实时数仓Kappa架构：从入门到实战
【11月更文挑战第24天】随着大数据技术的不断发展，企业对实时数据处理和分析的需求日益增长。实时数仓（Real-Time Data Warehouse, RTDW）应运而生，其中Kappa架构作为一种简化的数据处理架构，通过统一的流处理框架，解决了传统Lambda架构中批处理和实时处理的复杂性。本文将深入探讨Kappa架构的历史背景、业务场景、功能点、优缺点、解决的问题以及底层原理，并详细介绍如何使用Java语言快速搭建一套实时数仓。
使用Kafka? 有什么好处 ?
选择Kafka作为中间件，因其高吞吐量适合处理大量用户行为数据，支持实时推荐和运营看板展示。Kafka优点包括提升吞吐量、故障隔离、低耦合度和流量削峰，但也增加了架构复杂性和对Broker的依赖。
MQ核心作用、解耦、削峰使用场景详解
【11月更文挑战第21天】在如今的高并发互联网应用中，如何确保系统在巨大的流量冲击下还能稳定运行，是每个技术团队都会遇到的挑战。说到这，消息队列（MQ）就是背后的“大功臣”了。无论是异步处理请求、平滑应对流量高峰，还是让各个系统模块相互独立不“拖后腿”，MQ都是不可或缺的帮手。那么，MQ是如何削峰的？或者它是如何让复杂系统解耦的？今天，我们就来聊聊MQ的三大核心功能，看它是如何助力系统高效、稳定运转的。
RocketMQ 工作原理图解，看这篇就够了！
本文详细解析了 RocketMQ 的核心架构、消息领域模型、关键特性和应用场景，帮助深入理解消息中间件的工作原理。关注【mikechen的互联网架构】，10年+BAT架构经验倾囊相授。
【赵渝强老师】Kafka的主题与分区
Kafka 中的消息按主题分类，生产者发送消息到特定主题，消费者订阅主题消费。主题可分多个分区，每个分区仅属一个主题。消息追加到分区时，Broker 分配唯一偏移量地址，确保消息在分区内的顺序性。Kafka 保证分区有序而非主题有序。示例中，Topic A 有 3 个分区，分区可分布于不同 Broker 上，支持负载均衡和容错。视频讲解及图示详见原文。
【赵渝强老师】Kafka分区的副本机制
在Kafka中，每个主题可有多个分区，每个分区有多个副本。其中仅有一个副本为Leader，负责对外服务，其余为Follower。当Leader所在Broker宕机时，Follower可被选为新的Leader，实现高可用。文中附有示意图及视频讲解。
【赵渝强老师】Kafka的体系架构
Kafka消息系统是一个分布式系统，包含生产者、消费者、Broker和ZooKeeper。生产者将消息发送到Broker，消费者从Broker中拉取消息并处理。主题按分区存储，每个分区有唯一的偏移量地址，确保消息顺序。Kafka支持负载均衡和容错。视频讲解和术语表进一步帮助理解。