导言

我们知道，当下流行的 MQ 非常多，不过很多公司在技术选型上还是选择使用 Kafka。与其他主流 MQ 进行对比，我们会发现 Kafka 最大的优点就是吞吐量高。实际上 Kafka 是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，配置良好的 Kafka 集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。

除此之外，在热招的 Java 架构师岗位面试中，Kafka 相关的面试题被面试官问到的几率也是非常大的，所以拥有一定年限的开发者，搞懂 Kafka 是很有必要的。

那么怎么才能有效且快速学习 Kafka 呢？

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一、初识 Kafka（Kafka 入门）

①Kafka 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（必要的参数配置+消息的发送+序列化+分区器+生产者拦截器）

②原理分析（整体架构+元数据的更新）

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（必要的参数配置+订阅主题与分区+反序列化+消息消费+位移提交+控制或关闭消费+指定位移消费+再均衡+消费者拦截器+多线程实现+重要的消费者参数）

四、主题与分区

①主题的管理（创建主题+分区副本的分配+查看主题+修改主题+配置管理+主题端参数+删除主题）

②初始 Kafka AdminClient（基本使用+主题合法性验证）

③分区的管理（优先副本的选举+分区重分配+复制限流+修改副本因子）

④如何选择合适的分区数（性能测试工具+分区数越多吞吐量就越高吗+分区数的上限+参考因素）

五、日志存储

①文件目录布局

②日志格式的演变（v0 版本+v1 版本+消息压缩+变长字段+v2 版本）

③日志索引（偏移量索引+时间戳索引）

④日志清理（日志删除+日志压缩）

⑤磁盘存储（页缓存+磁盘 I/O 流程+零拷贝）

六、深入服务端

①协议设计

②时间轮

③延时操作

④控制器（控制器的选举及异常恢复+优雅关闭+分区 leader 的选举+参数解密）

⑤参数解密（broker.id+bootstrap.servers+服务端参数列表）

七、深入客户端

①分区分配策略（RangeAssignor 分配策略+RoundRobinAssignor 分配策略+StickyAssignor 分配策略+自定义分区分配策略）

②消费者协调器和组协调器（旧版消费者客户端的问题+再均衡的原理）

③_consumer_offsets 剖析

④事务（消息传输保障+幂等+事务）

八、可靠性探究

①副本剖析（失效副本+ISR 的伸缩+LEO 与 HW+Leader Epoch 的介入+为什么不支持读写分离）

②日志同步机制

③可靠性分析

九、Kafka 应用

①命令行工具（消费组管理+消费位移管理+手动删除消息）

②Kafka Connect（独立模式+REST API+分布式模式）

③Kafka Mirror Maker

④Kafka Streams

十、Kafka 监控

①监控数据的来源（OneMinuteRate+获取监控指标）

②消费滞后

③同步失效分区

④监控指标说明

⑤监控模块

十一、高级应用

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（快速入门+REST API 介绍及示例+服务端配置及部署+应用思考）

⑧消息中间件选型（各类消息中间件简述+选型要点概述+消息中间件选型误区探讨）

十二、Kafka 与 Spark 的集成

①Spark 的安装及简单应用

②Spark 编程模型

③Spark 的运行结构

④Spark Streaming 简介

⑤Kafka 与 Spark Streaming 的整合

⑥Spark SQL

⑦Structured Streaming

⑧Kafka 与 Structured Streaming 的整合

总结

Kafka 的探讨就在这里，只能展示部分内容，实际上笔记内详细记载了 Kafka 的实践内容，包括大量的代码实现形式。

如果你对自己的职业生涯有清晰的规划路线，想要往更长远的方向去发展，那么学习 Kafka，想必刻不容缓。

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