标签搜索
- 公众号
- 事务
- 流处理
- 大数据
- 旅行
- mongo db
- SUNO
- github
- IDEA
- 安全
- 注解
- 总结
- 求职
- 分布式事务
- CAP
- 分布式系统
- loadbalancer
- 装修
- 买房
- 前端
- 方案设计
- AIGC
- JVM
- 资讯
- Netty
- NIO
- BIO
- zookeeper
- RocketMQ
- MySQL
- stable diffusion
- spring MVC
- spring AOP
- JDBC
- mybatis
- logback
- docker
- consul
- spring event
- 新冠
- 连接池
- redis
- 运维
- nginx
- hiper-v
- DDD
- 搞笑
- 数据库
- 团建
- 游戏
- Gradle
- 心情
- 好物
- eureka
- spring framework
- spring boot
- 设计模式
- apache common
- ShardingSphere
- KAFKA
- leetcode
- spring cloud
- feign
- ES
- 起点
目 录CONTENT
以下是
KAFKA
相关的文章
-
为什么要有事务消息？ 事务消息是为了解决消息发送失败导致数据不一致的问题而提出的。在一个场景中，当我们创建订单时，需要通知库存系统和出货系统同时更新库存和出货消息。如果消息中间件挂掉或消息发送失败，订单系统、库存系统和出货系统的数据将无法保持一致性。为了解决这个问题，可以借助分布式事务的思路，将本地事务执行和消息发送看作两个分支事务，通过创建一个事务协调器来保证它们的原子性。在这个流程中，事务协调器作为消息中间件的一部分，能够保证订单系统在下单过程中生产的所有消息都在一个事务里。然而，事务协调器无法知道每个生产者会产生什么消息，只能将事务id绑定到生产者维度，导致只能保证一次发送多条事务消息的一致性。因此，基于这种实现的事务消息机制只能保证多条事务消息的一致性，但会扩大事务的范围，导致其他消息不能及时被消费者监听。需要注意的是，在这个场景中，订单的生产者还会发送其他消息，如通知用户充值、收货等消息，这些消息也会受到事务消息机制的限制。 -
-
-
-
-
【译文】spring kafka简介及使用参考（三） 本文介绍了Apache Kafka的序列化、反序列化和消息转换。Kafka提供了高级API，用于处理记录值和键的序列化和反序列化。可以通过配置属性或使用重载构造函数来指定序列化器和反序列化器类。对于复杂或特定的情况，可以使用KafkaConsumer和KafkaProducer的重载构造函数来指定键和值的序列化器和反序列化器实例。DefaultKafkaProducerFactory和DefaultKafkaConsumerFactory还提供属性，可以将自定义的序列化器和反序列化器实例注入到目标Producer或Consumer中。同时，可以使用Supplier实例来创建每个Producer或Consumer时调用的序列化器和反序列化器。从2.5版本开始，Spring for Apache Kafka还提供了ToStringSerializer和ParseStringSerializer，用于字符串序列化。以上是本文的主要内容。
-
-
【译文】spring kafka 简介及使用参考（一） 本文介绍了Spring for Apache Kafka项目，该项目将核心Spring概念应用于基于Kafka的消息传递解决方案的开发。该项目提供了发送消息的高级抽象的\模板\，并支持消息驱动的POJO。文中还提到了使用该项目的先决条件，包括安装并运行Apache Kafka，并将spring-kafka JAR及其依赖项添加到类路径中。对于使用Spring Boot的情况，可以省略版本声明，Boot会自动引入与Boot版本兼容的正确版本。最快的入门方法是使用start.spring.io创建一个项目，选择\Spring for Apache Kafka\作为依赖项。本文还说明了该项目的兼容性和最低Java版本要求。
-
-
