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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115473271

商品编码：22294230239

出版信息

书 名Kafka威指南

系列书名图灵程序设计丛书

执行编辑关于本书的内容有任何问题，请联系 张海艳

书 号978-7-115-47327-1

定 价69.00 元

页 数232

印刷方式单色

开 本16开

出版状态正在排版

原书名Kafka: The Definitive Guide:

原书号9781491936160

本书特色

每个应用程序都会产生数据，包括日志消息、度量指标、用户活动记录、响应消息等。如何移动数据，几乎变得与数据本身一样重要。如果你是架构师、开发者或者产品工程师，同时也是Apache Kafka新手，那么这本实践指南将会帮助你成为流式平台上处理实时数据的专家。

 

本书由出身于LinkedIn的Kafka核心作者和一线技术人员共同执笔，详细介绍了如何部署Kafka集群、开发可靠的基于事件驱动的微服务，以及基于Kafka平台构建可伸缩的流式应用程序。通过详尽示例，你将会了解到Kafka的设计原则、可靠性保证、关键API，以及复制协议、控制器和存储层等架构细节。

 

● 了解发布和订阅消息模型以及该模型如何被应用在大数据生态系统中

● 学习使用Kafka生产者和消费者来生成消息和读取消息

● 了解Kafka保证可靠性数据传递的模式和场景需求

● 使用Kafka构建数据管道和应用程序的佳实践

● 在生产环境中管理Kafka，包括监控、调优和维护

● 了解Kafka的关键度量指标

● 探索Kafka如何成为流式处理利器

目录

本书是关于Kafka的全面教程，主要内容包括：Kafka相对于其他消息队列系统的优点，主要是它如何完美匹配大数据平台开发；详解Kafka内部设计；用Kafka构建应用的佳实践；理解在生产中部署Kafka的佳方式；如何确保Kafka集群的安全。

