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    Kafka消息队列设计 - Topic、Partition、Offset分析,并整合Spring Boot项目

    本文将深入探讨这些概念,并结合实际的Spring Boot项目,展示如何应用它们。 Kafka的核心概念 Topic - 逻辑消息分类 Topic是Kafka中消息的逻辑分类。...消费者可以通过指定Offset来获取特定位置的消息。Offset的使用使得消费者能够按需读取消息,无需从头开始消费,从而实现了高效的消息处理。...实际项目中的应用 现在,让我们结合一个实际的Spring Boot项目来看看这些概念如何应用。 场景设定 假设我们正在开发一个电子商务平台,需要处理用户下单和订单处理的消息。...Spring Boot集成Kafka 在Spring Boot项目中,我们需要添加Kafka相关的依赖。..."orders", orderMessage); } } 消费者 - 处理订单消息 创建一个消费者类,用于从ordersTopic中消费订单消息。

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    Spring Boot Admin 监控指标接入Grafana可视化

    Spring Boot Admin2 自带有部分监控图表,如图,有线程、内存Heap和内存Non Heap,但也就只有这几个监控图表,数量很少,并且它只能看到当时的监控数据,并不能查看历史数据,为了改变这种情况...首先我们需要再Spring Boot中集成持久化数据库,我这里使用了Prometheus,也可以使用InfluxDB。...引入Maven依赖 org.springframework.boot spring-boot-starter-actuator...,原有的Spring Boot 指标将自动转换为prometheus指标 scrape_interval:指标拉取间隔,这里配置5s 192.168.0.115:8000: 为本地服务的地址+端口...每个指标的具体含义,可以自行去了解,本篇文章我们以JVM为例,将Spring Boot2 的JVM 指标接入到Grafana进行可视化,在前面我们通过actuator端点实际暴露是有很多端点的,后面将介绍如何自定义大屏接入上述指标

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