java进阶Kafka集群实战之原理分析及优化教程全在这里

我不去想是否能够成功

既然选择了Java

便只顾风雨兼程

我不去想能否征服Kafka集群

既然钟情于Java

就勇敢地追随千锋

我不去想Kafka集群有多么晦涩难懂

既然目标是远方

留给世界的只能是努力拼搏的背影

我不去想未来是平坦还是泥泞

只要热爱Java

一切&＃xff0c;都在前进当中

威哥力荐 java进阶Kafka集群实战之原理分析及优化

Kafka是最初由Linkedin公司开发&＃xff0c;是一个分布式、分区的、多副本的、多生产者、多订阅者&＃xff0c;基于zookeeper协调的分布式日志系统&＃xff08;当然也可以当做MQ系统&＃xff09;。

常见可以用于web/nginx日志、访问日志&＃xff0c;消息服务等等&＃xff0c;Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。主要应用场景是&＃xff1a;日志收集系统和消息系统。

威哥认为&＃xff1a;Kafka最重要优势就是高吞吐量、高性能、零拷贝数据持久化&＃xff0c;当然还有其它&＃xff0c;因此Kafka被重点应用的场景就是消息系统&＃xff08;MQ&＃xff09;&＃xff0c;Kafka的特点其实很明显&＃xff0c;就是仅仅提供较少的核心功能。但是提供超高的吞吐量&＃xff0c;ms级的延迟&＃xff0c;极高的可用性以及可靠性&＃xff0c;而且分布式可以任意扩展&＃xff0c;同时kafka最好是支撑较少的topic数量即可&＃xff0c;保证其超高吞吐量&＃xff0c;而且kafka唯一的一点劣势是有可能消息重复消费&＃xff0c;那么对数据准确性会造成极其轻微的影响。

在大数据领域中以及日志采集中&＃xff0c;这点轻微影响可以忽略&＃xff0c;这个特性天然适合大数据实时计算以及日志收集&＃xff0c;介绍这么多&＃xff0c;哪些项目中会使用Kafka呢&＃xff0c;当然是互联网项目&＃xff0c;否则你告诉你还有哪些项目有这么高的并发要求。

所以&＃xff0c;从另一个角度来说&＃xff0c;真正在项目中使用过Kafka的人&＃xff0c;一定要膜拜一下&＃xff0c;因为那是经历过亿级项目的人&＃xff0c;威哥也就当年在软通的一个电信项目中接触过这个级别的项目。进入正题&＃xff0c;索尔老师的这套Kafka&＃xff0c;绝对可以拔高你的项目认识&＃xff0c;开整吧&＃xff0c;兄弟们。

索尔老师

索尔简介&＃xff1a;

• 神似王自健的80后Java脱口秀讲师&＃xff0c;索尔&＃xff08;Thor&＃xff09;老师

• 毕业于浙江工业大学硕士研究生

• 曾任阿里巴巴P7Java架构师&＃xff0c;10 年从业生涯期间主导过多个大型互联网项目的设计及研发工作。对区块链、机器学习有深入的研究。

• 教学风格独特、教学手段新颖&＃xff0c;善于用浅显易懂的引导方式来剖析深层技术难点&＃xff0c;培养学生近千人&＃xff0c;多数学生已在滴滴、字节跳动、美团等一线互联网公司崭露头角&＃xff0c;教学成功丰硕。

课程简介&＃xff1a;

这套Kafka集群实战课程&＃xff0c;为高并发实战项目必备课程。课程内容从消息队列原理出发&＃xff0c;结合实战案例剖析Kafka底层原理。

根据线上亿级流量的生产经验&＃xff0c;牵引出多套Kafka集群优化方案&＃xff0c;保障消息系统的高性能和高可用。

本课程从技术原理到优化实战&＃xff0c;包含以下4个部分&＃xff1a;

- kafka的基本概念及操作

- kafka集群的核心关键知识点

- kafka集群实战配置

- kafka优化实战方案

课程大纲&＃xff1a;

课程目标&＃xff1a;

通过本套课程的学习&＃xff0c;你将具备&＃xff1a;

1.Kafka基础概念及关键技术点

2.Kafka集群配置及核心参数

3.Kafka集群应对大并发、高可用场景的多维度优化方案

4.Kafka-eagle监控平台的使用、

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本次更新目录如下

00课程介绍(1)

01为什么要使用消息队列

02消息队列的流派

03安装kafka服务器

04实现生产者和消费者

05消息的偏移量及顺序消费原理

06单播和多播消息的实现

07查看消费组的详细信息

08主题和分区的概念

09搭建kafka集群

10kafka集群中broker和主题和分区和副本的概念

11kafka集群消费问题

12java客户端实现生产者

13生产者端的同步发送和异步发送

14生产者端ack的配置

15发送消息的缓冲区机制

16消费者消费消息的基本实现

17offset的自动提交和手动提交

18消费者poll消息的细节

19消费者指定分区偏移量和时间消费

20新消费组消费offset的规则

21springboot中使用kafka的基本实现

22消费者的配置细节

23kafka集群中controller的作用

24rebalance机制

25HW和LEO机制

26kafka优化之防止消息丢失和重复消费

27kafka优化之顺序消费的实现

28kafka优化之解决消息积压问题

29kafka优化之实现延时队列

30监控平台kafkaeagle的搭建和使用

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