Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ 和 RocketMQ 都是比较主流的消息队列中间件，它们各自有不同的特点和应用场景。Kafka:Kafka 是一个分布式的流处理平台，最初被开发用于处理日志数据。它可以水平扩展，支持高吞吐量的数据传输，并且具有持久化存储和数据复制的功能。Kafka 通常用于实...

 MySQL和redis可以分两个集群，分两个NS。 关于POD配置和TPS和POD关系的话，自己做个benchmark。

Kafka和RabbitMQ各自的架构设计和技术特性，决定两者有相应的适合的应用场景。 譬如 kafka是分布式且 高吞吐量的消息服务平台 ，宜作为消息传输的数据管道 ，较多用于日志收集、实时数据处理、消息系统、以及流处理等场景。rabbitmq有高可靠性的设计，支持多种消息确认机制，确保...

  Kafka容器化服务对银行业务方面的价值，一是能够支持实现快速交付和部署业务系统；二是利用K8S平台的故障恢复机制，通过POD重启、漂移等方式快速规避故障，将故障对业务系统的影响降低到最小。Kafka容器化服务对银行技术方面的价值 ，一是支持轻量高密的部署，可以节约服务器物理...

Kafka的存储需求，在功能面是存储的数据是消息流，数据量级非常大；数据CRUD操作足够简单，主要为并发非常高和百万级TPS的追加写、无需更改、能根据消费位移offset和时间戳timestamp查询消息、能定期删除过期的消息；在非功能性面是高性能要求、高可用的稳定性要求、高扩展性要求...

redis监控建议关注如下几类典型指标：性能Performance ，如： latency: Redis响应一个请求的时间instantaneous_ops_per_sec: 平均每秒处理请求总数hi rate(calculated)： 缓存命中率内存Memory ，如： used_memory： 已使用内存mem_fragmentation_ratio：内存碎片率evicted_keys：由于最大...

具体还是需要根据业务情况进行调整。Kafka作为分布式消息队列系统，具有高可用、可扩展性和可靠性等优势，可以应用于大规模数据处理和实时消息传递等场景。在进行Kafka容器化时，为了尽可能不影响业务进行数据均衡，可以采取以下策略：保持主题的分区数不变：Kafka的分区是数据的逻...

可以检查以下内容：1、配置操作系统 ntp 时间同步2、操作系统 overcommit 强制设置为 1。3、操作系统 transparent huge pages 设置关闭大页内存。4、显性设置数据淘汰策略5、AOF 的设置为 AOF_FSYNC_EVERYSEC 或 AOF_FSYNC_NO6、设置 maxmemory7、禁止使用 KEYS、FLUSHALL...

实时的。前端能实时读到写入redis的数据。