消費者API應用 233
6．3．1　舊版消費者API應用 233
6．3．2　新版消費者API應用 239
6．4　自定義組件實現 247
6．4．1　分區器 247
6．4．2　序列化與反序列化 249
6．5　Spring與Kafka整閤應用 257
6．5．1　生産者 259
6．5．2　消費者 263
6．6　小結 266
第7章　Kafka Streams 267
7．1　Kafka Streams簡介 267
7．2　Kafka Streams基本概念 268
7．2．1　流 268
7．2．2　流處理器 268
7．2．3　處理器拓撲 268
7．2．4　時間 269
7．2．5　狀態 270
7．2．6　KStream和KTable 270
7．2．7　窗口 271
7．3　Kafka Streams API介紹 272
7．3．1　KStream與KTable 272
7．3．2　窗口操作 274
7．3．3　連接操作 275
7．3．4　變換操作 277
7．3．5　聚閤操作 279
7．4　接口惡意訪問自動檢測 281
7．4．1　應用描述 281
7．4．2　具體實現 282
7．5　小結 285
第8章　Kafka數據采集應用 287
8．1　Log4j集成Kafka應用 287
8．1．1　應用描述 287
8．1．2　具體實現 287
8．2　Kafka與Flume整閤應用 289
8．2．1　Flume簡介 290
8．2．2　Flume與Kafka比較 291
8．2．3　Flume的安裝配置 291
8．2．4　Flume采集日誌寫入Kafka 293
8．3　Kafka與Flume和HDFS整閤應用 294
8．3．1　Hadoop安裝配置 295
8．3．2　Flume采集Kafka消息寫入HDFS 298
8．4　小結 301
第9章　Kafka與ELK整閤應用 303
9．1　ELK環境搭建 304
9．1．1　Elasticsearch安裝配置 304
9．1．2　Logstash安裝配置 307
9．1．3　Kibana安裝配置 308
9．2　Kafka與Logstash整閤 309
9．2．1　Logstash收集日誌到Kafka 309
9．2．2　Logstash從Kafka消費日誌 310
9．3　日誌采集分析係統 312
9．3．1　Flume采集日誌配置 312
9．3．2　Logstash拉取日誌配置 313
9．3．3　Kibana日誌展示 314
9．4　服務器性能監控係統 315
9．4．1　Metricbeat安裝 316
9．4．2　采集信息存儲到Elasticsearch 316
9．4．3　加載beats-dashboards 318
9．4．4　服務器性能監控係統具體實現 318
9．5　小結 321
第10章　Kafka與Spark整閤應用 323
10．1　Spark簡介 323
10．2　Spark基本操作 324
10．2．1　Spark安裝 325
10．2．2　Spark shell應用 326
10．2．3　spark-submit提交作業 327
10．3　Spark在智能投顧領域應用 328
10．3．1　應用描述 328
10．3．2　具體實現 329
10．4　熱搜詞統計 334
10．4．1　應用描述 334
10．4．2　具體實現 335
10．5　小結 340

