一.对Kafka的认识1.Kafka的基本概念
2.安装与配置
3.生产与消费
4.服务端参数配置
二.生产者1.客户端开发
发送所需参数配置消息序列化分区制造商断路器
2.原理分析
更新整个架构元数据
3.重要的生产者参数
三.消费者1.消费者与消费组
2.客户端开发
所需参数配置订阅主题和分区反序列化消息消费班次提交控制或消费指定班次消费再均衡关闭消费者拦截多线程实现关键消费者参数
四.主题和分区1.主题的管理
创建主题分区副本分配查看主题更改主题配置删除主题端参数管理主题
2.初识KafkaAdminCilent
基本使用主题的正当性验证
3.分区的管理
优先复制的选举分区重新分配复制限制流更改复制因子
4.如何选择合适的分区数
性能测试工具中的分区越多，吞吐量是否越高？ 分区数量上限注意事项
五.日志存储1.文件目录布局
2.日志格式的演变
v0版本v1消息压缩可变长度字段v2版本
3.日志索引
偏移索引时间戳索引
4.日志清理
日志删除日志压缩
5.磁盘存储
页面缓存磁盘I/O进程的零拷贝
六.服务端1.协议设计
2.时间轮
3.延时操作
4.控制器
5.参数解密
七.客户端1.分区分配策略
2.消费者协调器和组协调器
3._consumer_offsets剖析
4.事务
八.诚信探索1.副本剖析
2.日志同步机制
3.可靠性分析
九. Kafka APP http://www.Sina.com /
1.命令行工具
2.Kafka Connect
3.Kafka Mirror Maker
十. Kafka监视器4.Kafka Streams
1.监控数据的来源
2.消费滞后
3.同步失效分区
4.监控指标说明
十一.高级APP商品5.监控模块
1.过期时间(TTL)
2.延时队列
3.死信队列和重试队列
4.消息路由
5.消息轨迹
6.消息审计
7.消息代理
十二. Kafka和Spark的集成8.消息中间件选型
1.Spark的安装及简单应用
2.Spark编程模型
3.Spark的运行结构
4.Spark Streaming简介
5.Kafka与Spark Streaming的整合
6.Spark SQL
7.Structured Streaming
文末的java面试问题、高级技术大纲、框架资料共享我整理了这三次阿里面试主题的全部主题，并附上详细的答案分析，生成了8.Kafka与Structured Streaming的整合。 感兴趣的朋友点击这里可以免费领取
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第一个要分享给大家的就是算法和数据结构
第二个就是数据库的高频知识点与性能优化
第三个则是并发编程（72个知识点学习）
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最后一个是各大JAVA架构专题的面试点+解析+我的一些学习的书籍资料[外链图像导出中…(img-HSI5xjbq-1627615520171] )
第一个要分享给大家的就是算法和数据结构[外链图像导出中…(img-qdvflqyu-1627615520172] )
第二个就是数据库的高频知识点与性能优化[外链图像导出中…(img-rib9ejuv-1627615520172] )
第三个则是并发编程（72个知识点学习）[外链图像导出中…(img-NMS5qzh8-1627615520173] )
我们有更多学习笔记，如Redis、MySQL、JVM、Kafka、微服务、Spring家族桶等，这里不列举