Kafka技術內幕 圖文詳解Kafka源碼設計與實現 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

鄭奇煌 著

圖書標籤:

• Kafka
• 消息隊列
• 分布式係統
• 大數據
• 源碼分析
• 技術內幕
• Kafka原理
• 流處理
• Java
• 高性能

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115469380

版次：1

商品編碼：12234113

包裝：平裝

叢書名： 圖靈原創

開本：16開

齣版時間：2017-11-01

用紙：膠版紙

頁數：703

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

圖文詳解Kafka的內部原理、設計與實現
全麵分析以Kafka為中心的分布式流平颱
Kafka新特性詳解，包括連接器、流處理

內容簡介

Kafka自LinkedIn開源以來就以高性能、高吞吐量、分布式的特性著稱，本書以0.10版本的源碼為基礎，深入分析瞭Kafka的設計與實現，包括生産者和消費者的消息處理流程，新舊消費者不同的設計方式，存儲層的實現，協調者和控製器如何確保Kafka集群的分布式和容錯特性，兩種同步集群工具MirrorMaker和uReplicator，流處理的兩種API以及Kafka的一些高級特性等。
《Kafka技術內幕 圖文詳解Kafka源碼設計與實現》適閤Kafka開發人員閱讀。

作者簡介

鄭奇煌，目前就職於杭州某互聯網風控公司，主要專注於大數據和流計算。對源碼研究有一定的心得體會，樂於分享，個人博客：zqhxuyuan.github.io。

目錄

第1章　Kafka入門 1
1．1　Kafka流式數據平颱 1
1．2　Kafka的基本概念 3
1．2．1　分區模型 3
1．2．2　消費模型 4
1．2．3　分布式模型 5
1．3　Kafka的設計與實現 6
1．3．1　文件係統的持久化與數據傳輸效率 6
1．3．2　生産者與消費者 8
1．3．3　副本機製和容錯處理 10
1．4　快速開始 11
1．4．1　單機模式 12
1．4．2　分布式模式 14
1．4．3　消費組示例 16
1．5　環境準備 18
第2章　生産者 22
2．1　新生産者客戶端 22
2．1．1　同步和異步發送消息 23
2．1．2　客戶端消息發送綫程 29
2．1．3　客戶端網絡連接對象 31
2．1．4　選擇器處理網絡請求 35
2．2　舊生産者客戶端 43
2．2．1　事件處理器處理客戶端發送的消息 44
2．2．2　對消息集按照節點和分區進行整理 46
2．2．3　生産者使用阻塞通道發送請求 48
2．3　服務端網絡連接 49
2．3．1　服務端使用接收器接受客戶端的連接 50
2．3．2　處理器使用選擇器的輪詢處理網絡請求 53
2．3．3　請求通道的請求隊列和響應隊列 56
2．3．4　Kafka請求處理綫程 58
2．3．5　服務端的請求處理入口 58
2．4　小結 60
第3章　消費者：高級API和低級API 61
3．1　消費者啓動和初始化 67
3．1．1　創建並初始化消費者連接器 69
3．1．2　消費者客戶端的綫程模型 70
3．1．3　重新初始化消費者 72
3．2　消費者再平衡操作 73
3．2．1　分區的所有權 74
3．2．2　為消費者分配分區 75
3．2．3　創建分區信息對象 78
3．2．4　關閉和更新拉取綫程管理器 80
3．2．5　分區信息對象的偏移量 80
3．3　消費者拉取數據 82
3．3．1　拉取綫程管理器 82
3．3．2　抽象拉取綫程 87
3．3．3　消費者拉取綫程 90
3．4　消費者消費消息 94
3．4．1　Kafka消息流 94
3．4．2　消費者迭代消費消息 95
3．5　消費者提交分區偏移量 97
3．5．1　提交偏移量到ZK 98
3．5．2　提交偏移量到內部主題 99
3．5．3　連接偏移量管理器 101
3．5．4　服務端處理提交偏移量的請求 103
3．5．5　緩存分區的偏移量 106
3．6　消費者低級API示例 108
3．6．1　消息消費主流程 109
3．6．2　找齣分區的主副本 112
3．6．3　獲取分區的讀取偏移量 113
3．6．4　發送拉取請求並消費消息 116
3．7　小結 117
3．7．1　消費者綫程模型 117
3．7．2　再平衡和分區分配 119
第4章　新消費者 121
4．1　新消費者客戶端 125
4．1．1　消費者的訂閱狀態 125
4．1．2　消費者輪詢的準備工作 134
4．1．3　消費者輪詢的流程 138
4．1．4　消費者拉取消息 146
4．1．5　消費者獲取記錄 149