《分布式流處理引擎剖析：概念、架構與高級應用》 內容概述 本書深入剖析瞭當今最受歡迎的分布式流處理引擎的核心概念、底層架構以及在實際生産環境中高級的應用場景。它並非僅僅停留在API層麵的介紹，而是緻力於引導讀者理解引擎的工作原理、設計哲學以及如何根據自身業務需求進行優化和擴展。全書內容圍繞著“流處理”這一核心展開，旨在構建一個堅實的理論基礎，並在此基礎上探討復雜的工程實踐。 第一部分：流處理的基石：核心概念與理論模型 在本書的第一部分，我們將從最基礎的層麵齣發，為理解強大的流處理引擎打下堅實的基礎。我們首先會詳細闡述“流”的本質，區分批處理與流處理的根本差異，並探討流處理所麵臨的固有挑戰，例如事件順序、狀態管理、故障容錯以及Exactly-once語義的實現難度。 流的本質與演化： 我們會深入解析“流”的定義，從其作為時間序列數據的抽象，到其在現代數據架構中的核心地位。在此過程中，我們將迴顧批處理時代的局限性，以及流處理的興起如何改變瞭數據處理的範式。 事件時間與處理時間： 這是流處理中至關重要的概念。我們將詳細講解事件時間（Event Time）和處理時間（Processing Time）的區彆，以及它們在理解和處理亂序數據、遲到數據時的關鍵作用。理解事件時間對於實現準確的業務邏輯至關重要，我們將通過實例說明如何選擇和管理事件時間。 有界流與無界流： 介紹這兩種流的特性，以及它們在不同應用場景下的適用性。理解無界流處理的挑戰，例如如何在一個永不停歇的數據流中進行聚閤和分析。 狀態管理（State Management）： 流處理往往需要維護計算過程中的狀態，例如聚閤計數、窗口內的統計信息等。我們將深入探討狀態在流處理引擎中的重要性，以及不同狀態管理策略的優劣，包括內存狀態、持久化狀態（如RocksDB）等，並分析其對性能和可靠性的影響。 容錯與可靠性： 分布式係統的核心在於其對故障的容忍能力。我們將詳細介紹流處理引擎在麵對節點故障、網絡分區等問題時所采用的容錯機製，如檢查點（Checkpointing）和預寫日誌（Write-Ahead Log），以及這些機製如何保證數據不丟失、計算不中斷。 Exactly-once語義： 這是流處理中最具挑戰性的承諾之一。我們將詳細剖析實現Exactly-once語義的復雜性，以及流處理引擎通過端到端一緻性保證所付齣的努力。我們將探討其背後的技術原理，以及在實際應用中需要注意的事項。 窗口（Windowing）： 流處理中的窗口機製是進行時間維度分析的關鍵。我們將詳細介紹不同類型的窗口，包括固定時間窗口（Tumbling Window）、滑動時間窗口（Sliding Window）、會話窗口（Session Window）等，並闡述它們各自的應用場景。同時，我們會探討窗口觸發器（Trigger）、移除器（Evictor）等高級配置項，以及它們如何精細化控製窗口的處理。 第二部分：架構剖析：深入理解流處理引擎的內部機製 在掌握瞭流處理的核心概念之後，本部分將帶領讀者深入探究主流分布式流處理引擎的內部架構。我們將不局限於某個特定的引擎，而是通過分析它們共有的設計模式和關鍵組件，來幫助讀者建立一個通用的理解框架。 分布式執行模型： 講解流處理引擎是如何將計算任務分解並分發到集群中的多個節點上並行執行的。我們將分析任務調度、數據分區（Partitioning）、算子並行度（Parallelism）等概念，以及它們如何影響係統的吞吐量和延遲。 數據傳輸與通信： 深入探討引擎內部數據在不同節點間是如何傳輸和通信的。我們會分析基於消息隊列（如Kafka）的生産者-消費者模型，以及引擎內部的Shuffle機製，如何高效地將數據發送到正確的計算節點。 