Kafka權威指南 Kafka技術內幕 Kafka源碼設計實現教程書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Kafka
• 消息隊列
• 分布式係統
• 大數據
• 實時計算
• 技術書籍
• 源碼分析
• Kafka技術
• Kafka入門
• Kafka原理

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115473271

商品編碼：22294230239

齣版信息

書 名Kafka威指南

係列書名圖靈程序設計叢書

執行編輯關於本書的內容有任何問題，請聯係 張海艷

書 號978-7-115-47327-1

定 價69.00 元

頁 數232

印刷方式單色

開 本16開

齣版狀態正在排版

原書名Kafka: The Definitive Guide:

原書號9781491936160

本書特色

每個應用程序都會産生數據，包括日誌消息、度量指標、用戶活動記錄、響應消息等。如何移動數據，幾乎變得與數據本身一樣重要。如果你是架構師、開發者或者産品工程師，同時也是Apache Kafka新手，那麼這本實踐指南將會幫助你成為流式平颱上處理實時數據的專傢。

 

本書由齣身於LinkedIn的Kafka核心作者和一綫技術人員共同執筆，詳細介紹瞭如何部署Kafka集群、開發可靠的基於事件驅動的微服務，以及基於Kafka平颱構建可伸縮的流式應用程序。通過詳盡示例，你將會瞭解到Kafka的設計原則、可靠性保證、關鍵API，以及復製協議、控製器和存儲層等架構細節。

 

● 瞭解發布和訂閱消息模型以及該模型如何被應用在大數據生態係統中

● 學習使用Kafka生産者和消費者來生成消息和讀取消息

● 瞭解Kafka保證可靠性數據傳遞的模式和場景需求

● 使用Kafka構建數據管道和應用程序的佳實踐

● 在生産環境中管理Kafka，包括監控、調優和維護

● 瞭解Kafka的關鍵度量指標

● 探索Kafka如何成為流式處理利器

目錄

本書是關於Kafka的全麵教程，主要內容包括：Kafka相對於其他消息隊列係統的優點，主要是它如何完美匹配大數據平颱開發；詳解Kafka內部設計；用Kafka構建應用的佳實踐；理解在生産中部署Kafka的佳方式；如何確保Kafka集群的安全。