Kafka威指南

《数据洪流的驭者：精通分布式流处理》 在信息爆炸的数字时代，数据如同奔腾不息的洪流，以惊人的速度产生、流动并被消费。如何有效地捕捉、处理和响应这些实时数据，已经成为企业在激烈的市场竞争中脱颖而出的关键。本书并非简单介绍一款工具的使用方法，而是深入剖析分布式流处理系统的核心理念、架构设计与实践应用，旨在为读者构建一套系统性的知识体系，使其能够驾驭数据洪流，将其转化为驱动业务增长的强大动力。 本书定位： 本书面向的对象是那些希望深入理解分布式流处理技术，并将其应用于实际工作中的工程师、架构师、技术管理者以及对大数据领域充满热情的研究者。无论您是初次接触流处理，还是已经在相关领域有一定经验，本书都将提供宝贵的洞察和实用的指导。我们不侧重于某个特定框架的“增删改查”，而是致力于揭示分布式流处理系统背后共通的原理，以及如何根据业务需求选择和设计最优的解决方案。 核心内容概览： 本书将带领读者从宏观到微观，层层剥茧，深入理解分布式流处理的各个层面。 第一部分：流处理的基石——理解数据流的本质 何谓“流”？ 我们将从概念层面出发，辨析批处理与流处理的根本区别，强调流处理在低延迟、实时性方面的独特优势，并探讨其在不同业务场景下的应用价值，例如实时推荐、欺诈检测、物联网数据分析、用户行为追踪等。 数据流的特征与挑战： 深入分析数据流的无界性、顺序性、迟到数据、乱序数据等特性，以及这些特性给系统设计带来的挑战。理解这些挑战是设计鲁棒、可伸缩流处理系统的第一步。 分布式系统的基本原则： 在深入流处理之前，我们将回顾分布式系统设计的核心原则，包括一致性、可用性、分区容错性（CAP理论）、节点间的通信机制、容错与恢复策略等。这些原则是构建任何分布式系统的基石，流处理系统也不例外。 第二部分：分布式流处理架构的演进与核心组件 从传统消息队列到流处理平台： 回顾消息队列在数据流传输中的作用，并逐步引出更强大的流处理平台，它们不仅仅是数据传输的管道，更是集数据摄取、存储、计算、处理于一体的完整生态。 数据摄取层： 探讨如何高效、可靠地将海量数据从各种数据源（如日志文件、数据库变更、网络传感器、应用程序事件等）实时采集到流处理系统中。我们将介绍不同的数据摄取模式和相关的技术考量，如数据生产者、消息代理（Broker）的角色、以及如何保证数据的持久化和顺序性。 数据存储与缓冲层： 分析流处理过程中数据的存储需求。理解为何需要一个中间存储或缓冲层来应对数据生产速率与消费速率不匹配的情况，以及如何处理数据积压、数据回溯等问题。我们将探讨一些常用的技术手段，以及它们在容错和持久化方面的作用。 计算引擎层： 这是流处理的核心。我们将深入剖析流式计算引擎的设计哲学，包括状态管理、窗口操作（滚动窗口、滑动窗口、会话窗口）、事件时间与处理时间、容错机制（如Checkpointing、Exactly-once语义的实现）、以及如何处理复杂的数据转换和聚合。 数据消费层： 探讨如何将处理后的数据输出到各种下游系统，如数据库、数据仓库、实时仪表盘、机器学习模型等。我们将关注数据消费的可靠性、幂等性以及如何处理下游系统的吞吐量限制。 第三部分：构建高性能、可伸缩的流处理系统 设计模式与最佳实践： 介绍在分布式流处理系统中常用的设计模式，如生产者-消费者模式、发布-订阅模式、流-表合并（Stream-Table Duality）等。我们将结合实际案例，讲解如何运用这些模式解决常见的流处理难题。 状态管理与容错： 深入探讨流处理中的状态管理，这是实现复杂计算（如聚合、JOIN）的关键。我们将详细讲解状态的持久化、一致性以及在节点故障时如何快速恢复状态，以保证流处理的连续性和准确性。 性能优化与调优： 分析影响流处理系统性能的关键因素，如网络延迟、数据序列化、计算逻辑、资源分配等。提供一套系统性的性能调优方法论，包括如何识别性能瓶颈、调整参数配置、优化代码实现等。 可伸缩性设计： 探讨如何设计能够弹性伸缩的流处理系统，以应对不断增长的数据量和不断变化的业务需求。我们将讲解水平扩展（Horizontal Scaling）的策略，以及如何动态地增加或减少计算资源。 监控与运维： 强调在分布式流处理系统中，完善的监控体系和有效的运维手段至关重要。我们将讨论如何设计有效的监控指标，收集日志信息，以及如何处理告警和进行故障排查。 第四部分：高级主题与未来展望 事件驱动架构（EDA）与流处理： 探讨流处理系统如何成为构建事件驱动架构的核心，以及EDA如何赋能企业实现更敏捷、更智能的业务响应。 流批一体： 分析流处理与批处理的融合趋势，介绍如何构建能够同时处理实时数据和历史数据的统一平台，从而简化架构，提高开发效率。 流处理与机器学习的结合： 探讨如何将流处理技术与机器学习模型相结合，实现实时模型的训练、部署与推理，例如实时个性化推荐、动态风险评估等。 安全性与合规性： 关注分布式流处理系统在数据安全、隐私保护和合规性方面的要求，以及如何设计和实现安全可靠的数据流处理方案。 行业发展趋势： 展望分布式流处理技术的未来发展方向，如更智能的流处理、更自动化的运维、以及在边缘计算等新场景下的应用。 本书特色： 理论与实践并重： 本书不仅深入讲解流处理背后的理论知识，更强调在实际应用中的落地方法。我们将通过大量的概念性阐述和逻辑分析，帮助读者建立起深刻的理解。 架构思维导向： 我们鼓励读者从系统架构的视角去思考问题，理解不同组件之间的协同关系，以及如何根据业务需求设计出健壮、可扩展的解决方案，而非仅仅停留在技术细节。 通用性与深度： 本书的理念和原则适用于绝大多数分布式流处理场景，无论您最终选择使用哪款技术栈，都能从中获益。我们将深入剖析核心概念，帮助您掌握“不变”的知识。 严谨的逻辑与清晰的表达： 我们力求用清晰、严谨的语言阐述复杂的概念，避免使用晦涩难懂的术语，确保读者能够顺畅地理解和吸收。 阅读本书，您将能够： 深刻理解分布式流处理的价值与挑战。 掌握构建高性能、高可用流处理系统的核心原理与设计模式。 能够根据业务需求，选择和设计合适的流处理架构。 具备诊断和解决分布式流处理系统常见问题的能力。 为迎接数据驱动的未来做好充分的技术准备。 在这个数据驱动的时代，掌握分布式流处理技术，意味着掌握了驱动业务创新和实现技术领先的金钥匙。本书将是您在这条道路上不可或缺的指南。

