超过80%的财富100强公司使用Apache Kafka，但管理其集群面临挑战。手动管理繁琐且易出错，集群规模扩大后操作复杂度增加。本文介绍Kafka UI和Cruise Control两种工具，以简化集群管理，提高效率。

企业应用程序生成的数据通常分散在不同系统中，难以共享。Apache Kafka 提供了一个集中平台，简化数据集成，促进数据重用，支持实时和历史数据访问，从而帮助企业提升决策和创新能力。

Spring for Apache Kafka 4.0.0正式发布，感谢所有贡献者。该版本新增特性、修复错误、改进文档，支持Kafka 4.0及共享消费者模式，集成Spring Framework 7.0，优化性能，并与Spring Boot 4.0.0兼容。

文章讨论了Postgres与Kafka在事件队列和发布-订阅系统中的适用性。作者认为，除非有规模需求，否则Postgres通常足够。使用Postgres时需关注配置和性能优化，特别是在高I/O场景下。尽管Postgres表现良好，但在高负载下需谨慎设计以避免膨胀问题。总体而言，Postgres适合多种应用，但在特定情况下可能需要考虑Kafka。

Apache Kafka是流处理应用的常用工具，80%的财富100强企业在使用。面对高数据量时，成本和复杂性问题突出。Kafka社区提出三项改进提案，其中KP-1150建议使用对象存储替代本地磁盘，以降低成本并提升灵活性。

Spring for Apache Kafka 4.0.0-RC1已发布，感谢所有贡献者。此版本增强了共享消费者功能，改进了拦截器配置，并更新了依赖项。欢迎社区测试并反馈问题，以便在正式发布前改进。

Apache Kafka 4.0.0引入了共享组，提供按记录分配的消息消费模型，适用于高吞吐量的独立事件处理，增强了并发性和灵活性。同时，Spring for Apache Kafka 4.0.0全面支持共享组，简化了配置和使用。

OpenAI开发了一个流处理平台，利用PyFlink和Kubernetes，解决了Python优先、云资源限制和多主Kafka配置等问题，实现高可用性和故障转移，确保AI模型快速处理新数据，提高研发效率。

现代数据平台需要实时上下文以提取洞察。Python在数据工程中占主导地位，结合Apache Kafka和Flink，工程师能高效处理流数据。Python生态系统支持多种数据框架，使工程师能在熟悉的语法中构建数据管道。通过PyFlink和Kafka客户端，Python开发者可轻松实现企业级流处理。

Spring for Apache Kafka 4.0.0-M5发布，感谢贡献者。新版本支持Jackson 3，移除Spring Retry，并升级至Kafka 4.1.0，将集成到Spring Boot 4.0.0-M3中。

2025年8月28日，PagerDuty因新功能的bug导致Kafka集群超负荷，影响美国客户的事件处理。公司承认级联故障难以预测，计划加强监控和变更管理，以防止类似事件重演。社区强调可靠事件管理系统的重要性。

Apache Kafka 4.1 版本增强了实时数据架构，新增灵活的消息处理模式、现代认证标准和更强的流处理能力。KIP-932 引入共享消费组，支持多个消费者处理同一主题消息；KIP-1139 支持 JWT 认证，简化安全管理；KIP-1071 改进 Kafka Streams 的再平衡协议，提升任务可见性。此外，还改进了事务处理和统一指标命名。

本周Java动态包括：JEP 517提议支持HTTP/3，发布JDK 26早期版本，更新Payara平台，以及Quarkus、Micronaut、Apache Kafka和Tomcat的点版本。同时，Grails 7.0和Gradle 9.1的候选版本也已发布。