Kafka威指南

《數據洪流的馭者：精通分布式流處理》 在信息爆炸的數字時代，數據如同奔騰不息的洪流，以驚人的速度産生、流動並被消費。如何有效地捕捉、處理和響應這些實時數據，已經成為企業在激烈的市場競爭中脫穎而齣的關鍵。本書並非簡單介紹一款工具的使用方法，而是深入剖析分布式流處理係統的核心理念、架構設計與實踐應用，旨在為讀者構建一套係統性的知識體係，使其能夠駕馭數據洪流，將其轉化為驅動業務增長的強大動力。 本書定位： 本書麵嚮的對象是那些希望深入理解分布式流處理技術，並將其應用於實際工作中的工程師、架構師、技術管理者以及對大數據領域充滿熱情的研究者。無論您是初次接觸流處理，還是已經在相關領域有一定經驗，本書都將提供寶貴的洞察和實用的指導。我們不側重於某個特定框架的“增刪改查”，而是緻力於揭示分布式流處理係統背後共通的原理，以及如何根據業務需求選擇和設計最優的解決方案。 核心內容概覽： 本書將帶領讀者從宏觀到微觀，層層剝繭，深入理解分布式流處理的各個層麵。 第一部分：流處理的基石——理解數據流的本質 何謂“流”？ 我們將從概念層麵齣發，辨析批處理與流處理的根本區彆，強調流處理在低延遲、實時性方麵的獨特優勢，並探討其在不同業務場景下的應用價值，例如實時推薦、欺詐檢測、物聯網數據分析、用戶行為追蹤等。 數據流的特徵與挑戰： 深入分析數據流的無界性、順序性、遲到數據、亂序數據等特性，以及這些特性給係統設計帶來的挑戰。理解這些挑戰是設計魯棒、可伸縮流處理係統的第一步。 分布式係統的基本原則： 在深入流處理之前，我們將迴顧分布式係統設計的核心原則，包括一緻性、可用性、分區容錯性（CAP理論）、節點間的通信機製、容錯與恢復策略等。這些原則是構建任何分布式係統的基石，流處理係統也不例外。 第二部分：分布式流處理架構的演進與核心組件 從傳統消息隊列到流處理平颱： 迴顧消息隊列在數據流傳輸中的作用，並逐步引齣更強大的流處理平颱，它們不僅僅是數據傳輸的管道，更是集數據攝取、存儲、計算、處理於一體的完整生態。 數據攝取層： 探討如何高效、可靠地將海量數據從各種數據源（如日誌文件、數據庫變更、網絡傳感器、應用程序事件等）實時采集到流處理係統中。我們將介紹不同的數據攝取模式和相關的技術考量，如數據生産者、消息代理（Broker）的角色、以及如何保證數據的持久化和順序性。 數據存儲與緩衝層： 分析流處理過程中數據的存儲需求。理解為何需要一個中間存儲或緩衝層來應對數據生産速率與消費速率不匹配的情況，以及如何處理數據積壓、數據迴溯等問題。我們將探討一些常用的技術手段，以及它們在容錯和持久化方麵的作用。 計算引擎層： 這是流處理的核心。我們將深入剖析流式計算引擎的設計哲學，包括狀態管理、窗口操作（滾動窗口、滑動窗口、會話窗口）、事件時間與處理時間、容錯機製（如Checkpointing、Exactly-once語義的實現）、以及如何處理復雜的數據轉換和聚閤。 數據消費層： 探討如何將處理後的數據輸齣到各種下遊係統，如數據庫、數據倉庫、實時儀錶盤、機器學習模型等。我們將關注數據消費的可靠性、冪等性以及如何處理下遊係統的吞吐量限製。 第三部分：構建高性能、可伸縮的流處理係統 設計模式與最佳實踐： 介紹在分布式流處理係統中常用的設計模式，如生産者-消費者模式、發布-訂閱模式、流-錶閤並（Stream-Table Duality）等。我們將結閤實際案例，講解如何運用這些模式解決常見的流處理難題。 狀態管理與容錯： 深入探討流處理中的狀態管理，這是實現復雜計算（如聚閤、JOIN）的關鍵。我們將詳細講解狀態的持久化、一緻性以及在節點故障時如何快速恢復狀態，以保證流處理的連續性和準確性。 性能優化與調優： 分析影響流處理係統性能的關鍵因素，如網絡延遲、數據序列化、計算邏輯、資源分配等。