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深入Kafka：如何保证数据一致性与可靠性？
幂等性是一个非常重要的概念，特别是在分布式系统中。简单来说，幂等性就是保证在消息重发时，消费者不会重复处理，即使在消费者收到重复消息时，重复处理也要保证最终结果的一致性。
Kafka内幕：详解Leader选举与副本同步的那些事儿
Kafka 的 Leader 选举机制是确保消息高可用性和一致性的关键之一。当某个 Broker 失效时，Kafka 会选举新的 Leader 来继续提供服务。
分布式事务大揭秘：使用MQ实现最终一致性
在单体应用中，事务的管理相对简单，可以通过数据库的事务机制来保证数据的一致性和完整性。然而，在分布式系统中，由于涉及到多个不同的服务和数据源，保证事务的一致性就变得复杂了。
高性能、高可靠性！Kafka的技术优势与应用场景全解析
Kafka的高吞吐量表现堪称惊人。单机每秒处理几十上百万的消息量，即使存储了TB级别的消息，它依然能够保持稳定的性能。
【Linux】systemV消息队列和信号量
操作系统在内核建立一个队列，通信的两个进程AB以数据块的形式将需要发送的数据pushback到队列中，数据块是一个结构体，其中有字段标识该数据块是谁发送的，所以我们只要让不同的进程看到同一个队列就可以了
RabbitMQ python演示 publish subscribe
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RabbitMQ python演示 Work Queues
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异步处理优化：多线程线程池与消息队列的选择与应用
在接口性能优化过程中，重新梳理业务逻辑，并识别哪些部分是核心逻辑，哪些部分是非核心逻辑，是非常重要的。如果把所有操作都放在接口中同步执行，可能会导致接口性能瓶颈，影响用户体验。因此，合理地将非核心逻辑异步化，可以显著提高系统的性能和响应速度。
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【Redis】Redis数据类型List的安全队列和不安全队列
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Kafka如何做到消息不丢失？
Kafka采用多种机制来确保消息的不丢失，其中包括副本机制、ISR（In-Sync Replicas）机制以及ACK机制等。
kafka第一天学习笔记-Kafka是什么
Apache Kafka是一个开源的分布式流处理平台，用于构建实时数据管道和流应用程序。它提供了高吞吐量、可扩展、可靠的消息传递，可以处理来自多个源的大量数据。
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