By Oleksii Tkachuk, Rajiv Shringi, Chris Lohfink, Abe Ratnofsky, Kartik SathyanarayananIntroductionIn an earlier post, we introduced the TimeSeries Abstraction, our high-throughput, low-latency...

The article describes a custom implementation that provides a session-level ordering on top of Apache Kafka partitions, supporting strict message ordering across 1000s of independent channels. The...

本文介绍Debezium PostgreSQL连接器的关键配置：通过设置REPLICA IDENTITY FULL获取更新/删除前的数据；使用table.include/exclude.list过滤表；用publication.autocreate.mode控制发布模式；通过ByLogicalTableRouter将多表事件路由到单一Kafka主题；并提及快照模式、墓碑记录及生产配置示例，以优化CDC事件捕获。

Debezium 是分布式 CDC 平台，通过追踪 PostgreSQL 的 WAL 日志，将行变更实时发布到 Kafka。本文介绍如何用 Docker 搭建 PostgreSQL、Kafka 和 Kafka Connect 环境，注册 Debezium 连接器，并演示初始快照和实时增删改事件。事件包含 before、after、source 和 op 字段，主键作为消息键保证顺序。Debezium 读取 WAL 而非表，对应用查询无影响，仅增加 WAL 保留开销。

RobustMQ Kafka 是基于 RobustMQ 内核的 Kafka 协议兼容层，允许标准 Kafka 客户端直接连接。其设计理念为“一份数据、多协议视图”，实现了 Kafka 与 MQTT 共享同一存储和元数据。系统通过 Raft Leader 进行协调，不使用 ZooKeeper，存储引擎采用文件段方式，支持高效读写。

本文讨论了使用Kafka 3.x（KRaft）和Flink 1.20+进行流处理实验的复现步骤，包括环境设置、事件时间与处理时间窗口、Kafka日志解读、事务处理和检查点间隔等内容。实验结果将记录在output/目录中，以确保实验的准确性。

本文讨论流式数据处理的规划，重点在于Kafka与Flink的结合。内容涵盖流处理基础、Kafka内核、Flink运行时、状态管理及交付语义，旨在解决实时数据链路中的关键问题，如事件时间、窗口处理、状态管理及故障模式。目标读者为数据平台工程师，帮助他们理解流式计算与批处理的差异，以及如何有效运维Kafka和Flink管道。

本文讨论了Flink中EmbeddedRocksDBStateBackend的机制，重点在于KeyGroup前缀、增量checkpoint的实现及其与RocksDB的关系。增量checkpoint依赖于不可变SST文件和MANIFEST，以确保数据一致性。文章还比较了Flink、TiKV和Kafka Streams在状态管理和容错机制上的差异，强调了设计与参数调优的重要性。

本文探讨了流式数据处理中的交付语义，重点分析了Flink的checkpoint机制与Kafka的offset管理。建立了三层模型：Source、引擎和Sink，讨论了at-most-once、at-least-once和exactly-once的定义及修复手段。强调端到端语义由最弱环决定，指出即使使用exactly-once，Sink仍需支持2PC或幂等操作，以避免重复写入。

本文探讨流式数据处理的核心概念，包括流处理、批处理和微批的区别，以及如何通过Kafka和Flink实现有状态计算。强调流处理在无界输入和乱序情况下的容错机制，比较流表对偶与Lambda/Kappa架构，指出流处理的关键在于定义输出时机、状态存储和容错策略。

本文探讨流式数据处理中的关键问题，包括事件时间、窗口、Kafka与Flink的状态管理、checkpoint机制及其在乱序事件中的应用，重点分析如何实现端到端的exactly-once语义，以及背压和数据倾斜等故障的诊断与处理。