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一、對Kafka的認識

1.Kafka的基本概念

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2.安裝與配置

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3.生產與消費

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4.服務端參數配置

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二、生產者

1.客戶端開發

  • 必要的參數配置
  • 消息的發送
  • 序列化
  • 分區器
  • 生產者攔截器

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2.原理分析

  • 整體架構
  • 元數據的更新

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3.重要的生產者參數

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三、消費者

1.消費者與消費組

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2.客戶端開發

  • 必要的參數配置
  • 訂閱主題與分區
  • 反序列化
  • 消息消費
  • 位移提交
  • 控制或關閉消費
  • 指定位移消費
  • 再均衡
  • 消費者攔截器
  • 多線程實現
  • 重要的消費者參數

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四、主題與分區

1.主題的管理

  • 創建主題
  • 分區副本的分配
  • 查看主題
  • 修改主題
  • 配置管理
  • 主題端參數
  • 刪除主題

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2.初識KafkaAdminCilent

  • 基本使用
  • 主題合法性驗證

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3.分區的管理

  • 優先副本的選舉
  • 分區重分配
  • 復制限流
  • 修改副本因子

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4.如何選擇合適的分區數

  • 性能測試工具
  • 分區數越多吞吐量就越高嗎
  • 分區數的上限
  • 考量因素

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五、日志存儲

1.文件目錄布局

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2.日志格式的演變

  • v0版本
  • v1版本
  • 消息壓縮
  • 變長字段
  • v2版本

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3.日志索引

  • 偏移量索引
  • 時間戳索引

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4.日志清理

  • 日志刪除
  • 日志壓縮

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5.磁盤存儲

  • 頁緩存
  • 磁盤I/O流程
  • 零拷貝

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六、深入服務端

1.協議設計

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2.時間輪

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3.延時操作

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4.控制器

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5.參數解密

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七、深入客戶端

1.分區分配策略

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2.消費者協調器和組協調器

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3._consumer_offsets剖析

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4.事務

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八、可靠性探究

1.副本剖析

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2.日志同步機制

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3.可靠性分析

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九、Kafka應用

1.命令行工具

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2.Kafka Connect

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3.Kafka Mirror Maker

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4.Kafka Streams

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十、Kafka監控

1.監控數據的來源

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2.消費滯后

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3.同步失效分區

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4.監控指標說明

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5.監控模塊

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十一、高級應用

1.過期時間(TTL)

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2.延時隊列

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3.死信隊列和重試隊列

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4.消息路由

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5.消息軌跡

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6.消息審計

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7.消息代理

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8.消息中間件選型

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十二、Kafka與Spark的集成

1.Spark的安裝及簡單應用

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2.Spark編程模型

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3.Spark的運行結構

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4.Spark Streaming簡介

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5.Kafka與Spark Streaming的整合

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6.Spark SQL

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7.Structured Streaming

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8.Kafka與Structured Streaming的整合

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最后總結

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  • RabbitMQ實戰指南

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  • 手寫“Kafka筆記”

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