1.Kafka Eagle分布式模式
2.Kafka消费者源码：重平衡（1）-初始化与FIND_COORDINATOR
3.Kafka Logcleaner源码分析
4.SpringBoot系列SpringBoot整合Kafka(含源码)
5.kafka源码Topic的码共创建源码分析(附视频)

Kafka Eagle分布式模式

       本文将详细介绍Kafka Eagle（现名EFAK）的分布式模式部署和使用方法，以帮助读者理解并解决大规模Kafka集群监控和管理的多少问题。

       首先，码共EFAK已获得Apache Kafka PMC的多少认可，作为Eagle For Apache Kafka的码共新名称，它专注于Kafka集群的多少dypy源码监控和管理。在多集群或大型集群管理中，码共单机EFAK部署可能导致服务器负载过高，多少尤其是码共CPU负载。为此，多少EFAK提供了分布式部署方式，码共通过多个低配置服务器组成集群，多少对集群进行高效监控和管理。码共

       在开始部署之前，多少确保具备以下基础环境：合适的码共硬件和操作系统，以及下载的EFAK安装包（v2.0.9及更高版本）或源代码。

       分布式部署示例：使用5个节点（1个Master和4个Slave），Master节点负责配置环境变量和系统文件，老师问我要源码定义节点角色。Master节点需将efak.cluster.mode.status属性设置为'master'，其他Slave节点保持默认。

       通过ke.sh cluster命令启动集群并监控节点状态。EFAK分布式模式提供了节点监控功能，方便查看所有节点的指标。

       总结来说，当集群规模较大或管理需求复杂时，推荐使用EFAK的分布式模式。反之，如果集群规模较小，建议使用单机部署。对于任何疑问，欢迎留言讨论，共同学习提升。

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Kafka消费者源码：重平衡（1）-初始化与FIND_COORDINATOR

       在Kafka 2.5.2的消费者组中，重平衡是关键，它定义了消费者如何根据订阅关系调整对Topic分区的分配。当消费者数量、订阅的Topic或GroupCoordinator所在的Broker发生变更时，会触发重平衡。

       消费者组状态由GroupState类管理，共有五个状态：Empty（无成员）、PreparingRebalance（加入中）、CompletingRebalance（等待分配）、Stable（已平衡）和Dead（元数据已删除）。状态间的转换基于预先定义的前置状态。例如，从Empty到PreparingRebalance，保有税溯源码预示着重平衡的开始。

       重平衡过程分为几个步骤，首先是消费者和Broker之间的协调。服务端启动时，GroupCoordinator组件即已就绪，而Consumer通过ConsumerCoordinator与之通信。在启动时，消费者首先会通过FindCoordinatorRequest找到GroupCoordinator，通过最小负载节点发送请求，然后服务端确定哪个Broker负责协调，如groupId的hash值对consumer_offsets分区数取模确定。

       一旦找到GroupCoordinator，消费者会发送JoinGroupRequest。后续步骤如SYNC_GROUP和HEARTBEAT确保消费者与协调器保持同步。这部分详细内容在后续的文章中会进一步探讨。

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，震荡突破源码指标只保留最新的消息，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，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。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。

SpringBoot系列SpringBoot整合Kafka(含源码)

       在现代微服务架构的构建中，消息队列扮演着关键角色，而Apache Kafka凭借其高吞吐量、可扩展性和容错性脱颖而出。本文将深入讲解如何在SpringBoot框架中集成Kafka，以实现实时数据传输和处理。

       Kafka是一个开源的流处理平台，由LinkedIn开发，专为大型实时数据流处理应用设计。它基于发布/订阅模式，支持分布式系统中的数据可靠传递，并可与Apache Storm、Hadoop、Spark等集成，应用于日志收集、大规模消息系统、用户活动跟踪、实时数据处理、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。

       完整源码可通过关注公众号"架构殿堂"获取，回复"SpringBoot+Kafka"即可。最后，感谢您的支持和持续关注，"架构殿堂"公众号将不断更新AIGC、Java基础面试题、Netty、Spring Boot、Spring Cloud等实用内容，期待您的持续关注和学习。

kafka源码Topic的创建源码分析(附视频)

       关于Kafka Topic创建的源码分析，可以从kafka-topic.sh脚本的入口开始，它执行了kafka.admin.TopicCommand类。在创建Topic时，主要涉及AdminClientTopicService对象的创建和AdminClientClient创建Topics方法的调用，其中Controller负责处理客户端的CreateTopics请求。

       服务端的处理逻辑在KafkaRequestHandler.run()方法中，通过apis.handle(request)调用对应接口，如KafkaApis.handleCreateTopicsRequest，这个方法会触发adminManager.createTopics()，创建主题并监控其完成状态。创建的Topic配置和分区副本信息会被写入Zookeeper，如Topic配置和Topic的分区副本分配。

       当Controller监听到/brokers/topics/Topic名称的变更后，会触发Broker在磁盘上创建相关Log文件。如果Controller在创建过程中失败，如Controller挂掉，待重新选举后，创建过程会继续，直到Log文件被创建并同步到zk中。

       创建Topic时，zk上会创建特定节点，包括主题配置和分区信息。手动添加或删除/brokers/topics/节点将影响Topic的创建和管理。完整参数可通过sh bin/kafka-topic -help查看。