Apache Kafka：高吞吐量分布式消息系统深度解析
深入解析 Kafka 核心架构、消息模型和生产实践
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共 6 篇文章
Kafka + Flink + OLAP：一套实时分析架构是怎么跑起来的
实时分析架构的核心不是堆组件，而是把业务事件稳定地采集、缓冲、计算并写入适合查询的分析型数据库。
Kafka 篇：日志、分区、Offset 与高吞吐
Kafka 的核心不是传统队列，而是分布式提交日志。它通过分区、顺序追加、批量 IO 和消费者 Offset 支撑高吞吐数据流。
消息队列选型指南：Kafka、RocketMQ、RabbitMQ、Pulsar 怎么选
消息队列选型不要只看吞吐，还要看业务语义、消费模型、延迟、顺序性、事务能力、运维成本和团队经验。
Kafka + Flink 实时数据链路设计
Kafka + Flink 是实时数据链路里的经典组合，Kafka 负责承接数据流，Flink 负责清洗、窗口计算和状态处理。
Kafka + Flink + OLAP 的实时指标计算实践
实时指标链路通常由 Kafka 承接事件，Flink 清洗和聚合，OLAP 数据库承接明细与指标查询。