评分☆☆☆☆☆

接着深入阅读《Kafka技术内幕》，我才真正体会到 Kafka 在性能和可靠性方面的设计有多么精妙。书里详细剖析了 Kafka 的消息存储机制，包括日志文件、索引文件以及如何通过这些文件实现高效的读写。特别是关于页缓存（page cache）的应用，让我惊叹于 Kafka 如何利用操作系统底层的特性来大幅提升数据读写的速度，几乎达到了内存级别的性能。对于那些关心 Kafka 吞吐量和延迟的用户来说，这部分内容绝对是宝藏。更让我印象深刻的是，书中对 Kafka 数据持久化和容错机制的讲解。通过多副本机制，Kafka 能够保证即使部分节点发生故障，数据也不会丢失。而 Leader 选举、ISR（In-Sync Replicas）等概念的深入剖析，则让我理解了 Kafka 是如何在分布式环境下实现高可用性的。在阅读过程中，我还会时不时地对照着自己之前学习到的分布式系统知识，发现 Kafka 在这些基础理论的应用上，确实做到了极致。感觉像是打开了新世界的大门，之前只知道 Kafka 快，但不知道它为什么快，现在终于有了一个清晰的答案。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，《Kafka技术内幕》这本书给我的整体感受是，它不仅仅是一本技术书籍，更像是一份经验的总结和智慧的传承。作者在讲解 Kafka 的高级特性时，比如 Kafka Streams、Kafka Connect 等，并没有生硬地堆砌概念，而是结合了大量的实际应用案例。他会告诉你，在什么场景下应该使用 Kafka Streams 来构建流式处理应用，在什么情况下选择 Kafka Connect 来进行数据集成，并且会给出一些实现的最佳实践。我特别喜欢书中关于如何优化 Kafka 性能的章节，里面提到了一些我之前从未想过的调优技巧，比如调整 JVM 参数、优化网络配置、以及如何合理地选择消息的序列化格式等。这些都是在实际工作中可以立即派上用场的内容。而且，这本书的语言风格非常亲切，即使在讲解复杂的技术点时，也始终保持着一种耐心和引导性，让我觉得学习的过程充满了乐趣，而不是一种负担。对于任何希望深入理解 Kafka，并将其应用于实际业务的开发者和架构师来说，这本书都值得你拥有。

评分☆☆☆☆☆

最近终于有时间静下心来，啃了几天《Kafka权威指南》。这本书对我这个刚入门 Kafka 的新手来说，简直是及时雨。它没有上来就抛出晦涩难懂的源码和配置参数，而是从最基础的概念讲起，比如 Kafka 到底是什么，它能解决什么问题，在整个分布式系统架构中扮演什么角色。读第一部分的时候，我感觉作者仿佛就在我身边，耐心地解答我脑海里冒出的每一个“为什么”。比如，生产者和消费者是怎么工作的？为什么 Kafka 要设计成分布式的？分区（partition）和副本（replica）的作用分别是什么？这些核心概念，书里都用非常通俗易懂的语言和生动的比喻来解释，让我这个完全没接触过消息队列的人，也能很快建立起对 Kafka 的基本认知。而且，书里还穿插了一些实际的应用场景，比如日志收集、流式处理等，让我看到 Kafka 并非只是理论上的概念，而是实实在在能够解决生产环境中痛点的工具。看完第一部分，我已经觉得茅塞顿开，不再对 Kafka 感到陌生和畏惧了。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《Kafka源码设计实现教程》的这部分时，我真的被作者的严谨和细致折服了。他不仅仅是描述 Kafka 的 API 和配置，而是真正地钻进代码的海洋，带领我们一步步理解 Kafka 背后的逻辑。从 Producer 的发送流程，到 Consumer 的拉取机制，再到 Broker 的数据处理和存储，每一个环节都进行了详细的代码解读。尤其是关于 Producer 如何实现批量发送、压缩以及如何处理失败重试的策略，书中都通过分析源码得到了验证。我之前一直在纠结 Producer 的ack配置到底有什么区别，读完这一章，结合代码，我才真正明白了 `acks=0`、`acks=1` 和 `acks=all` 在数据可靠性和吞吐量上的权衡。同样，Consumer 的 `offset` 管理也是一个容易让人混淆的地方，书中通过源码揭示了 Kafka 如何实现 `at-least-once` 和 `exactly-once` 的语义（尽管 `exactly-once` 的实现非常复杂），让我对 Kafka 的可靠性保证有了更深的认识。对于想要深入理解 Kafka 工作原理，甚至想要为 Kafka 贡献代码的开发者来说，这部分内容简直是不可或缺的。

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这本书让我最受益匪浅的部分，莫过于它对 Kafka 集群管理和运维方面的深度探讨。很多时候，我们只关注如何使用 Kafka，却忽略了如何让它稳定、高效地运行在生产环境中。《Kafka权威指南》里关于 Broker 的配置选项，比如 `num.partitions`、`replication.factor`、`log.segment.bytes` 等等，都进行了详尽的解释，并且给出了在不同场景下的建议。我还学到了如何监控 Kafka 集群的状态，通过 JMX、Metrics 等工具来收集关键指标，比如消息的生产和消费速率、Lag 指标、Broker 的 CPU 和内存占用等，以及如何根据这些指标来诊断潜在的问题。书中还提到了 Kafka 的扩容和缩容操作，以及如何进行数据迁移和故障恢复，这些都是在实际工作中会遇到的高频场景。读完这部分，我感觉自己从一个 Kafka 用户，逐渐变成了一个能够对 Kafka 集群进行初步管理的运维人员。

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