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MySQL高阶讲座之：`MySQL`与`Kafka`的`CDC`：`Debezium`的`Binlog`解析与事件驱动架构。

各位观众老爷，大家好！今天咱们聊点硬核的，关于 MySQL 和 Kafka 勾搭成奸…哦不，是强强联合的秘密武器：Debezium！ 开场白：数据这厮，太不老实了！ 在互联网世界里，数据就是金钱，谁掌握了数据，谁就掌握了财富密码（误）。但是，数据这玩意儿它不老实啊，它总是在不停地变化，就像你女朋友的心情一样。 特别是对于 MySQL 这种关系型数据库来说，数据变更简直是家常便饭。增删改查，一刻不停。那问题来了，其他系统怎么实时感知到这些变化呢？难道要不停地轮询 MySQL，问它：“你变了吗？你变了吗？” 这也太傻了吧！不仅浪费资源，还延迟贼高。 所以，我们需要一种更优雅的方式，让 MySQL 主动告诉我们：“老子变了！快来看！” 这就是 CDC (Change Data Capture) 的魅力所在。 第一幕：Binlog 的秘密花园 要实现 CDC，首先得找到数据变化的源头。在 MySQL 里面，这个源头就是 Binlog (Binary Log)。 Binlog 记录了所有对 MySQL 数据库的修改操作，包括 INSERT、UPDATE、DELETE 等等。它就像一个 …

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Python高级技术之：`Python`与`Kafka`的集成：如何实现高效的数据流处理。

各位观众老爷们，晚上好！今天咱们来聊聊Python和Kafka这对好基友，看看它们是如何狼狈为奸，哦不，是珠联璧合，实现高效数据流处理的。 话说，当你的数据像长江之水滔滔不绝而来，传统的数据库就像个小水桶，根本装不下。这时候，就需要一个能抗能打的中间件来帮你分担压力，Kafka就闪亮登场了。而Python呢，作为胶水语言，负责把各种数据源粘合起来，然后塞给Kafka，简直是天作之合！ 一、Kafka：数据洪流的搬运工 先简单介绍一下Kafka。你可以把它想象成一个超级消息队列，或者一个分布式的日志系统。它最大的特点就是高吞吐、低延迟，能处理海量的数据流。 Kafka的核心概念有几个： Topic（主题）: 数据的类别，你可以理解为消息队列的名字。比如，你可以创建一个名为"user_behavior"的topic，用来存放用户行为数据。 Partition（分区）: 每个topic可以分成多个partition，每个partition是一个有序的、不可变的日志序列。这样做的好处是，可以并行处理数据，提高吞吐量。 Producer（生产者）: 负责将数据发送到Kafka …

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MySQL高级讲座篇之：探讨MySQL和`Apache Kafka`的`CDC`（变更数据捕获）实践：从`binlog`到消息流。

咳咳，各位观众老爷们，大家好！我是今天的讲师，江湖人称“代码搬运工”，今天咱们就来聊聊MySQL和Apache Kafka的“爱情故事”，哦不，是CDC（变更数据捕获）实践。 开场白：数据江湖的那些事儿 话说在数据江湖里，MySQL就像一位兢兢业业的老掌柜，每天忙着记录着店铺的流水账。而Kafka呢，则像一位消息灵通的江湖百晓生，能把这些流水账快速传播给各个需要的人。 那么问题来了，老掌柜的流水账怎么才能实时同步给百晓生呢？这就是CDC要解决的问题。简单来说，CDC就像一个“情报员”，潜伏在MySQL身边，时刻监听着数据的变化，一旦发生变化，立马通知Kafka。 第一回合：什么是CDC？为何需要它？ CDC，全称Change Data Capture，即变更数据捕获。 顾名思义，它就是用来捕获数据库数据变更的技术。 为什么要用CDC呢？原因很简单，传统的同步方式太慢了！ 假设你需要把MySQL的数据同步到Elasticsearch做搜索，或者同步到Hadoop做数据分析，如果采用定期全量同步的方式，数据延迟会非常高，实时性差。 而CDC可以做到近乎实时的同步，大大提升了数据处理的效率。 …

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Java `Kafka Streams` / `Flink` / `Spark Streaming` `Real-time Stream Processing`

