1.【SpringBoot系列】SpringBoot整合Kafka(含源码)
2.Kafka Logcleaner源码分析
3.kafka源码阅读之MacBook Pro M1搭建Kafka2.7版本源码运行环境
4.浅析源码 golang kafka sarama包(一)如何生产消息以及通过docker部署kafka集群with kraft
【SpringBoot系列】SpringBoot整合Kafka(含源码)
在现代微服务架构的生生产构建中，消息队列扮演着关键角色，产源而Apache Kafka凭借其高吞吐量、码k码可扩展性和容错性脱颖而出。生生产本文将深入讲解如何在SpringBoot框架中集成Kafka，产源以实现实时数据传输和处理。码k码开心抢购商城源码
Kafka是生生产一个开源的流处理平台，由LinkedIn开发，产源专为大型实时数据流处理应用设计。码k码它基于发布/订阅模式，生生产支持分布式系统中的产源数据可靠传递，并可与Apache Storm、码k码Hadoop、生生产Spark等集成，产源应用于日志收集、码k码大规模消息系统、用户活动跟踪、实时数据处理、泡面辅助源码指标聚合以及事件分发等场景。
在集成SpringBoot和Kafka时，首先需要配置版本依赖。如果遇到如"Error connecting to node"的连接问题，可以尝试修改本地hosts文件，确保正确指定Kafka服务器的IP地址。成功整合后，SpringBoot将允许服务间高效地传递消息，避免消息丢失，极大地简化了开发过程。
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Kafka Logcleaner源码分析
Kafka日志保留策略包括按时间/大小和compact两种。Logcleaner遵循compact策略清理日志，只保留最新的消息，当多个消息具有相同key时，只保留最新的一个。
每个日志由两部分组成：clean和dirty。dirty部分可以进一步划分为cleanable和uncleanable。uncleanable部分不允许清理，包括活跃段和未达到compact延迟时间的段。
清理过程由后台线程定期执行，选择最脏的日志进行清理，脏度由dirty部分字节数与总字节数的比例决定。清理前，Logcleaner构建一个key->last_offset映射，源码 自动赚钱包含dirty部分的所有消息。清理后，日志文件过滤掉过期消息，并合并较小的连续段为较大文件。
payload为null的消息被Logcleaner删除，这类消息在topic配置的时间内保留，然后被清理。清理过程需与幂等性和事务性生产者兼容，保留活跃生产者最后一批消息，直到产生新消息或生产者不活跃。只清理提交或终止事物中的消息，未提交事物中的消息不清理。
Logcleaner通过cleanOrSleep方法启动清理，选择最脏日志，调用clean清理并合并段。在清理前计算tombstone的移除时间，确保在clean部分驻留一定时间后移除。狗驱动源码清理过程包括构建offset映射，分组段文件并清理合并。
Logcleaner的清理逻辑确保了高效和一致的日志管理，助力Kafka系统稳定运行。
kafka源码阅读之MacBook Pro M1搭建Kafka2.7版本源码运行环境
在探索Kafka源码的过程中，决定搭建本地环境进行实际运行，以辅助理解和注释。由于日常开发中常使用Kafka 2.7版本，选择了在MacBook Pro M1笔记本上搭建此版本的源码环境。搭建过程中，记录了遇到的障碍，方便未来再次搭建时不必从头开始。 搭建Kafka 2.7源码环境需要准备以下基础环境：一、Zulu JDK1.8
在MacBook Pro M1笔记本上，基本都已安装JDK，版本不同而已。使用的是Zulu JDK1.8版本，通过下载.dmg格式的一键安装，环境自动配置，安装路径通常在 /Library/Java/JavaVirtualMachines。二、Scala 2..1
并未在系统里安装Scala，而是直接利用IDEA。按照Preferences -> Plugins -> Scala安装。选择IDEA的不同Scala JDK版本。三、安装Gradle6.6
通过官网gradle.org/releases/下载Gradle6.6版本。如国内下载速度较慢，可直接从百度网盘下载安装包。安装完成后，解压并放置在目录/Users/helloword/software/gradle-6.6，通过mac终端执行指令配置环境。四、Zookeeper3.4.6安装
直接从百度网盘下载zookeeper-3.4.6.tar.gz包，解压后放置在三台机器的/app目录下。在每个目录中创建data子目录，并建立myid文件，按照特定数字填写。在zoo.cfg文件中进行配置并复制至其他机器。五、Kafka2.7源码部署
从官网下载Kafka 2.7源码，或从百度网盘获取。解压至目录/Users/helloword/software/kafka/kafka-2.7.0-src，并通过Gradle构建环境。在mac终端执行指令，生成gradle-wrapper.jar，配置依赖。将源码导入IDEA，加载Gradle构建的项目。六、源码运行
确保源码运行打印日志，需将log4j.properties复制到core的 resources目录，并在build.gradle中添加log4配置。修改config/server.properties配置，包括zookeeper路径和broker的ip。配置server、consumer、producer三个进程，确保Kafka服务、消费者和生产者能够正常工作。 整个Kafka 2.7版本源码的本地搭建步骤完成。后续计划撰写系列文章总结阅读源码的经验。关注公众号写代码的朱季谦，获取更多分类归纳的博客。浅析源码 golang kafka sarama包(一)如何生产消息以及通过docker部署kafka集群with kraft
本文将深入探讨Golang中使用sarama包进行Kafka消息生产的过程，以及如何通过Docker部署Kafka集群采用Kraft模式。首先，我们关注数据的生产部分。
在部署Kafka集群时，我们将选择Kraft而非Zookeeper，通过docker-compose实现。集群中，理解LISTENERS的含义至关重要，主要有几个类型：
Sarama在每个topic和partition下，会为数据传输创建独立的goroutine。生产者操作的起点是创建简单生产者的方法，接着维护局部处理器并根据topic创建topicProducer。
在newBrokerProducer中，run()方法和bridge的匿名函数是关键。它们反映了goroutine间的巧妙桥接，通过channel在不同线程间传递信息，体现了goroutine使用的精髓。
真正发送消息的过程发生在AsyncProduce方法中，这是数据在三层协程中传输的环节，虽然深度适中，但需要仔细理解。
sarama的架构清晰，但数据传输的核心操作隐藏在第三层goroutine中。输出变量的使用也有讲究：当output = p.bridge，它作为连接内外协程的桥梁；output = nil则关闭channel，output = bridge时允许写入。
