Kafka 是消息队列中间件的代表产品，它与 RocketMQ 和 RabbitMQ 最大的区别在于：在某些场景，可以弃用 Flink、Spark 这样的计算引擎，借助 Kafka Stream 轻松实现数据处理。也即，Kafka 不仅是消息引擎系统，也是分布式流处理平台。
最新版本 3.0 的发布，使得 Kafka 这一定位得到了进一步加强。突出的一点体现在对 KRaft 元数据和 API 进行了诸多突破性的改进：
“KRaft Controllers 和KRaft Brokers，能够为元数据主题 __cluster_metadata 的分区生成、复制和加载快照”
此外，Kafka3.0 在很多方面都进行了改善和升级，例如：Kafka 主题/分区偏移量的能力、Kafka Consumer 的配置属性、弃用对 Java 8 和 Scala 2.12 的支持…
当然，比起这些，有一个更直观的理由能让我们从 Kafka2 换到 Kafka3：Kafka3 的速度与性能起码是 Kafka2 的 10 多倍！
百万分区情况下，Kafka3 与 Kafka2 的启动以及停机时间对比
相信在 2022 年，Kafka3 将迅速占领各大厂的面试题库。
如果你准备在工作或练习中开始应用 Kafka3，或者只是想要进一步学习了解 Kafka3 时，你会面临一个不可忽视的环节：源码阅读。而在这之前你得先知道：
如何确认 Kafka3 中的最小单位的组件？ 如何选择 / 区分不同的功能点？ 如何找到 Kafka3 最核心的（主流程）源码？
与其自己漫无目的地查资料，我建议你参加由前中国移动研究院大数据工程师王超老师打造的《Kafka3 新特性及源码剖析》在线专栏课，2 天时间，带你独家揭秘 Kafka3 的新特性，深入解读源码设计，解析元数据一致性算法，领略 Kafka3 架构设计之美，获悉系统性能提升的破局之道。
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