算子（Operator）與流水綫（Pipeline）： 詳細解析流處理引擎中的算子概念，它們是構成數據處理邏輯的基本單元，如Map、Filter、KeyBy、Aggregate等。我們將分析算子之間的連接方式，以及如何構建復雜的計算流水綫。 內存管理與垃圾迴收： 在處理海量流式數據時，高效的內存管理至關重要。我們將探討引擎在內存分配、使用和迴收方麵的策略，以及 JVM 垃圾迴收對流處理性能的影響。 網絡IO與序列化： 分析流處理引擎在網絡通信中的性能瓶頸，以及高效的序列化機製（如Avro, Protobuf）如何降低數據傳輸的開銷。 部署與集群管理： 介紹流處理引擎在生産環境中的部署方式，包括Standalone模式、YARN模式、Kubernetes模式等。同時，探討集群的資源管理、狀態監控、自動伸縮等重要方麵。 第三部分：高級應用與工程實踐 本部分將聚焦於如何在實際生産環境中，利用流處理引擎解決復雜的業務問題，並分享一些高級的工程實踐經驗。 復雜事件處理（Complex Event Processing, CEP）： 介紹如何利用流處理引擎實現CEP，即識彆數據流中一係列相關事件的模式。我們將講解如何構建復雜的規則和模式匹配邏輯，用於欺詐檢測、實時推薦、IoT設備監控等場景。 流式ETL與數據集成： 探討如何使用流處理引擎構建實時的ETL（Extract, Transform, Load）管道，實現數據的清洗、轉換和加載到各種目標係統，如數據倉庫、數據湖、搜索引擎等。 實時分析與監控： 講解如何構建實時的儀錶盤、告警係統，用於監控業務指標、用戶行為、係統性能等。我們將重點關注低延遲、高吞吐量的實時分析場景。 機器學習模型的實時推理： 介紹如何將訓練好的機器學習模型部署到流處理引擎中，實現對實時數據的在綫推理，例如實時信用評分、異常檢測、個性化推薦等。 狀態的持久化與恢復策略： 深入探討在生産環境中，如何選擇閤適的持久化存儲（如HDFS, S3, RocksDB），以及如何設計高效的檢查點和恢復策略，以應對大規模集群的故障。 性能調優與故障排查： 提供一係列實用的性能調優技巧，包括算子優化、資源配置、數據分區策略等。同時，講解如何有效地進行故障排查，定位性能瓶頸和潛在問題。 流處理與批處理的融閤： 探討流批一體（Lambda Architecture, Kappa Architecture）的設計理念，以及如何構建能夠同時處理實時數據和曆史數據的統一數據平颱。 安全性與閤規性： 討論在流處理係統中，如何保障數據的安全性和隱私，包括訪問控製、數據加密、閤規性要求等。 目標讀者 本書麵嚮的讀者群體廣泛，包括但不限於： 數據工程師： 希望深入理解流處理引擎原理，並將其應用於實際數據管道構建的工程師。 後端開發工程師： 需要處理實時數據、構建實時係統的開發人員。 大數據架構師： 負責設計和構建公司數據平颱，需要對流處理有全麵理解的架構師。 算法工程師： 希望將機器學習模型部署到實時環境中進行在綫推理的算法專傢。 對分布式係統和實時數據處理感興趣的學生和研究人員。 本書的價值 通過閱讀本書，讀者將能夠： 建立紮實的流處理理論基礎： 深刻理解流處理的核心概念和挑戰。 掌握流處理引擎的內部工作原理： 能夠分析引擎的架構，理解其設計思想。 解決實際生産中的復雜問題： 能夠將流處理技術應用於實時ETL、CEP、實時分析等場景。 提升係統的可靠性和性能： 掌握容錯機製和性能調優的技巧。 構建下一代實時數據平颱： 為企業轉型成為數據驅動型組織提供技術支撐。 本書力求在理論深度和工程實踐之間取得平衡，通過清晰的邏輯、詳細的解釋和豐富的案例，幫助讀者真正掌握分布式流處理的精髓。

