近年来，Kafka 已经成为大规模、高吞吐数据流处理的重要组件。为了保证服务的性能与稳定性，在启动 Kafka 时合理地配置 JVM 参数非常关键。

本文将围绕两个 Kafka 启动脚本，深入探讨针对 JDK8 环境下的 JVM 参数配置，包括堆内存设置、GC 日志、JVM 性能参数以及调试选项。

在构建生产级Spring Boot应用与Kafka的集成方案时，我发现大多数现有教程都存在明显的局限性。这些资料往往停留在基础Demo层面，缺乏对生产环境关键配置的深入探讨。

经过大量实践验证和官方文档研究，我总结出一套经过生产验证的完整解决方案。本方案不仅涵盖基础配置，更着重解决了以下生产环境痛点：消息可靠性投递保障、消费者重平衡优化、批量处理与手动提交策略、异常处理机制等。

我们特别关注了Kafka在分布式环境下的稳定性表现，通过合理的参数调优避免了常见的数据丢失和重复消费问题。同时，方案中提供的配置类均经过线上环境验证，能够支撑高并发场景下的消息处理需求。

在日常后端开发中，性能优化是一项核心任务。我们经常需要测量某段代码的执行耗时，例如查询耗时、接口响应时间、批处理任务处理时间等。在 Java 中，传统的做法可能是使用 System.currentTimeMillis()：

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long start = System.currentTimeMillis();
// 业务逻辑
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("执行耗时: " + (end - start) + "ms");

虽然这非常直接，但在 Java 8 引入 java.time 包之后，我们可以使用更现代、更语义化的方式 —— Instant 和 Duration 来实现这一目标。

本文将带你深入了解 Java 8 中几种记录代码运行时间的优雅方式，并附上实用工具类与建议，提高你的代码可读性与复用性。

在现代微服务架构中，日志的集中管理和可视化分析对于问题排查与系统监控至关重要。本文详尽介绍了如何在 Spring Boot 项目中整合
ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）日志系统。通过引入 Logstash Encoder 依赖并配置 logback 文件，实现了应用日志以 JSON 格式输出到
Logstash，再传送至 Elasticsearch 中进行存储与搜索。文章还提供了 Kibana 的详细配置步骤，包括索引模板与模式的创建，使我们可以直观地在
Web 页面上查看日志信息。同时，还补充了如何按日志级别将信息分别归档为 info、warn、error 等索引，增强了日志分类管理能力，并通过
Spring Profile 实现不同环境下的日志输出控制，提高了日志系统在生产环境中的实用性和可维护性。

本篇文章深入讲解了在 Spring Boot 项目中，如何通过 Maven 多环境配置，实现开发（dev）、验证（uat）等不同环境下的资源文件管理与构建流程。

文章首先介绍了 pom.xml 中 profiles、build 资源过滤与属性占位的核心设置，详述 profilesActive 参数如何与 application.yml、application-dev.yml、application-uat.yml 等文件关联；

然后借助 IDEA 或 mvn -Pdev、-Puat 等命令行参数，演示了在本地和打包阶段灵活切换环境的操作。

通过一个简单的 DemoController 示例，说明了环境变量对 @Value 注入的影响。该方案让团队能够统一管理多套配置，避免手动拷贝与冲突，大幅提升构建与部署效率，保证环境隔离和一致性，帮助后端开发人员在不同阶段快速切换与验证配置。