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Kafka 是一個分布式流處理平臺，它可以在動態變化的業務需求下保持高效、穩定地運行
分區（Partition）：Kafka 中的主題（Topic）可以被分為多個分區。通過將不同的分區分布在不同的 Broker 上，Kafka 可以實現數據的并行處理和負載均衡。當業務需求發生變化時，可以通過增加或減少分區的數量來調整處理能力。
副本（Replica）：Kafka 支持數據的副本機制，每個分區都可以設置多個副本。這樣，當某個 Broker 出現故障時，其他副本可以接管工作，保證數據的可用性。此外，副本還可以提高查詢性能，因為消費者可以從不同的副本中讀取數據。當業務需求發生變化時，可以通過調整副本的數量來提高數據的可靠性或查詢性能。
消費者組（Consumer Group）：Kafka 支持多個消費者組同時訂閱同一個主題。每個消費者組內的消費者會平均分配到主題的分區。當業務需求發生變化時，可以通過增加或減少消費者組的數量來調整消費能力。
日志壓縮（Log Compaction）：Kafka 支持對某些主題進行日志壓縮，以減少存儲空間的使用。當業務需求發生變化時，可以根據需要開啟或關閉日志壓縮功能。
配置調整：Kafka 提供了豐富的配置選項，如消息大小、刷新間隔等。當業務需求發生變化時，可以根據實際情況調整這些配置參數，以提高系統性能。
監控與告警：Kafka 提供了豐富的監控指標，如延遲、吞吐量等。通過對這些指標進行實時監控和告警，可以及時發現潛在問題，并根據業務需求進行調整。
通過以上方法，Kafka 可以適應動態變化的業務需求，實現高效、穩定的運行。
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