評分☆☆☆☆☆

這本《Kafka入門與實踐》真是讓我眼前一亮！我一直以來對分布式係統和實時數據處理都有著濃厚的興趣，但苦於沒有一個好的切入點。市麵上相關的書籍很多，但往往要麼過於理論化，要麼內容過於碎片化，很難係統地建立起對Kafka的理解。這本書的齣現，恰好填補瞭我的這個需求。 從序言開始，作者就用一種非常接地氣的方式，剝開瞭Kafka神秘的麵紗。它不是簡單地羅列概念，而是通過一個又一個生動形象的比喻，將復雜的分布式日誌係統講得通俗易懂。我尤其喜歡它在介紹Kafka核心組件時，那種循序漸進的講解方式。首先是Topic、Producer、Consumer這些最基礎的概念，作者用“消息的管道”、“數據的生産者”、“數據的消費者”這樣的類比，讓我這個初學者能夠快速建立起一個初步的認知框架。接著，他深入到Partition、Broker、ZooKeeper這些更底層的架構，講解得細緻入微，但又避免瞭枯燥的理論堆砌。 更令我驚喜的是，書中不僅僅是理論講解，還穿插瞭大量的實踐案例。從一個最簡單的“Hello World”級彆的生産者和消費者，到後來逐步構建更復雜的場景，比如數據管道、日誌聚閤、流式處理等等，每一步都配有清晰的代碼示例和詳細的配置說明。我嘗試跟著書中的步驟敲代碼，遇到問題時，書中的解釋也總能及時地給我指引。這種“理論+實踐”的學習模式，讓我能夠真正地動手去感受Kafka的強大之處，而不是停留在紙上談兵。 這本書的另一個亮點在於它對Kafka生態係統的介紹。Kafka從來都不是孤立存在的，它與其他組件的結閤纔能發揮最大的價值。書中花瞭相當大的篇幅介紹瞭Kafka與Spark Streaming、Flink、Hadoop等主流技術棧的集成方法，以及常用的工具，如Kafka Connect、Kafka Streams等。這讓我能夠跳齣Kafka本身，從更廣闊的視角去理解它在整個大數據生態中的定位和作用。它幫助我規劃瞭未來如何將Kafka引入到我現有的技術棧中，解決實際業務問題。 總而言之，《Kafka入門與實踐》是一本我認為非常優秀的Kafka入門讀物。它既有深度，又不失廣度，既有理論基礎，又兼顧瞭實踐操作。對於任何想要學習Kafka、瞭解實時數據處理的開發者來說，這本書都絕對值得擁有。它不僅教會瞭我Kafka是什麼，更重要的是教會瞭我如何去用，如何去解決問題。我現在對Kafka充滿瞭信心，也期待著未來能夠利用它構建更強大的數據應用。

評分☆☆☆☆☆

我最近在找關於如何構建高性能、可擴展的消息隊列係統的資料，偶然間翻到瞭這本《Kafka入門與實踐》。一開始我並沒有抱太大的期望，畢竟市麵上同類書籍不少，但讀瞭幾章後，我不得不說，這本書的質量遠遠超齣瞭我的預期。它不僅僅是簡單地講解Kafka的API，而是從一個更為宏觀和深刻的視角，去剖析Kafka的設計理念和核心優勢。 書中對於Kafka作為分布式日誌係統的定位，闡述得非常到位。作者並沒有迴避Kafka在某些場景下的局限性，而是通過對比其他消息隊列，例如RabbitMQ、ActiveMQ等，清晰地闡述瞭Kafka在吞吐量、持久化、順序性以及易用性方麵的獨特之處。這種對比分析，讓讀者能夠更深刻地理解為什麼Kafka能夠在大數據時代脫穎而齣，成為事實上的行業標準。 讓我印象深刻的是，作者在講解Kafka的持久化機製時，並沒有停留在“日誌文件”這個簡單的概念上。他詳細解釋瞭Segment、Log Flush、Fsync等細節，以及Kafka是如何通過這些機製來保證消息不丟失、並且能夠被高效地讀取和寫入的。他還深入探討瞭Kafka的復製機製，包括Leader、Follower、ISR等概念，以及它們是如何協同工作來保證Topic的高可用性和容錯能力的。這些底層原理的講解，對於理解Kafka的健壯性和可靠性至關重要。 此外，書中對於Kafka的消費者組（Consumer Group）模型也進行瞭詳盡的闡述。作者通過生動的比喻，將消費者組的協調、分區分配、位移管理等復雜概念進行瞭清晰的梳理。我尤其欣賞的是，書中針對消費者端的並發處理、消息重復消費、消費失敗重試等實際開發中經常遇到的問題，提供瞭非常實用的解決方案和最佳實踐。這對於我們這些在實際項目中應用Kafka的開發者來說，簡直是雪中送炭。 總的來說，《Kafka入門與實踐》是一本從原理到實踐都做得非常齣色的Kafka技術書籍。它幫助我建立起瞭一個完整、係統、並且深刻的Kafka知識體係。無論是初學者，還是有一定Kafka使用經驗的開發者，都能從中獲益匪淺。它不僅讓我瞭解瞭Kafka是什麼，更讓我理解瞭Kafka是如何工作的，以及如何纔能最大化地發揮它的潛力。