各位观众，大家好！我是今天的流式处理专家，咱们今天就来聊聊 Java 领域里 Kafka Streams、Flink、Spark Streaming 这三位流式处理界的“扛把子”。别担心，咱不搞那些高深莫测的理论，争取用最接地气的方式，把这几个家伙的特点、用法、优缺点都给您扒个底朝天。 开场白：流式处理，这到底是啥玩意儿？ 想象一下，您是一家电商平台的程序员。过去，您每天晚上跑批处理，统计昨天的销售额，分析用户行为。但是，现在老板说了：“我要实时！我要知道现在哪个商品卖得最火，哪个用户正在疯狂下单！” 这个时候，流式处理就派上用场了。它就像一条永不停歇的河流，数据源源不断地流入，系统实时地对这些数据进行处理、分析，然后输出结果。不用再等一天，就能立刻看到最新的情况。 第一位选手：Kafka Streams – 轻量级选手，自带光环 Kafka Streams 是 Apache Kafka 项目的一部分，它最大的特点就是轻量级，直接集成在 Kafka 里面，不需要额外的集群。您可以把它想象成 Kafka 的一个“插件”，用 Java 编写，直接在您的应用程序里运行。 优点： …

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PHP `Kafka` `Consumer Group` 与 `Producer` 异步发送优化

各位朋友，大家好！我是老K，今天咱们聊聊PHP Kafka Consumer Group和Producer的异步发送优化，保证让你的Kafka体验飞起来。准备好了吗？Let’s go! 第一部分：Kafka基础概念回顾（别嫌烦，打好基础才能盖高楼） 在开始优化之前，咱们先简单回顾一下Kafka的一些核心概念，确保大家都在同一频道上。 概念 解释 Topic Kafka消息的类别，你可以理解为数据库的表。 Partition Topic的分区，用于并行处理消息。每个Partition只能由同一个Consumer Group中的一个Consumer消费。 Offset 消息在Partition中的位置，Consumer通过Offset来追踪消费进度。 Consumer Group 一组Consumer的集合，它们共同消费一个Topic的消息。Kafka保证每个Partition的消息只会被Consumer Group中的一个Consumer消费。 Producer 消息生产者，负责将消息发送到Kafka集群。 Broker Kafka集群中的服务器节点。 Zookeeper K …

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PHP 消息队列 (Kafka/RabbitMQ) 与 `Event Sourcing` (事件溯源)

嘿，大家好！今天咱们来聊聊PHP里消息队列和Event Sourcing这两位“好基友”。它们经常一起出现，但各自又身怀绝技。咱们争取用最接地气的方式，把它们扒个精光，让大家以后遇到它们不再发怵。 开场白：故事的开始 想象一下，你正在开发一个电商网站。用户下单后，你需要做的事情可多了： 扣减库存 生成订单 发送短信通知 更新用户积分 通知仓库发货 … 如果这些事情都同步执行，用户得等到猴年马月才能看到“下单成功”的页面。而且，一旦某个环节出了问题，整个下单流程就可能失败，用户体验直线下降。 这时候，消息队列就派上用场了。它可以把这些“繁琐”的任务放到队列里，让它们异步执行，用户下单后，只需要快速生成订单，剩下的事情交给消息队列慢慢处理。 第一位主角：消息队列（Message Queue） 消息队列就像一个“中转站”，负责接收、存储和转发消息。生产者（Producer）将消息发送到队列，消费者（Consumer）从队列中取出消息进行处理。 常见的消息队列：Kafka vs RabbitMQ PHP程序员最常用的消息队列莫过于Kafka和RabbitMQ了，它们各有千秋： 特性 …

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PHP `RabbitMQ` / `Kafka` 消息队列：异步通信与削峰填谷

各位观众，各位朋友，大家好！我是你们的老朋友，Bug终结者，今天咱们来聊聊PHP世界里的消息队列，特别是RabbitMQ和Kafka这两位大佬。 今天的主题是：PHP RabbitMQ / Kafka 消息队列：异步通信与削峰填谷。 先声明一下，我说的都是我踩过的坑，趟过的河，绝对真材实料，童叟无欺。 一、啥是消息队列？为啥要用它？ 想象一下，你经营一家餐厅，顾客点餐（请求），厨师做菜（处理），服务员上菜（响应）。 如果厨师只有一个，顾客又特别多，那是不是得排队？顾客是不是要骂娘？ 消息队列就相当于一个“传菜员”，顾客点餐后，把菜单（消息）交给传菜员，传菜员按照顺序（FIFO，先进先出）或者其他规则（优先级）把菜单给厨师。 这样，顾客不用等着厨师做菜，可以先去玩手机，厨师也不用管顾客啥时候来的，只管按照传菜员给的菜单做菜就行了。 用专业的术语来说，消息队列是一种异步通信机制。它允许不同的应用程序或服务之间通过消息进行通信，而无需直接相互调用。 使用消息队列的好处多多： 解耦: 各个服务之间不需要直接依赖，降低了系统的耦合性。你可以随意更换厨师（服务），只要他能看懂菜单（消息格式）就行。 …

