Kafka 消费者组再均衡与偏移治理（Assignor、Offset 与会话参数）
解释消费者组再均衡机制与偏移提交策略，结合会话参数优化稳定性，并提供可验证的观测方法。
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Kafka 事务与精确一次语义（Idempotent Producer、Transactional 与验证）
通过幂等生产与事务边界实现Kafka精确一次语义，配置生产者与消费者参数，并提供端到端的验证方案以避免重复写入与脏读。
Kafka 架构与消费组最佳实践（2025）
Kafka 架构与消费组最佳实践（2025）Kafka 以分区与副本实现高吞吐与扩展性。本文聚焦消费组、重平衡与幂等处理的工程要点。一、分区与副本分区：提升并行度；按键路由保证同键有序。副本与 ISR：副本同步与故障容忍，提升可用性。二、消费组与重平衡消费组：以组为单位进行分区分配与并行消费。重平衡
Kafka事务与Exactly-Once处理实践
在Kafka中通过事务与幂等生产者实现Exactly-Once处理，提供可验证的客户端配置与操作命令，保障端到端一致性。
Kafka事务与正好一次语义治理
通过生产者事务与幂等确保正好一次语义，结合 `read_committed` 与事务性偏移提交，保障处理链无重复与不丢失。
Kafka Schema Registry：Avro/Protobuf/JSON Schema演进
使用 Schema Registry 管理消息模式，比较三种模式的兼容策略与演进路径，保障生产稳定。
Strimzi 在 Kubernetes 部署 Kafka 高可用实践
基于 Strimzi Operator 部署高可用 Kafka 集群，提供持久化与滚动升级的可验证方案
Kafka连接器与Schema Registry治理：兼容性与演进
以 Connect 与 Schema Registry 为核心，规范主题与模式演进，构建稳健的数据集成与传输治理。
