美团Kafka系统每天处理消息总量达8万亿，PageCache竞争是当前最大痛点，针对该问题我们设计了一套新型的架构，本文详细介绍了该方案的设计与实现。

本文主要介绍了kafka的一些基本概念，围绕kafka的基础架构，对生产者、消费者以及kafka的工作流程，文件存储机制、分区分配策略等进行了简要的介绍。

Uber has one of the largest deployments of Apache Kafka in the world, processing trillions of messages and multiple petabytes of data per day. As Figure 1 shows, today we position Apache Kafka as a cornerstone to Uber’s technology stack and build a complex ecosystem on top of it to empower a large number of different workflows.

kafka 中的可靠性设计介绍。

Read this deep dive on our Kubernetes infrastructure setup for Grab's stream processing framework.

时间轮是一个应用场景很广的组件，在很多高性能中间件中都有它的身影，如Netty、Quartz、Akka，当然也包括Kafka，本文主要介绍时间轮在kafka的应用和实战，从核心源码和设计的角度对时间轮进行深入的讲解。

图解：Kafka 水印备份机制

分布式事务之事务消息，到底如何实现呢？

本文主要描述Linux Page Cache优化的背景、Page Cache的基本概念、列举过去针对kafka的IO性能瓶颈采取的一些解决方案、如何进行Page Cache相关参数调整以及性能优化前后效果对比。

为什么不用Timer、DelayQueue 和 ScheduledThreadPool

两者底层存储到底是如何实现的？有哪些优化？消息存磁盘为什么还这么快？各自有什么优缺点？今儿来一探究竟！

Kafka 作为一个支持实时处理大量请求的分布式流处理平台，需要一个设计良好的定时器来处理异步任务。本文作者将基于 Kafka 1.1.0 版本的源码来介绍 Kafka 中定时器的基础数据结构——时间轮的原理和实现。

近段时间，业务系统架构基本完备，数据层面的建设比较薄弱，因为笔者目前工作重心在于搭建一个小型的数据平台。

​我们经常在Java NIO，Netty，Kafka，RocketMQ等框架中听到零拷贝。

基于Kafka+Flink+Redis的电商大屏实时计算案例

Kafka 重平衡流程一直是 kafka 比较麻烦和难以理解的地方，此篇文章通过大量的示意图带你了解一下 kafka 重平衡的过程