流计算引擎数据正确性的挑战
按：去年此时发表了一篇文章 《流计算引擎数据一致性的本质》，主要论述了流计算引擎中的数据一致性问题，事实上，该文章只能算作流计算数据一致性的上篇，如何通过流计算中得到真正准确、符合业务语义的数据，需要作进一步阐述。强迫症接受不了这种半拉子工程，所以今年还是陆陆续续把下篇（流计算引擎数据正确性的挑战） 撰写完成。上下两篇文章的主要论点，分别对应了流计算领域中的两大难题：端到端一致性和完整性推理。
Kafka 线程模型痛点攻克： 提升分区写入 2 倍性能
Apache Kafka的单分区写入性能在某些严格保序场景中至关重要，但其现有线程模型限制了性能发挥。本文分析了Kafka的串行处理模型，包括SocketServer、KafkaChannel、RequestChannel等组件，指出其通过KafkaChannel状态机确保请求顺序处理，导致处理效率低下。AutoMQ提出流水线处理模型，简化KafkaChannel状态机，实现网络解析、校验定序和持久化的阶段间并行化，提高处理效率。测试结果显示，AutoMQ的极限吞吐是Kafka的2倍，P99延迟降低至11ms。
一文搞懂 Kafka consumer 与 broker 交互机制与原理
AutoMQ致力于打造下一代云原生Kafka系统，解决Kafka痛点。本文深入解析Kafka Consumer与Broker的交互机制，涉及消费者角色、核心组件及常用接口。消费者以group形式工作，包括leader和follower。交互流程涵盖FindCoordinator、JoinGroup、SyncGroup、拉取消息和退出过程。文章还探讨了broker的consumer group状态管理和rebalance原理。AutoMQ团队分享Kafka技术，感兴趣的话可以关注他们。
扒开kafka内部组件，咱瞅一瞅都有啥？
以上是 V 哥整理的关于 Kafka 核心组件的介绍，掌握 Kafka 中间件，应用在大型分布式项目中，这对于人个的项目经验积累是浓墨重彩的笔，换句话说，只要是有用到Kafka 的项目，必然是小不了，否则架构师脑袋长泡了。
【后端面经】【消息队列】22 | 消息队列：消息队列可以用来解决什么问题？-02 超时场景+性能问题
【5月更文挑战第7天】
本文介绍了电商中订单超时取消的处理方法，通过使用消息队列实现延时消息。当订单30分钟后未支付，消息队列将触发取消操作，但需注意并发问题，如采用分布式锁或乐观锁避免并发更新订单状态。乐观锁确保只有订单状态为未支付时才允许支付。主流消息队列如RocketMQ支持延迟消息，而Kafka不支持。
使用消息队列的好处在于解耦和提高系统性能、扩展性和可用性。同步调用会导致性能下降，因为必须等待所有调用完成。并发调用虽可提升性能，但仍逊于消息队列，且无法解决扩展性和可用性问题。