Kafka Streams 拓扑设计与交付一致性（2025）
Kafka Streams 拓扑设计与交付一致性（2025）一、拓扑与分区拓扑设计：按业务模块拆分子拓扑，减少耦合。重分区：在键变更时进行重分区，保证均衡与有序。二、状态与一致性状态存储： RocksDB 本地状态与压缩策略。Exactly-once：事务与偏移一致性保障端到端。三、容错与观测容错：
拓扑
Kafka Streams与Flink对比：内嵌流处理与分布式引擎
对比内嵌于应用的 Kafka Streams 与分布式流引擎 Flink 的能力与适配场景，指导工程选型。
Kubernetes GPU设备插件与资源调度治理
部署 GPU 设备插件并在调度层治理资源分配与拓扑亲和，保障 AI 负载的性能与稳定。
