Kafka用户日志上报实时统计编码实践

Kafka 的用户日志上报，做得好不好，直接关系到你后面能不能做实时。这篇《Kafka 用户日志上报实时统计之编码实践》就挺实用的，从 Kafka 架构说起，到 Producer/Consumer 的编码细节，再到 Kafka Streams 做实时聚合，讲得都还蛮细。里面提到的日志格式设计也挺值得参考，别小看字段那几行，埋点搞不好，后面数据全白搭。适合你刚接触 Kafka 上报的场景，也适合想把 Kafka 搞精细一点的朋友看看。

Kafka 的消息队列机制，其实挺像你写前端时搞事件总线，都是要把事情拆清楚，职责分明。比如日志上报时用Log4j或者Logback打点，再通过 Kafka Appender 把日志推到Topic里，结构清晰、可扩展。

实战部分直接用Kafka Java API写了 Producer 和 Consumer 的逻辑，像bootstrap.servers、key.serializer这些配置都有写明，复制就能跑。Consumer 那边还有个每分钟活跃用户的统计示例，逻辑简单，但思路清楚。

比较加分的一点是还讲了Kafka Streams的用法，直接在 Kafka 内部做聚合计算，不用引别的框架，省心不少。对于日志实时清洗这种场景，蛮合适。

安全方面也没漏，SASL/SSL和ACL的配置点了下，虽然是点到为止，但对入门用户够用了。你要真搞企业级的场景，后面再细看文档补也不迟。

对了，还有一些配套资源可以一并看下，比如Kafka 消息队列和用户日志文件例程.zip，动手练练效果更好。

，如果你在做前端埋点、用户行为、或者日志上报系统，这篇内容不复杂但挺实用，值得一读。