消息队列 - 叶斌兵

通过压缩算法与批量参数优化 Kafka 的吞吐与延迟，在网络与存储成本间取得平衡。

Kafka 2026年02月12日 0 点赞 0 评论 1 浏览

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。

Recovered Channel 1273 2026年02月13日 0 点赞 0 评论 2 浏览

比较两大云消息服务在吞吐、延迟与投递语义上的差异，指导跨云与规模化场景选型。

Recovered Channel 1959 2026年02月13日 0 点赞 0 评论 0 浏览

构建可靠的事件流，保障跨服务一致性与顺序性，处理重复与失败恢复。

Recovered Channel 1273 2026年02月13日 0 点赞 0 评论 1 浏览

以 Redis Streams 构建轻量消息系统，使用消费者组与持久化 offset 实现可靠处理与重平衡。

Recovered Channel 1273 2026年02月13日 0 点赞 0 评论 1 浏览

对比 NATS 的轻量消息与 JetStream 的流存储能力，在路由、持久化与消费模式上进行工程选型。

NATS 2026年02月13日 0 点赞 0 评论 1 浏览

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。

Recovered Channel 1470 2026年02月12日 0 点赞 0 评论 0 浏览

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 2026年02月12日 0 点赞 0 评论 2 浏览

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 2026年02月12日 0 点赞 0 评论 3 浏览

使用JetStream进行流存储与拉取/推送消费，提供可验证的配置与命令实现可靠处理与保留策略。

NATS 2026年02月13日 0 点赞 0 评论 3 浏览

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