評分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠係統性講解Kafka的書籍，市麵上很多書籍要麼太淺，要麼太偏重理論，讓我很難找到一個閤適的切入點。《Kafka入門與實踐》這本書，絕對是我近期的一個重大發現。它以一種非常直觀且深入淺齣的方式，帶領我一步步走進瞭Kafka的世界。 書的開篇就抓住瞭我的痛點，作者並沒有上來就扔一堆術語，而是從一個更為宏觀的視角，解釋瞭消息隊列在現代軟件架構中的重要性，以及為什麼Kafka能夠脫穎而齣。他將Kafka比作一個“永不停止的日誌記錄器”，這種形象的比喻，瞬間就讓我對Kafka的本質有瞭清晰的認識。 接著，作者深入講解瞭Kafka的核心概念，如Topic、Partition、Broker、Producer、Consumer等。我特彆欣賞他對Partition的講解，它不僅僅是數據的劃分，更是Kafka實現高吞吐量和並行處理的關鍵。書中還詳細闡述瞭Kafka的“發布/訂閱”模式，以及Producer如何將消息發送到特定的Topic，Consumer如何訂閱Topic並獲取消息。 讓我驚喜的是，這本書對Kafka的持久化機製的講解非常透徹。它詳細介紹瞭Kafka如何將消息寫入磁盤，如何管理日誌文件（Segments），以及ZooKeeper在其中的作用（雖然提到瞭KRaft的未來，但依然清晰地說明瞭現有架構）。作者還花瞭大量的篇幅講解瞭Kafka的復製機製，包括Leader-Follower模型，以及ISR（In-Sync Replicas）的概念，這對於理解Kafka的容錯性和高可用性至關重要。 更讓我覺得價值的是，書中還提供瞭大量的實際操作指導。從最簡單的Kafka安裝配置，到編寫第一個Producer和Consumer程序，再到更復雜的消費者組管理、位移提交等，每一步都有清晰的代碼示例和詳細的解釋。這讓我能夠一邊閱讀，一邊動手實踐，真正地掌握Kafka的使用技巧。 總之，《Kafka入門與實踐》是一本非常適閤初學者入門，也適閤有一定基礎的開發者深入學習Kafka的優秀書籍。它不僅讓我瞭解瞭Kafka的“是什麼”，更重要的是教會瞭我“怎麼用”，並且讓我對Kafka有瞭更深層次的理解。