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C++ 消息队列客户端：Kafka, RabbitMQ, ZeroMQ 的 C++ API 使用

好的，咱们今天来聊聊C++消息队列客户端，重点是Kafka、RabbitMQ和ZeroMQ这三个家伙的C++ API使用。别怕，咱们不搞学院派，争取用最接地气的方式，让你听完就能上手。 开场白：消息队列是个啥？ 想象一下，你是一家奶茶店的老板，顾客点了单，你得通知后厨做奶茶，还得通知吧台准备吸管和杯子。传统的做法是，你扯着嗓子喊：“珍珠奶茶一杯！珍珠奶茶一杯！吸管准备！杯子准备！” 累不累？ 消息队列就像一个中间人，顾客把订单（消息）发给它，它再负责把订单分发给后厨和吧台。这样，你就不用扯着嗓子喊了，专注收钱就行！ 在软件世界里，消息队列也是干类似的事儿，解耦各个模块，提高系统的可靠性和扩展性。 第一部分：Kafka – 高吞吐量的王者 Kafka，江湖人称“卡夫卡”，是一个分布式的、分区的、可复制的日志提交系统。听起来很唬人，但其实它就是个高性能的消息队列。它擅长处理海量数据，比如日志收集、流式处理等等。 1. Kafka C++客户端的选择：librdkafka Kafka官方并没有提供C++客户端，但业界普遍使用librdkafka这个库。它是一个高性能的、可靠的 Kafka C …

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Redis 与 Kafka/RabbitMQ 集成：异构消息系统的数据同步

大家好，我是今天的讲师，今天我们来聊聊一个有趣的话题：Redis 与 Kafka/RabbitMQ 集成，也就是异构消息系统的数据同步。这听起来可能有点学术，但实际上，它就像是给两个不同国家的人找了个翻译，让他们能无障碍交流。 什么是异构消息系统？ 首先，我们要搞清楚什么是“异构”消息系统。简单来说，就是两种或多种使用不同协议、架构或技术的消息队列系统。就像中文和英文，虽然都能表达意思，但你直接把中文扔给一个只懂英文的人，人家肯定一脸懵。 常见的消息队列系统有： Redis: 快速、内存型的数据结构服务器，通常用作缓存、会话管理，但也能做轻量级的消息队列。它的优势在于快，非常快，缺点是持久化相对弱一些。你可以把它想象成一个记性特别好的快递员，送货效率高，但是如果停电了，他可能会忘记一些事情。 Kafka: 高吞吐量、分布式、持久化的消息队列，专为处理海量数据流而生。Kafka就像一个大型物流中心，可以处理大量的包裹，而且不容易丢件。 RabbitMQ: 实现了 AMQP（高级消息队列协议）的消息队列，功能丰富，支持多种消息路由策略。RabbitMQ就像一个邮局，可以根据不同的地址把信件 …

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Redis 与消息队列集成：Kafka, RabbitMQ 混合架构

好的，没问题！咳咳，各位观众老爷们，今天咱们聊点刺激的——Redis 和消息队列 Kafka、RabbitMQ 的混合架构，想想是不是就有点小激动？别慌，咱们一步一步来，保证让各位听得明白，用得溜。 开场白：江湖救急，架构选型那些事儿 话说江湖上，数据洪流滚滚而来，咱们的系统就像一艘小船，随时可能被冲翻。为了保证数据安全可靠，还要保证系统反应迅速，我们需要一套趁手的兵器。Redis 就像一把锋利的匕首，速度快，适合处理小而精的数据；Kafka 和 RabbitMQ 就像两门大炮，能扛住流量高峰，保证数据不丢。但是，单纯用一种兵器，难免有局限性。所以，我们需要把它们组合起来，形成一套混合架构，才能在江湖上立于不败之地。 第一章：Redis，速度与激情 首先，咱们来认识一下 Redis 这位老朋友。Redis，全称 Remote Dictionary Server，是一个基于内存的键值对存储数据库。它的特点就是快，非常快，快到让你怀疑人生。 优点： 速度快：基于内存，读写速度极快。 数据结构丰富：支持字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等多种数据结构。 功能丰富：支持发布订阅、事务、Lua …

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