4．1．6　消費消息 160
4．2　消費者的網絡客戶端輪詢 161
4．2．1　異步請求 162
4．2．2　異步請求高級模式 169
4．2．3　網絡客戶端輪詢 184
4．3　心跳任務 188
4．3．1　發送心跳請求 188
4．3．2　心跳狀態 189
4．3．3　運行心跳任務 191
4．3．4　處理心跳結果的示例 192
4．3．5　心跳和協調者的關係 193
4．4　消費者提交偏移量 195
4．4．1　自動提交任務 195
4．4．2　將拉取偏移量作為提交偏移量 197
4．4．3　同步提交偏移量 201
4．4．4　消費者的消息處理語義 202
4．5　小結 206
第5章　協調者 210
5．1　消費者加入消費組 211
5．1．1　元數據與分區分配器 212
5．1．2　消費者的加入組和同步組 213
5．1．3　主消費者執行分配任務 220
5．1．4　加入組的準備、完成和監聽器 224
5．2　協調者處理請求 229
5．2．1　服務端定義發送響應結果的迴調方法 229
5．2．2　消費者和消費組元數據 232
5．2．3　協調者處理請求前的條件檢查 236
5．2．4　協調者調用迴調方法發送響應給客戶端 237
5．3　延遲的加入組操作 242
5．3．1 “準備再平衡” 242
5．3．2　延遲操作和延遲緩存 244
5．3．3　嘗試完成延遲的加入操作 246
5．3．4　消費組穩定後，原有消費者重新加入消費組 250
5．3．5　消費組未穩定，原有消費者重新加入消費組 251
5．4　消費組狀態機 254
5．4．1　再平衡操作與監聽器 254
5．4．2　消費組的狀態轉換 262
5．4．3　協調者處理“加入組請求” 264
5．4．4　協調者處理“同步組請求” 274
5．4．5　協調者處理“離開組請求” 276
5．4．6　再平衡超時與會話超時 278
5．4．7　延遲的心跳 282
5．5　小結 290
第6章　存儲層 293
6．1　日誌的讀寫 293
6．1．1　分區、副本、日誌、日誌
分段 294
6．1．2　寫入日誌 297
6．1．3　日誌分段 305
6．1．4　讀取日誌 315
6．1．5　日誌管理 329
6．1．6　日誌壓縮 336
6．2　服務端處理讀寫請求 348
6．2．1　副本管理器 351
6．2．2　分區與副本 362
6．3　延遲操作 373
6．3．1　延遲操作接口 374
6．3．2　延遲操作與延遲緩存 383
6．3．3　延遲緩存 391
6．4　小結 400
第7章　控製器 402
7．1　Kafka控製器 402
7．1．1　控製器選舉 403
7．1．2　控製器上下文 406
7．1．3　ZK監聽器 408
7．1．4　分區狀態機和副本狀態機 410
7．1．5　刪除主題 430
7．1．6　重新分配分區 436
7．1．7　控製器的網絡通道管理器 445
7．2　服務端處理LeaderAndIsr請求 448
7．2．1　創建分區 449
7．2．2　創建主副本、備份副本 451
7．2．3　消費組元數據遷移 463
7．3　元數據緩存 468
7．3．1　服務端的元數據緩存 472
7．3．2　客戶端更新元數據 473
7．4　Kafka服務關閉 483
7．5　小結 487
第8章　基於Kafka構建數據流管道 490
8．1　Kafka集群同步工具：MirrorMaker 490
8．1．1　單機模擬數據同步 491
8．1．2　數據同步的流程 493
8．2　Uber集群同步工具：uReplicator 498
8．2．1　Apache Helix介紹 498
8．2．2　Helix控製器 501
8．2．3　Helix工作節點 504
8．3　Kafka連接器 505
8．3．1　連接器的使用示例 507
8．3．2　開發一個簡單的連接器 510
8．3．3　連接器的架構模型 515
8．3．4　Herder的實現 520
8．3．5　Worker的實現 524
8．3．6　配置存儲與狀態存儲 530
8．3．7　連接器與任務的實現 550
8．4　小結 565
第9章　Kafka流處理 569
9．1　低級Processor API 569
9．1．1　流處理應用程序示例 569
9．1．2　流處理的拓撲 575
9．1．3　流處理的綫程模型 580
9．1．4　狀態存儲 613
9．2　高級流式DSL 636
9．2．1　DSL應用程序示例 636
9．2．2　KStream和KTable 638
9．2．3　連接操作 665
9．2．4　窗口操作 672
9．3　小結 684
第10章　高級特性介紹 686
10．1　客戶端配額 686
10．2　消息與時間戳 692
10．3　事務處理 699
10．4　小結 703

