Debezium CDC 数据变更捕获（Kafka Connect、事务边界与幂等）
使用 Debezium 构建 CDC 流水线，明确事务边界与顺序保证，结合幂等处理与去重策略，提供验证与观测方法。
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Kafka 延迟与堆积排查手册
系统化梳理 Kafka 消息延迟与堆积的成因、指标与排查路径，帮助快速定位问题并制定稳定性治理策略。
Kafka延迟与重试退避策略实践
通过生产者/消费者重试与退避策略优化Kafka延迟与稳定性，提供可验证的配置与命令，保障高并发处理。
Kafka Schema Registry：Avro/Protobuf/JSON Schema演进
使用 Schema Registry 管理消息模式，比较三种模式的兼容策略与演进路径，保障生产稳定。
"Apache Kafka 消费组与投递语义：有序性、幂等与事务"
"梳理 Kafka 的分区有序性、幂等生产与事务性消费/提交策略，给出可验证的配置示例。"
Kafka日志压缩与保留策略实践
通过压缩与保留策略优化Kafka存储与一致性，提供可验证的主题配置与命令，提升性能与可靠性。
Kafka事务与Exactly-Once语义实践
使用 Kafka 事务与幂等生产者实现端到端 Exactly-Once，配置事务性消费与写入，处理重平衡与去重，并提供验证与监控方法。
Kafka 消费者组再均衡与偏移治理（Assignor、Offset 与会话参数）
解释消费者组再均衡机制与偏移提交策略，结合会话参数优化稳定性，并提供可验证的观测方法。
Kafka事务与Exactly-Once：生产/消费端一致性治理
通过幂等生产与事务语义实现端到端一次性处理，规范消费者隔离与处理拓扑的错误恢复。
Kafka日志压缩与保留策略治理
通过日志压缩与时间/大小保留策略管理主题数据，规范键唯一与删除标记，平衡准确性与成本。
