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Kafka的工作流程主要包括生产者将数据发送到Kafka集群的过程和消费者从Kafka集群中读取数据的过程。具体来说，Kafka的工作流程如下：
- 生产者将数据发送到Kafka集群中的特定主题（topic）。
- Kafka集群将接收到的数据存储在分区（partition）中，并根据配置的副本（replication）策略进行数据备份。
- 消费者从Kafka集群中订阅特定主题，并根据配置的消费组（consumergroup）消费数据。
- 每个消费组中的消费者会根据分区分配策略从不同的分区中读取数据，以实现负载均衡和高可用性。
- 消费者读取数据后进行相应的处理，如存储、分析等操作。
- 一旦数据被消费者成功消费，Kafka会将消费者的偏移量（offset）进行更新，并记录消费者消费的进度。
- Kafka集群会定期清理已经被消费者消费的数据，并根据配置的数据保留策略进行数据删除。
总体来说，Kafka的工作流程是生产者向Kafka集群发送数据，消费者从Kafka集群读取数据，并通过分区、副本和消费组等机制实现高可用性、高吞吐量和低延迟的数据处理。
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