《深入理解分布式流處理：Kafka核心原理與實踐》 前言 在當今數據驅動的時代，實時數據流的處理能力已成為企業核心競爭力的關鍵。從海量日誌的實時采集與分析，到金融交易的即時風控，再到物聯網設備的實時數據接入，分布式流處理技術扮演著不可或缺的角色。而 Apache Kafka，作為業界公認的分布式流處理平颱的翹楚，憑藉其高吞吐量、低延遲、持久化存儲以及強大的可伸縮性，已成為構建現代化數據架構的基石。 本書並非對 Kafka 現有文檔的簡單堆砌，也非局限於某一特定版本的代碼解析。它旨在引領讀者深入 Kafka 的核心設計理念，剖析其底層實現機製，並通過大量的實踐案例，幫助讀者真正理解 Kafka 的“為什麼”和“如何做”。我們期望通過這本書，讓您不僅能夠熟練地使用 Kafka，更能深刻地理解其內部運作，從而在實際工作中遊刃有餘，解決復雜的技術難題，並能根據業務需求對 Kafka 進行優化和調優。 本書內容概覽 第一部分：Kafka 的基石——分布式係統與消息隊列理論 在深入 Kafka 的具體實現之前，理解其所依賴的分布式係統理論和消息隊列的基本概念至關重要。本部分將為讀者打下堅實的理論基礎。 分布式係統的挑戰與演進： CAP 定理及其對分布式係統的影響：一緻性 (Consistency)、可用性 (Availability)、分區容錯性 (Partition Tolerance) 的權衡，以及 Kafka 在其中的取捨。 分布式一緻性協議：Paxos, Raft 等經典協議簡介，以及 Kafka 如何利用 ZooKeeper（或 KRaft）來實現其元數據的強一緻性。 分布式協調與分布式事務：分布式係統中的難點，以及 Kafka 如何通過冪等性、事務等機製來處理。 消息隊列的類型與模式： 點對點 (Point-to-Point) 消息隊列 vs. 發布/訂閱 (Publish/Subscribe) 消息隊列：Kafka 作為發布/訂閱模式的典型代錶，及其與傳統消息隊列的區彆。 消息隊列的核心功能：解耦、異步、削峰填榖、削峰填榖、廣播等，這些在 Kafka 中如何體現。 消息傳遞語義：At-most-once, At-least-once, Exactly-once，Kafka 在這些語義上的實現與權衡。 第二部分：Kafka 架構深度解析 本部分將帶領讀者係統地瞭解 Kafka 的整體架構，從宏觀到微觀，層層剝開其精妙的設計。 Kafka 的核心組件： Broker： Kafka 服務器的基石，負責存儲、處理客戶端請求，以及副本同步。我們將深入剖析 Broker 的啓動流程、網絡模型、請求處理流程，以及其內存與磁盤的數據管理策略。 Producer： 消息的生産者，負責將數據發送到 Kafka 集群。我們將詳細介紹 Producer 的消息發送機製、acks 配置、重試機製、冪等性、事務性發送，以及其背後的發送綫程池與緩衝區管理。 Consumer： 消息的消費者，負責從 Kafka 集群中讀取數據。我們將重點講解 Consumer Group 的概念，Offset 的管理（ZooKeeper/Kafka 內部機製），Rebalance 機製，以及 Consumer 的拉取 (Pull) 模型。 ZooKeeper/KRaft： Kafka 的元數據管理中心。我們將深入探討 ZooKeeper 在 Kafka 中的角色，包括 Leader Election, Controller 的職責，Topic/Partition 的元數據存儲，Broker 注冊與心跳，以及 KRaft（Kafka Raft Metadata mode）作為 ZooKeeper 替代方案的齣現及其優勢。 Topic 與 Partition： Topic 的概念與組織：邏輯上的數據流，如何劃分。 Partition 的重要性：Kafka 實現高吞吐量和可伸縮性的關鍵。我們將深入分析 Partition 的分區策略，Leader-Follower 副本機製，ISR (In-Sync Replicas) 的概念，以及 Partition 的生命周期管理。 副本同步機製：Leader-Follower 如何保證數據的一緻性與容錯性。 Kafka 的消息存儲模型： Log Segment：Kafka 如何將 Topic-Partition 的數據組織成一個個不可變的消息日誌段 (Log Segment)。 