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《Kafka生产消费机制与消息可靠性开发》
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Kafka生产消费机制与消息可靠性开发
📚 共计 30 章节
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第1章
Kafka简介
什么是Kafka、Kafka发展历史、Kafka核心特性、Kafka应用场景。
基础
概念
第2章
Kafka架构
Broker、Producer、Consumer、Topic、Partition、Offset概念详解。
核心
架构
第3章
Kafka安装与部署
单机模式安装、集群模式部署、ZooKeeper角色、KRaft模式介绍。
运维
部署
第4章
Kafka命令行操作
Topic管理命令、生产者命令行、消费者命令行、查看消费组状态。
CLI
操作
第5章
Kafka生产者详解
发送流程、同步/异步发送、acks参数、retries重试机制、幂等性。
生产者
参数
第6章
Kafka消费者详解
消费组概念、分区分配策略、offset提交方式、自动/手动提交。
消费者
offset
第7章
Kafka存储机制
日志存储结构、Segment文件、索引文件、日志清理策略。
存储
日志
第8章
Kafka可靠性保证
副本机制、ISR机制、Leader选举、数据一致性。
可靠性
副本
第9章
Kafka高级特性
事务消息、Exactly-Once语义、Kafka Streams简介。
高级
事务
第10章
Kafka监控与运维
JMX监控、Kafka Manager、常见故障排查。
监控
运维
第11章
Kafka与Spring Boot集成
Spring Kafka配置、@KafkaListener使用、消息转换。
Spring
集成
第12章
Kafka Connect
Source Connector、Sink Connector、单机/分布式模式。
Connect
数据集成
第13章
Kafka Schema Registry
Avro序列化、Schema兼容性、Schema演进。
Schema
Avro
第14章
Kafka安全机制
SSL/TLS加密、SASL认证、ACL权限控制。
安全
认证
第15章
Kafka性能调优
生产者参数调优、消费者参数调优、Broker参数调优、操作系统调优。
调优
性能
第16章
Kafka与Flume集成
Flume Source配置、Flume Sink配置、实时日志采集。
Flume
日志
第17章
Kafka与Spark Streaming集成
Direct Stream方式、offset管理、背压机制。
Spark
流处理
第18章
Kafka与Flink集成
Flink Kafka Connector、Checkpoint与offset、端到端Exactly-Once。
Flink
Exactly-Once
第19章
Kafka与ELK集成
Filebeat采集、Logstash消费、Kafka作为缓冲层。
ELK
日志
第20章
Kafka MirrorMaker
跨集群数据同步、双向复制、灾难恢复方案。
跨集群
灾备
第21章
Kafka REST Proxy
HTTP接口访问Kafka、生产/消费消息、适用场景。
REST
HTTP
第22章
Kafka KSQL
流式SQL查询、实时数据处理、KSQL与Kafka Streams对比。
KSQL
SQL
第23章
Kafka延迟队列实现
基于时间戳的延迟、基于Topic的延迟、应用场景。
延迟队列
设计
第24章
Kafka死信队列
死信产生原因、死信处理策略、重试机制设计。
死信
重试
第25章
Kafka消息顺序性
分区内有序、全局有序方案、顺序性代价分析。
顺序
分区
第26章
Kafka消息积压处理
积压原因分析、扩容方案、限流策略、紧急处理流程。
积压
应急
第27章
Kafka集群扩容
新增Broker、分区重分配、数据迁移、负载均衡。
扩容
集群
第28章
Kafka日志压缩
Log Compaction原理、应用场景、配置参数、与日志删除区别。
压缩
日志
第29章
Kafka与Pulsar对比
架构差异、性能对比、功能对比、选型建议。
对比
选型
第30章
Kafka实战项目
电商订单系统、用户行为追踪、日志聚合平台、实时指标计算。
实战
项目
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