Debezium PostgreSQL Source 连接器变更捕获到 Kafka 实战
使用 Debezium PostgreSQL Source 连接器捕获数据库变更并写入 Kafka，配置复制槽与发布、表过滤与模式变更输出。
中间件开发
Debezium CDC与Kafka入湖实践
使用Debezium从数据库捕获变更并写入Kafka，提供可验证的连接器配置与主题治理方法，支撑入湖与实时处理。
ClickHouse Kafka 引擎与物化视图摄入实践
使用 Kafka 引擎与物化视图从 Kafka 主题摄入数据到 MergeTree，保证高吞吐与可查询性。
Nginx 反向代理与缓存策略优化（2025）
# Nginx 反向代理与缓存策略优化（2025）## 一、反向代理与路由- 路由：按路径/主机匹配；健康检查与重试。- 连接复用：keepalive 与上游连接池降低延迟。## 二、缓存与校验- 缓存层次：磁盘/内存缓存配合；关键资源短 TTL。- 校验：ETag/Last-Modified 条件请求降低回源。## 三、预热与灰度- 预热：发布前对热点资源进行预热，避免冷启
Kafka Schema Registry 兼容策略与演进（Backward/Forward/Full 与验证）
配置与验证Schema Registry的兼容策略，指导Avro模式的演进与回滚，避免生产者/消费者不兼容与数据破坏。
Apache Kafka 3.8 版本解读：功能增强与弃用提示
概述 Kafka 3.8 的关键变化与弃用提示，延续从 ZooKeeper 向 KRaft 的迁移路线，并强调客户端请求版本与 Java
Apache Kafka 3.7 版本解读：KRaft JBOD（早期）与客户端指标
总结 Kafka 3.7 的核心变化，包含 KRaft 的早期 JBOD 支持、服务端客户端指标、旧请求版本弃用与 ZooKeeper 迁移路线提示。
NATS JetStream流存储与消费语义实践
使用JetStream进行流存储与拉取/推送消费，提供可验证的配置与命令实现可靠处理与保留策略。
NATS JetStream流式消息与持久化实践
使用 NATS JetStream 构建流式消息与持久化存储，配置 Stream/Consumer、确认与投递策略、保留与去重，并提供验证与监控方法。
NATS JetStream 流存储与消息治理（2025）
# NATS JetStream 流存储与消息治理（2025）JetStream 提供持久化与重放能力，适合轻量事件与队列场景。## 一、主题与流- 流定义：设置存储、保留与分段参数。- 主题设计：命名与层级便于路由与权限控制。## 二、订阅与投递- 推/拉订阅：适配不同消费模型与背压。- Ack 与重试：对失败消息进行重试与死信处理。## 三、观测与成本- 指标：积压与
NATS JetStream 流存储与消息语义（Ack、Deliver Policy、Retention）
介绍 NATS JetStream 的流存储与消费语义，配置 Ack/Deliver Policy 与 Retention，提供可验证的实践与观测方法。
NATS JetStream 流与消费者治理（2025）
# NATS JetStream 流与消费者治理（2025）## 一、Stream 与存储- Stream：主题分组与副本；存储策略与保留（Limits/WorkQueue）。- 分片与副本：按吞吐与可用性设副本；跨集群镜像与转发。## 二、Consumer 与投递- Consumer：`Ack Policy`（Explicit/All/None）与 `Ack Wait`；`Deli
Kafka 主题保留与压缩策略（Retention、Log Compaction、cleanup.policy）
设计 Kafka 主题的保留与压缩策略，合理配置 `cleanup.policy=delete/compact`，并验证可靠性与成本的平衡。