索引機製：高效查找消息的稀疏索引 (Sparse Index) 和時間戳索引 (Timestamp Index)。 消息格式：Offset, Timestamp, Message Key, Message Value, Headers 等字段的含義及作用。 數據過期與清理策略：Log Retention Policy (基於時間、基於大小) 的實現原理。 第三部分：Kafka 核心功能深入探索 在掌握瞭 Kafka 的基本架構後，我們將聚焦於其核心功能，理解這些功能背後的實現細節。 Producer 發送機製詳解： Record Accumulator：Producer 如何將待發送的消息纍加到緩衝區。 Sender 綫程：Sender 綫程如何批量打包消息，以及其與 Broker 的通信模型。 Batching 與 Compression： 如何通過消息批量發送和壓縮來提高吞吐量。 acks 配置：`acks=0`, `acks=1`, `acks=all` 的具體含義與性能影響。 冪等性 (Idempotence)： Producer 如何通過 `enable.idempotence=true` 來保證消息不重復發送。 事務性發送 (Transactional Sending)： Producer 如何實現跨多個 Topic-Partition 的事務性消息發送。 Consumer 消費機製剖析： Consumer Group 與 Rebalance： Consumer Group 如何協同工作，以及 Rebalance 過程中可能遇到的問題與解決方案。 Offset Management： Consumer 如何記錄和提交 Offset，以及 ZooKeeper 和 Kafka 內部 Offset Management 的演進。 FetchRequest 與拉取模型： Consumer 如何嚮 Broker 發起 FetchRequest 來拉取數據，以及 Broker 如何響應。 Consumer 端的冪等性與Exactly-once： 在 Consumer 端實現 Exactly-once 語義的挑戰與不同實現方式。 Controller 的職責與容錯： Controller 在 Kafka 集群中的核心地位，負責集群的管理與協調。 Broker 加入與離開集群時的 Controller 動作。 Partition Leader Election 機製：當 Leader Broker 宕機時，Controller 如何選擇新的 Leader。 Topic 的創建、刪除與修改。 Broker 的網絡模型與請求處理： Netty/NIO 在 Broker 中的應用。 Request Handler 綫程池的職責。 Request 隊列的設計與優化。 Leader Broker 如何處理 Produce Request 和 Fetch Request。 Follower Broker 如何同步 Leader 的數據。 第四部分：Kafka 高級特性與優化 本部分將深入探討 Kafka 的高級特性，並提供實用的性能優化和故障排查方法。 Kafka Streams API： 構建實時流處理應用的強大工具，介紹其基本概念、DSL (Domain Specific Language) 和 Processor API。 拓撲 (Topology)、Processor、State Store 等核心概念。 通過實例演示如何使用 Kafka Streams 實現數據轉換、聚閤、窗口操作等。 Kafka Connect API： 構建數據集成管道的利器，實現 Kafka 與外部數據源（數據庫、文件係統、其他消息隊列等）的無縫連接。 Source Connector 和 Sink Connector 的工作原理。 常見 Connectors 的應用場景。 Kafka 的安全機製： 認證 (Authentication)：SASL (Plain, Kerberos) 的配置與原理。 授權 (Authorization)：ACL (Access Control Lists) 的配置與管理。 傳輸層加密：SSL/TLS 的配置與實現。 性能調優與監控： Producer 調優：Batch Size, Lingering Ms, Compression Type, Buffer Memory 等參數。 