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。
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Kafka消费者重平衡与分配策略：Sticky/Range/RoundRobin
理解消费者组的重平衡机制与三种分配策略的差异，优化分区分配与稳定性。
Kafka消费者重平衡策略与稳定性治理
通过增量合作重平衡与会话/心跳参数调优，降低停顿与抖动，提升消费组稳定性。
Kafka生产者参数调优：acks/linger/batch/compression
调优生产者的确认与批量与压缩参数，平衡吞吐与延迟与可靠性，提升写入效率与稳定性。
Kafka连接器与Schema Registry治理：兼容性与演进
以 Connect 与 Schema Registry 为核心，规范主题与模式演进，构建稳健的数据集成与传输治理。
KEDA事件驱动弹性伸缩实践
通过KEDA实现事件驱动的Pod弹性伸缩，提供可验证的ScaledObject配置与观测方法，保障性能与稳定性。
Strimzi 在 Kubernetes 部署 Kafka 高可用实践
基于 Strimzi Operator 部署高可用 Kafka 集群，提供持久化与滚动升级的可验证方案
消息队列选型：Kafka与RabbitMQ的应用边界
从吞吐、时序与一致性模型对比两大消息系统的应用边界，并给出工程选型建议。
"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。"
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。
