中原银行从RabbitMQ转向Pulsar，解决了脑裂风险、扩展性不足等问题。Pulsar的存算分离架构提升了资源利用率，支持动态伸缩与云原生部署，增强了稳定性和容错能力。银行还对Pulsar进行了深度定制，优化了跨区域网络管理、客户端SDK功能和集群部署模式，实现了双活架构，显著提高了资源利用率和容灾能力。未来将探索消息平台的智能化，提升运维效率。

爱奇艺流数据架构升级记：从私有云Kafka到AutoMQ的华丽转身！面对集群弹性差、成本高难题，团队先通过Stream平台+SDK实现业务与存储解耦，再引入公有云Kafka提升资源利用率。最终押注存算分离的AutoMQ，单副本设计+秒级弹性让成本直降70%。现在近半流量跑在云端，未来还要继续扩大AutoMQ版图~（138字）

RocketMQ作为高性能分布式消息中间件，采用生产者、消费者、NameServer和Broker四组件协同设计，实现消息全链路解耦。其核心架构优化包括NameServer的轻量级服务发现、Broker的消息存储与转发、Producer与Consumer的高效模型，以及高可用设计和刷盘策略优化，确保金融级可靠性和万亿级消息堆积能力。

Zalando通过Debezium和PostgreSQL逻辑复制处理海量事件流，解决了WAL增长和LSN管理难题。贡献了lsn.flush.mode和offset.mismatch.strategy配置选项，允许用户根据需求选择LSN刷新和偏移量处理策略，防止低活跃数据库的WAL膨胀，并优化了重启时的偏移量同步问题。这些改进确保了逻辑复制的稳定性和灵活性，适用于大规模生产环境。

Uber的搜索平台采用拉取式数据模型，基于Apache Kafka构建，实现了高可用性和全球一致性。通过多区域部署和流式数据处理，平台能够高效处理实时请求，确保数据新鲜度和系统稳定性。拉取式模型解决了传统推送模型在高流量下的性能瓶颈，简化了数据重放和优先级控制。Uber还将这一模型贡献给OpenSearch项目，推动了开源社区的发展。

Uber 重新设计了数据湖的摄取系统 IngestionNext，基于 Apache Flink 实现了流式处理，将数据新鲜度从小时级提升至分钟级，同时降低了计算成本。该系统解决了小文件生成、分区倾斜等问题，并通过行组合并优化了 Parquet 文件的压缩效率。IngestionNext 还增强了容错性和自动化管理，确保在故障时数据不丢失。未来，Uber 计划进一步扩展实时数据处理能力，以支持端到端的实时洞察和分析。

Uber Eats采用Apache Pinot™处理海量商品数据，支持实时搜索和低延迟分析。核心实体为“产品”和“商品”，通过Kafka实时更新数据，Pinot提供快速查询和聚合功能。优化了非拉丁文本搜索，引入UUID哈希函数减少内存占用，并升级Java运行时提升性能。通过小段合并任务，显著降低查询延迟和表大小，支持无限保留用例。

数据服务总线平台（NRDP）构建同城双中心级灾备集群，通过数据双写、主备双活及全方位监控，提升业务连续性与可靠性。用户可通过升级Kafka客户端SDK实现灾备切换，确保业务在各种场景下持续运行。NRDP还支持定制化灾备升级，帮助用户完成灾备建设，提升全行业务场景连续性。

数据质量监控是AI创新的基石，但Kafka流数据的语法和语义问题常导致下游故障。Coban平台创新性地通过数据契约定义、自动化测试和实时告警三大模块破解难题：用户可自定义字段级语义规则，平台通过FlinkSQL实时检测异常数据并精准定位问题字段，同时结合LLM智能推荐规则降低配置门槛。上线后已守护100+关键数据流，实现秒级问题拦截。未来将拓展数据溯源和跨字段校验能力，打造更立体的数据质量防护网。

Madhavi Kavathekar领导的团队成功将AI审计系统与Data Cloud集成，解决了技术挑战，并通过Kafka处理了不可预测的AI流量。该系统支持500家企业客户，每月处理2000万次模型交互，确保信任、安全和合规。团队采用迭代开发，优化了数据管道架构，动态调整流量控制，提升了系统性能和可扩展性。

Kafka双活建设完成后，通过自动化编排和切换验证备机房集群能力。切换流程包括修改Partition副本列表和分批选举Leader副本。自动化流程涵盖工单创建、数据编排、分批切换及一键回滚。演练中因幂等逻辑漏洞导致编排失败，通过排查定位问题并优化校验逻辑，确保后续演练顺利进行。

文章探讨了在节日流量高峰时，KAFKA集群面临的性能瓶颈，特别是生产压缩率低导致的服务端压力增大问题。通过优化Filebeat的批次发送参数和内存队列配置，提升了压缩率，减少了服务端的请求量和流量消耗。优化后，集群的CPU使用率、网络流量和磁盘存储均显著降低，KAFKA的处理能力提升了35%，有效保障了业务的稳定性和数据的完整性。

Agentic AI的兴起使得自主任务执行和复杂工作流成为可能，但在实际应用中面临架构挑战。通过事件驱动架构（EDA），可以实现灵活、高效的数据交换，避免依赖瓶颈。PodPrep AI是一个AI驱动的研究助理，展示了EDA如何在复杂的分布式系统中实现无缝数据集成和可扩展性。该系统使用实时数据流和Flink等工具，实现独立组件的高效协作，提升AI应用的效率和灵活性。

提升数据质量，构建度量及治理自助化自动化实践。

介绍 Kafka Streams 的原理架构，常见配置以及在监控场景的应用。

随着货拉拉业务的快速增长，Kafka集群流量和负载也呈现出明显的增长趋势。作为货拉拉业务核心的消息中间件，Kafka架构也做了相应架构演进。本篇文章将会重点介绍过去、现在kafka架构的演进历程。