Consumer 調優：Fetch Size, Max Poll Records, Session Timeout, Heartbeat Interval 等參數。 Broker 調優：JVM 參數、Network Threads, Request Queue Size, File Descriptors 等。 磁盤 I/O 優化。 監控指標與常用監控工具 (Prometheus, Grafana, Kafka Manager, Burrow)。 故障排查與實踐： 常見故障場景分析：Broker 宕機、網絡分區、Producer/Consumer 異常、ZooKeeper 問題等。 日誌分析與診斷工具。 案例分析：根據實際遇到的問題，講解如何定位與解決。 第五部分：Kafka 生態係統與未來展望 Kafka 生態圈組件： Kafka Ecosystem 的發展，如 KSQL, Schema Registry, MirrorMaker 等。 這些組件如何與 Kafka 協同工作，擴展 Kafka 的能力。 KRaft Mode 的演進與影響： KRaft (Kafka Raft Metadata mode) 替代 ZooKeeper 的原因與優勢。 KRaft 的工作原理和在 Kafka 集群中的地位。 Kafka 在雲原生環境下的部署與實踐： Kubernetes 上的 Kafka 部署與管理。 雲服務商提供的 Kafka 服務 (AWS MSK, Confluent Cloud, Azure Event Hubs for Kafka)。 未來趨勢與挑戰： Kafka 在流處理領域的持續發展。 與其他技術的融閤與競爭。 本書特色 體係化梳理： 從基礎概念到核心原理，再到高級特性與實踐，構建完整的 Kafka 知識體係。 深入淺齣： 采用通俗易懂的語言，結閤豐富的圖示，解釋復雜的 Kafka 原理。 源碼級洞察： 雖然不直接展示源碼，但會深入剖析源碼背後的設計思路，讓讀者理解“為什麼這麼設計”。 實踐導嚮： 結閤實際應用場景，提供大量的調優和故障排查經驗，幫助讀者解決實際問題。 前瞻性視角： 關注 Kafka 的最新發展，如 KRaft Mode，並探討其未來趨勢。 目標讀者 對分布式係統、消息隊列有一定瞭解，希望深入學習 Kafka 的開發者、架構師。 已經在使用 Kafka，但希望更深入理解其內部機製，以便進行性能優化或故障排查的工程師。 希望構建高可用、高吞吐量實時數據流處理平颱的係統設計者。 對大數據技術棧感興趣，希望掌握 Kafka 這一核心組件的學生和研究人員。 結語 Apache Kafka 已經超越瞭一個簡單的消息隊列，它已成為構建現代實時數據架構的基石。掌握 Kafka 的核心技術，理解其精妙的設計，將極大地提升您在數據處理領域的競爭力。本書旨在成為您學習 Kafka 的得力助手，陪伴您從入門到精通，開啓您的流處理技術探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，Kafka在業界以其高吞吐量、低延遲和可擴展性著稱，但對其內部實現細節的理解，始終是很多開發者心中的一塊“硬骨頭”。《Kafka技術內幕 圖文詳解Kafka源碼設計與實現》的齣現，恰好滿足瞭這一需求。我特彆關注書中是否會深入講解Kafka的“零拷貝”（zero-copy）技術，以及它如何通過sendFileChannel和mmap等技術來提高消息傳輸效率。同時，Kafka作為消息隊列，其消息的有序性是如何保證的，尤其是在分區內的有序性，以及跨分區的有序性是否能夠實現，這些都是我非常感興趣的內容。如果書中能夠解析Producer如何與Broker進行批量發送，以及Consumer如何進行批量拉取，並且講解其中的限流和擁塞控製機製，那將極大地幫助我理解Kafka是如何在高並發場景下保持穩定運行的。此外，對於Kafka的ZooKeeper依賴，我希望能看到書中詳細解釋ZooKeeper在Kafka中的作用，比如集群元數據的管理、Broker注冊、Controller選舉、Topic/Partition的Leader選擇等。瞭解這些細節，有助於我們理解Kafka的分布式協調機製，以及在ZooKeeper齣現問題時，如何進行故障排查。

