Kafka中是怎么体现消息顺序性的？
kafka每个partition中的消息在写入时都是有序的，消费时，每个partition只能被每一个group中的一个消费者消费，保证了消费时也是有序的。 整个topic不保证有序。如果为了保证topic整个有序，那么将partition调整为1.
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根据Apache Kafka文档，消息的顺序可以在一个分区或一个主题中的一个分区内实现。在这种情况下，我们得到的并行性好处是什么，它相当于传统的MQ，不是吗？
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阅读这篇关于主题分区中消息排序的文章：https://blog.softwaremill.com/does-kafka-really-guarantee-the-order-of-messages-3ca849fd19d2 允许在不设置最大值的情况下重试。航班请求。每连接到1可能会更改记录的顺序，因为如果将两个批发送到单个分区，第一个失败并重试，但第二个成功，则第二个批中的记录可能会首先出现。 根
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面试官：听说你精通Kafka，那我就考考你吧 面试官：不用慌尽管说，错了也没关系😊。。。 以【面试官面试】的形式来分享技术，本期是《Kafka系列》 牛客里的博客没有分类整理，有整理分类专栏、首发博客在CSDN（戳这），期待你的关注❤️ 面试官：知道Kafka高水位吗 当前高水位就是复制偏移量嘛，记录了当前已提交消息的最大偏移量。 是这样的，Kafka的消息只有在所有分区副本都同步该消息后，才算
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我正在用java编写一个简单的Kafka使用者，它被配置为读取多个主题。目前，让我们假设两个主题(topic1和Topic2)，并为两个主题设置一个分区。 Kafka用户从topic1和Topic2读取的顺序是什么。如果这两个主题都有，假设已经发布了100条消息。 使用者首先从topic1读取所有消息，然后再从topic2读取？ 用户按时间顺序阅读，将来自两个主题的消息混合在一起？ 我看了Kafk
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本文向大家介绍Kafka 的高可靠性是怎么实现的？相关面试题，主要包含被问及Kafka 的高可靠性是怎么实现的？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 数据可靠性 Kafka 作为一个商业级消息中间件，消息可靠性的重要性可想而知。本文从 Producter 往 Broker 发送消息、Topic 分区副本以及 Leader 选举几个角度介绍数据的可靠性。 Topic 分区副本 在 Kafka
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主要内容：面试题剖析,解决方案面试题剖析 我举个例子，我们以前做过一个 mysql binlog 同步的系统，压力还是非常大的，日同步数据要达到上亿，就是说数据从一个 mysql 库原封不动地同步到另一个 mysql 库里面去（mysql -> mysql）。常见的一点在于说比如大数据 team，就需要同步一个 mysql 库过来，对公司的业务系统的数据做各种复杂的操作。 你在 mysql 里增删改一条数据，对应出来了增删改