Kafka事务与幂等生产者：Exactly-Once实践
利用幂等生产者与事务实现端到端的 Exactly-Once 语义，降低重复与丢失风险。
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Kafka 主题保留与压缩策略（Retention、Compaction 与验证）
配置Kafka主题的时间/大小保留策略与日志压缩，按业务键保留最新值并降低存储成本，提供参数示例与端到端验证方法。
Kafka 主题保留与压缩策略（Retention、Log Compaction、cleanup.policy）
设计 Kafka 主题的保留与压缩策略，合理配置 `cleanup.policy=delete/compact`，并验证可靠性与成本的平衡。
Kafka 事务与端到端一致性（2025）
Kafka 事务与端到端一致性（2025）端到端一致性需要在生产、消费与持久化之间协同保障。一、幂等生产与事务幂等生产：避免重复消息；配置生产者幂等与重试。事务：将多个写入合并为原子操作，保障一致性。二、Exactly-once (EOS)EOS：在流处理与下游写入之间实现 Exactly-once
Kafka 事务与精确一次语义（Idempotent Producer、Transactional 与验证）
通过幂等生产与事务边界实现Kafka精确一次语义，配置生产者与消费者参数，并提供端到端的验证方案以避免重复写入与脏读。
Kafka 保留与压缩策略治理（2025）
Kafka 保留与压缩策略治理（2025）Kafka 的保留与压缩配置影响成本与查询与一致性，需要按业务治理。一、保留与分段retention.ms：控制时间保留与容量规划。segment.bytes：设定分段大小，平衡文件数量与恢复时长。二、压缩与键cleanup.policy：`delete`
Kafka 架构与消费组最佳实践（2025）
Kafka 架构与消费组最佳实践（2025）Kafka 以分区与副本实现高吞吐与扩展性。本文聚焦消费组、重平衡与幂等处理的工程要点。一、分区与副本分区：提升并行度；按键路由保证同键有序。副本与 ISR：副本同步与故障容忍，提升可用性。二、消费组与重平衡消费组：以组为单位进行分区分配与并行消费。重平衡
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处理实践
在Kafka中通过事务与幂等生产者实现Exactly-Once处理，提供可验证的客户端配置与操作命令，保障端到端一致性。
