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与开源Kafka的差异 分布式消息服务Kafka版在兼容开源Kafka基础上，对版本特性做了一定程度的定制和增强，所以，除了拥有开源Kafka的优点，分布式消息服务Kafka版提供了更多可靠、实用的特性。 表1 分布式消息服务Kafka版与开源Kafka的差异说明 对比类 对比项
应的目的。 如网站的用户注册场景，在用户注册成功后，还需要发送注册邮件与注册短信，这两个流程使用Kafka消息服务通知邮件发送系统与短信发送系统，从而提升注册流程的响应速度。 图1 串行发送注册邮件与短信流程 图2 借助消息队列异步发送注册邮件与短信流程 错峰流控与流量削峰 在电
消息生产与消费的幂等传递 分布式消息服务Kafka版设计了一系列可靠性保障措施，确保消息不丢失。例如使用消息同步存储机制防止系统与服务器层面的异常重启或者掉电，使用消息确认（ACK）机制解决消息传输过程中遇到的异常。 考虑到网络异常等极端情况，用户除了做好消息生产与消费的确认，
Java开发环境搭建 基于收集连接信息的介绍，假设您已经获取了实例连接相关的信息，以及配置好客户端的网络环境。本章节以生产与发送消息的Demo为例，介绍Kafka客户端的环境配置。 开发环境 Maven Apache Maven 3.0.3及以上版本，可至Maven官方下载页面下载。
每个分区都随机挑选一个副本作为Leader，该分区所有消息的生产与消费都在Leader副本上完成，消息从Leader副本复制到其他副本（Follower）。 Kafka的主题和分区属于逻辑概念，副本与代理属于物理概念。下图通过消息的生产与消费流向，解释了Kafka的分区、代理与主题间的关系。 图1 Kafka消息流
或迁移，会导致个别Broker节点上的数据更多，从而导致节点间的数据不均衡。 实施步骤 业务数据不均衡的处理措施： 优化业务中Topic的设计，对于数据量特别大的Topic，可对业务数据做进一步的细分，并分配到不同的Topic上。 生产者生产消息时，尽量把消息均衡发送到不同的分区上，确保分区间的数据均衡。
g)方法帮助实现获取消息、分区平衡、消费者与Kafka broker节点间的心跳检测等功能。 因此在对消费消息的实时性要求不高场景下，当消息数量不多的时候，可以选择让一部分消费者处于wait状态。 代码示例 以下仅贴出与消费者线程唤醒与睡眠相关代码，如需运行整个demo，请先下载
已开启IPv6功能，开启/关闭IPv4公网访问的步骤请参考开启IPv4公网访问（不支持修改SASL开关）和关闭IPv4公网访问（不支持修改SASL开关）。 约束与限制 Kafka实例只支持绑定IPv4弹性IP地址，不支持绑定IPv6弹性IP地址。 前提条件 只有处于“运行中”状态的Kafka实例支持修改公网访问配置。
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