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Kafka架构深度设计：Topic/Partition/Consumer Group→生产者确认与幂等→消费者Offset管理→消息语义（At-most-once/At-least-once/Exactly-once）→压缩策略→数据保留→与RabbitMQ/Pulsar/NATS对比→多数据中心复制（MirrorMaker）→Kafka Streams vs Flink
实施CDC方案：Debezium+Kafka Connect→MySQL binlog/PostgreSQL WAL→实时数据同步→多目标同步（数据湖/缓存/搜索索引）→Schema变更处理→数据转换（SMT）→Exactly-Once保证→监控和运维
设计数据湖架构：数据湖vs数据仓库的选择→分层存储（Bronze/Silver/Gold）→Delta Lake/Iceberg/Hudi表格式→Schema演进→ACID事务→元数据管理→数据治理→查询引擎（Trino/Presto/Spark）
实现每个微服务独立数据库的架构：数据独立的好处与代价→跨服务数据查询策略（API组合/CQRS/数据复制）→分布式事务处理→数据一致性模式→共享数据库反模式分析→迁移策略
实现Outbox模式：解决数据库写入和消息发送的双写一致性问题→Outbox表设计→CDC（Debezium）→轮询发布→与事务性发件箱→多种实现对比（Debezium/Transactional Outbox/Polling Publisher）