評分☆☆☆☆☆

這本《Kafka入門與實踐》是我近期讀過的最令人振奮的技術書籍之一。我之前接觸過一些分布式消息係統，但總感覺缺乏一個能讓我完全信服的理論框架和實踐指導。這本書恰好滿足瞭我的這個需求。作者以一種非常係統且邏輯嚴謹的方式，為讀者構建瞭一個關於Kafka的認知體係。 書的前半部分，著重於Kafka的架構設計和核心概念。作者並沒有急於介紹API，而是先從分布式係統的基礎講起，如 CAP 定理、一緻性模型等，然後循序漸進地引入Kafka的Broker、Topic、Partition、Producer、Consumer等基本組件。他對於Producer端如何處理消息發送、重試、冪等性，以及Consumer端如何進行消息拉取、位移提交、消費者的rebalance機製，都進行瞭非常深入的剖析。 我特彆喜歡作者對Kafka的Broker集群管理和ZooKeeper的角色定位的講解。他清晰地解釋瞭ZooKeeper在Kafka中的作用，比如存儲Topic元數據、Broker注冊、Leader選舉等，同時也指齣瞭Kafka在引入KRaft模式後，如何逐步擺脫對ZooKeeper的依賴。這種對技術演進的洞察，讓我能夠站在更長遠的角度去理解Kafka的發展趨勢。 書中關於Kafka的性能優化和調優部分，更是讓我眼前一亮。作者詳細介紹瞭如何根據實際業務場景，調整Producer的batch.size、linger.ms、acks等參數，以及如何優化Consumer的fetch.min.bytes、fetch.max.wait.ms等設置，以達到最佳的吞吐量和延遲。他還討論瞭Kafka的磁盤I/O優化、網絡調優以及JVM參數配置等，這些都是實戰中非常關鍵的技巧。 除此之外，《Kafka入門與實踐》還為我們描繪瞭Kafka在實際企業應用中的多種落地場景，從簡單的日誌收集到復雜的流式計算，再到事件驅動架構的實現。書中提供的案例分析和設計模式，為我提供瞭寶貴的參考，讓我能夠更好地將Kafka應用到我的工作中，解決實際的業務痛點。 總而言之，這是一本兼具理論深度和實踐價值的Kafka著作。它不僅幫助我理解瞭Kafka的“怎麼做”，更讓我理解瞭Kafka的“為什麼這麼做”。對於任何想要深入掌握Kafka、構建可靠高效分布式數據係統的開發者而言，這本書絕對是一本不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這本書《Kafka入門與實踐》絕對是近期我閱讀過的最令人驚喜的技術書籍之一。我一直對分布式係統和流處理技術很感興趣，而Kafka作為其中的核心組件，吸引瞭我很久。但一直苦於沒有找到一本能夠真正帶我入門，又能深入講解的書。 這本書的結構設計得非常巧妙。作者並沒有一開始就深入技術細節，而是先從一個宏觀的層麵，闡述瞭Kafka在現代大數據生態係統中的定位和重要性。他用非常生動的比喻，比如“消息的中央銀行”或者“實時的信息高速公路”，幫助我快速理解瞭Kafka的核心價值。 我特彆欣賞作者在講解Kafka核心組件時，那種循序漸進的風格。從最基礎的Topic、Producer、Consumer，到Partition、Broker，再到更底層的ZooKeeper（以及對KRaft的展望），每一個概念的引入都非常自然，並且都配有清晰的圖示和簡明的解釋。他沒有迴避Kafka的復雜性，但又通過巧妙的引導，讓讀者能夠逐步掌握。 讓我印象深刻的是，書中關於Kafka的持久化和復製機製的講解。作者詳細闡述瞭Kafka如何保證消息不丟失，以及如何通過Leader-Follower模型和ISR列錶來保證Topic的高可用性。這些底層原理的剖析，對於理解Kafka的健壯性和可靠性至關重要，也讓我能夠在遇到問題時，更有針對性地去排查。 更重要的是，這本書不僅僅停留在理論層麵，它還包含瞭大量的實踐指導。作者提供的代碼示例清晰易懂，並且能夠直接在實際環境中運行。從如何搭建Kafka集群，到如何編寫Producer和Consumer，再到如何處理消息的重復消費和位移管理，每一步都講解得非常到位。這讓我能夠通過實踐，快速地掌握Kafka的使用技巧。 總而言之，《Kafka入門與實踐》是一本兼具理論深度和實踐價值的Kafka著作。它幫助我構建瞭一個紮實的Kafka知識體係，並且能夠自信地將其應用到實際項目中。對於任何想要學習Kafka、理解實時數據處理的開發者來說，這本書絕對是值得推薦的。

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

算上句號剛好十個字。

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，物流很快，贊一個

評分☆☆☆☆☆

不錯，寫的比較全麵，適閤初學者。

評分☆☆☆☆☆

京東的物流就是給力當天買，第二天到，包裝完好，大冷天就應該多讀讀書，看看技術文章。唯一略微感覺意外的就是書本比較薄，跟想象中的書本有一定差距。也有可能言簡意賅吧，簡化纔是最為精妙的哈

評分☆☆☆☆☆

還沒看 看完再來評價 裝訂的不好 快裂開瞭 不換瞭

評分☆☆☆☆☆

書不錯，入門挺好的，不過版本比較低，讀的時候可以對照源碼，瞭解變更的內容，更容易理解

評分☆☆☆☆☆

湊單買的，收藏用...

評分☆☆☆☆☆

京東6.18活動 滿100-50 很實惠 買瞭書 期待