評分☆☆☆☆☆

這次入手的《Kafka技術內幕 圖文詳解Kafka源碼設計與實現》，從書名來看，就充滿瞭技術深度和實踐價值。我一直認為，學習分布式係統，不深入源碼是很難真正掌握其精髓的。這本書承諾“源碼設計與實現”，這對我來說是極大的吸引力。我非常期待書中能夠對Kafka的核心組件，例如Broker、Controller、Producer、Consumer等，進行詳細的源碼級彆分析。特彆是，我想瞭解Kafka是如何設計其網絡層，如何處理大量的TCP連接，以及Reactor模式在其中扮演的角色。在消息傳遞方麵，書中是否會詳細講解Kafka的消息格式，消息的序列化與反序列化過程，以及消息的可靠傳輸是如何實現的。另外，對於Kafka的生態係統，例如Kafka Streams、Kafka Connect等，如果書中能夠對其核心原理和源碼實現有所涉及，那就更好瞭。這本書的“圖文詳解”也讓我充滿瞭期待，我希望通過圖錶和源碼的結閤，能夠更直觀地理解Kafka在內存管理、綫程調度、數據持久化以及網絡通信等方麵的具體實現。這本書的價值，我預估在於它能夠幫助開發者真正理解Kafka的“為什麼”和“怎麼做”，從而在實際工作中能夠更遊刃有餘地應對各種挑戰。

評分☆☆☆☆☆

拿到《Kafka技術內幕 圖文詳解Kafka源碼設計與實現》後，我最先關注的就是它的“圖文詳解”部分。我發現很多技術書籍，雖然講解深入，但文字描述過於抽象，如果能有清晰的圖示輔助理解，將會事半功倍。我希望這本書能夠通過大量的架構圖、時序圖、流程圖等，將Kafka復雜的內部組件和交互過程可視化，比如Broker之間的Leader Follower同步過程，Producer發送消息到Broker再到Consumer拉取消息的整個鏈路，甚至是Zookeeper節點上存儲的元數據結構。此外，我對Kafka的異常處理和容錯機製也充滿好奇。在分布式係統中，任何一個環節都可能齣現問題，瞭解Kafka是如何應對這些挑戰的，比如Broker宕機、網絡隔離、消息丟失或重復等情況，以及它提供瞭哪些機製來保證係統的健壯性，對我來說至關重要。書中如果能結閤實際的源碼片段，一步步地剖析這些機製的實現，並給齣相應的注釋和解釋，那就更完美瞭。我期待這本書能夠幫助我構建起一個對Kafka整體架構和關鍵原理的清晰認知，並且能夠將這些知識遷移到實際的生産環境中，從而更好地優化和維護Kafka集群。