提供一套係統性的性能調優方法論，包括如何識彆性能瓶頸、調整參數配置、優化代碼實現等。 可伸縮性設計： 探討如何設計能夠彈性伸縮的流處理係統，以應對不斷增長的數據量和不斷變化的業務需求。我們將講解水平擴展（Horizontal Scaling）的策略，以及如何動態地增加或減少計算資源。 監控與運維： 強調在分布式流處理係統中，完善的監控體係和有效的運維手段至關重要。我們將討論如何設計有效的監控指標，收集日誌信息，以及如何處理告警和進行故障排查。 第四部分：高級主題與未來展望 事件驅動架構（EDA）與流處理： 探討流處理係統如何成為構建事件驅動架構的核心，以及EDA如何賦能企業實現更敏捷、更智能的業務響應。 流批一體： 分析流處理與批處理的融閤趨勢，介紹如何構建能夠同時處理實時數據和曆史數據的統一平颱，從而簡化架構，提高開發效率。 流處理與機器學習的結閤： 探討如何將流處理技術與機器學習模型相結閤，實現實時模型的訓練、部署與推理，例如實時個性化推薦、動態風險評估等。 安全性與閤規性： 關注分布式流處理係統在數據安全、隱私保護和閤規性方麵的要求，以及如何設計和實現安全可靠的數據流處理方案。 行業發展趨勢： 展望分布式流處理技術的未來發展方嚮，如更智能的流處理、更自動化的運維、以及在邊緣計算等新場景下的應用。 本書特色： 理論與實踐並重： 本書不僅深入講解流處理背後的理論知識，更強調在實際應用中的落地方法。我們將通過大量的概念性闡述和邏輯分析，幫助讀者建立起深刻的理解。 架構思維導嚮： 我們鼓勵讀者從係統架構的視角去思考問題，理解不同組件之間的協同關係，以及如何根據業務需求設計齣健壯、可擴展的解決方案，而非僅僅停留在技術細節。 通用性與深度： 本書的理念和原則適用於絕大多數分布式流處理場景，無論您最終選擇使用哪款技術棧，都能從中獲益。我們將深入剖析核心概念，幫助您掌握“不變”的知識。 嚴謹的邏輯與清晰的錶達： 我們力求用清晰、嚴謹的語言闡述復雜的概念，避免使用晦澀難懂的術語，確保讀者能夠順暢地理解和吸收。 閱讀本書，您將能夠： 深刻理解分布式流處理的價值與挑戰。 掌握構建高性能、高可用流處理係統的核心原理與設計模式。 能夠根據業務需求，選擇和設計閤適的流處理架構。 具備診斷和解決分布式流處理係統常見問題的能力。 為迎接數據驅動的未來做好充分的技術準備。 在這個數據驅動的時代，掌握分布式流處理技術，意味著掌握瞭驅動業務創新和實現技術領先的金鑰匙。本書將是您在這條道路上不可或缺的指南。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《Kafka源碼設計實現教程》的這部分時，我真的被作者的嚴謹和細緻摺服瞭。他不僅僅是描述 Kafka 的 API 和配置，而是真正地鑽進代碼的海洋，帶領我們一步步理解 Kafka 背後的邏輯。從 Producer 的發送流程，到 Consumer 的拉取機製，再到 Broker 的數據處理和存儲，每一個環節都進行瞭詳細的代碼解讀。尤其是關於 Producer 如何實現批量發送、壓縮以及如何處理失敗重試的策略，書中都通過分析源碼得到瞭驗證。我之前一直在糾結 Producer 的ack配置到底有什麼區彆，讀完這一章，結閤代碼，我纔真正明白瞭 `acks=0`、`acks=1` 和 `acks=all` 在數據可靠性和吞吐量上的權衡。同樣，Consumer 的 `offset` 管理也是一個容易讓人混淆的地方，書中通過源碼揭示瞭 Kafka 如何實現 `at-least-once` 和 `exactly-once` 的語義（盡管 `exactly-once` 的實現非常復雜），讓我對 Kafka 的可靠性保證有瞭更深的認識。對於想要深入理解 Kafka 工作原理，甚至想要為 Kafka 貢獻代碼的開發者來說，這部分內容簡直是不可或缺的。

評分☆☆☆☆☆

最近終於有時間靜下心來，啃瞭幾天《Kafka權威指南》。這本書對我這個剛入門 Kafka 的新手來說，簡直是及時雨。它沒有上來就拋齣晦澀難懂的源碼和配置參數，而是從最基礎的概念講起，比如 Kafka 到底是什麼，它能解決什麼問題，在整個分布式係統架構中扮演什麼角色。讀第一部分的時候，我感覺作者仿佛就在我身邊，耐心地解答我腦海裏冒齣的每一個“為什麼”。比如，生産者和消費者是怎麼工作的？為什麼 Kafka 要設計成分布式的？分區（partition）和副本（replica）的作用分彆是什麼？這些核心概念，書裏都用非常通俗易懂的語言和生動的比喻來解釋，讓我這個完全沒接觸過消息隊列的人，也能很快建立起對 Kafka 的基本認知。而且，書裏還穿插瞭一些實際的應用場景，比如日誌收集、流式處理等，讓我看到 Kafka 並非隻是理論上的概念，而是實實在在能夠解決生産環境中痛點的工具。看完第一部分，我已經覺得茅塞頓開，不再對 Kafka 感到陌生和畏懼瞭。

評分☆☆☆☆☆

總的來說，《Kafka技術內幕》這本書給我的整體感受是，它不僅僅是一本技術書籍，更像是一份經驗的總結和智慧的傳承。作者在講解 Kafka 的高級特性時，比如 Kafka Streams、Kafka Connect 等，並沒有生硬地堆砌概念，而是結閤瞭大量的實際應用案例。他會告訴你，在什麼場景下應該使用 Kafka Streams 來構建流式處理應用，在什麼情況下選擇 Kafka Connect 來進行數據集成，並且會給齣一些實現的最佳實踐。我特彆喜歡書中關於如何優化 Kafka 性能的章節，裏麵提到瞭一些我之前從未想過的調優技巧，比如調整 JVM 參數、優化網絡配置、以及如何閤理地選擇消息的序列化格式等。這些都是在實際工作中可以立即派上用場的內容。而且，這本書的語言風格非常親切，即使在講解復雜的技術點時，也始終保持著一種耐心和引導性，讓我覺得學習的過程充滿瞭樂趣，而不是一種負擔。對於任何希望深入理解 Kafka，並將其應用於實際業務的開發者和架構師來說，這本書都值得你擁有。

評分☆☆☆☆☆

這本書讓我最受益匪淺的部分，莫過於它對 Kafka 集群管理和運維方麵的深度探討。很多時候，我們隻關注如何使用 Kafka，卻忽略瞭如何讓它穩定、高效地運行在生産環境中。《Kafka權威指南》裏關於 Broker 的配置選項，比如 `num.partitions`、`replication.factor`、`log.segment.bytes` 等等，都進行瞭詳盡的解釋，並且給齣瞭在不同場景下的建議。我還學到瞭如何監控 Kafka 集群的狀態，通過 JMX、Metrics 等工具來收集關鍵指標，比如消息的生産和消費速率、Lag 指標、Broker 的 CPU 和內存占用等，以及如何根據這些指標來診斷潛在的問題。書中還提到瞭 Kafka 的擴容和縮容操作，以及如何進行數據遷移和故障恢復，這些都是在實際工作中會遇到的高頻場景。讀完這部分，我感覺自己從一個 Kafka 用戶，逐漸變成瞭一個能夠對 Kafka 集群進行初步管理的運維人員。

評分☆☆☆☆☆

接著深入閱讀《Kafka技術內幕》，我纔真正體會到 Kafka 在性能和可靠性方麵的設計有多麼精妙。書裏詳細剖析瞭 Kafka 的消息存儲機製，包括日誌文件、索引文件以及如何通過這些文件實現高效的讀寫。特彆是關於頁緩存（page cache）的應用，讓我驚嘆於 Kafka 如何利用操作係統底層的特性來大幅提升數據讀寫的速度，幾乎達到瞭內存級彆的性能。對於那些關心 Kafka 吞吐量和延遲的用戶來說，這部分內容絕對是寶藏。更讓我印象深刻的是，書中對 Kafka 數據持久化和容錯機製的講解。通過多副本機製，Kafka 能夠保證即使部分節點發生故障，數據也不會丟失。而 Leader 選舉、ISR（In-Sync Replicas）等概念的深入剖析，則讓我理解瞭 Kafka 是如何在分布式環境下實現高可用性的。在閱讀過程中，我還會時不時地對照著自己之前學習到的分布式係統知識，發現 Kafka 在這些基礎理論的應用上，確實做到瞭極緻。感覺像是打開瞭新世界的大門，之前隻知道 Kafka 快，但不知道它為什麼快，現在終於有瞭一個清晰的答案。

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