評分☆☆☆☆☆

終於入手瞭這本《Kafka技術內幕 圖文詳解Kafka源碼設計與實現》！拿到書的那一刻，沉甸甸的紙質感就讓我對接下來的閱讀充滿瞭期待。我一直對Kafka這個分布式消息隊列係統的工作原理深感好奇，尤其是在實際工作中，經常需要處理海量數據的實時傳輸和高可用性問題，而Kafka正是解決這些挑戰的關鍵技術。這本書的標題就直擊要點，“技術內幕”、“源碼設計與實現”，這暗示著它將深入剖析Kafka的底層機製，而“圖文詳解”則預示著閱讀過程不會枯燥乏味，大量的圖示和代碼解析將幫助我更直觀地理解那些復雜的概念。我希望通過這本書，能夠真正理解Kafka在 Broker 內部是如何處理消息的，Producer 和 Consumer 的交互邏輯究竟是怎樣的，以及 Zookeeper 在整個 Kafka 集群中扮演著怎樣的角色。尤其感興趣的是，書中是否會詳細講解Kafka的分區（partitioning）策略、副本（replication）機製、ISR（In-Sync Replicas）的維護、以及消費者組（consumer group）的偏移量（offset）管理。這些都是影響Kafka性能、可靠性和吞吐量的核心要素。此外，我也非常期待書中關於Kafka的生産者和消費者客戶端源碼的講解，瞭解它們是如何與Broker進行通信，又是如何進行消息的發送和消費的。如果能再深入到Kafka的日誌存儲、消息檢索、以及網絡通信（如Netty的使用）等方麵，那就更是錦上添花瞭。總之，這本書在我看來，是想要真正掌握Kafka，從“知道”到“理解”再到“精通”的必讀書籍。

評分☆☆☆☆☆

迫不及待地翻開瞭《Kafka技術內幕 圖文詳解Kafka源碼設計與實現》，第一印象是印刷質量相當不錯，紙張厚實，排版也比較清晰。我一直覺得，要真正理解一個復雜的係統，源碼是繞不開的一環。很多時候，我們用到的技術，僅僅停留在API層麵，對於其背後的實現邏輯知之甚少，這在遇到問題排查時就顯得尤為被動。這本書正是瞄準瞭這一痛點，試圖通過源碼的視角來揭示Kafka的運作真相。我特彆期待它能在Broker端詳細解釋Leader Election、Controller與Broker之間的通信，以及Broker如何高效地處理大量並發的讀寫請求。Kafka的消息持久化機製，即日誌段（log segment）的組織方式，數據如何被刷盤，以及頁緩存（page cache）在其中扮演的角色，這些內容都是我非常想深入瞭解的。另外，在消費者端，我希望看到關於Rebalance的過程是如何觸發和處理的，消費者是如何動態加入和退齣消費組的，以及Kafka是如何保證消費者的Exactly-once、At-least-once語義的。如果書中能對Kafka的內存管理、綫程模型、以及如何進行性能調優給齣一些源碼層麵的指導，那這本書的價值將大大提升。總而言之，這本書對於我這類希望深入探究技術本質，而不是僅僅停留在錶麵使用的開發者來說，無疑是一本寶藏。

評分☆☆☆☆☆

物流速度快，快遞小哥服務態度好

評分☆☆☆☆☆

整體內容還是不錯的。

評分☆☆☆☆☆

商品質量很好，物流很快，一如既往的支持京東

評分☆☆☆☆☆

一下買瞭三本。新一代mq kafka,隻要是大公司都會用的中間件。本書是java8,kafka0.9。希望對大傢有幫助

評分☆☆☆☆☆

這麼好的書，還不錯吧。一切加油和美好。這麼好的書，還不錯吧。一切加油和美好。

評分☆☆☆☆☆

一直想買這本書，很好

評分☆☆☆☆☆

好書，正品

評分☆☆☆☆☆

質量不錯，好好學習，充電

評分☆☆☆☆☆

暫時還未看，不過評價挺高的！