国内顶级大牛整理：分布式消息中间件实践笔记＋分布式核心原理解析

• Java 访问 RabbitMQ 实例

• Spring 整合 RabbitMQ

• 基于 RabbitMQ 的异步处理

• 基于 RabbitMQ 的消息推送

RabbitMQ 实践建议

• 虚拟主机

• 消息保存

• 消息确认模式

• 消费者应答

• 流控机制

• 通道

• 总结

ActiveMQ

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简介

工程实例

• Java 访问 ActiveMQ 实例

• Spring 整合 ActiveMQ

• 基于 ActiveMQ 的消息推送

• 基于 ActiveMQ 的分布式事务

ActiveMQ 实践建议

• 消息转发模式

• 消息积压

• 消息事务

• 消息应答模式

• 消息发送优化

• 消息消费优化

• 消息协议

• 消息持久化

Kafka

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简介

工程实例

• Java 访问 Kafka 实例

• Spring 整合 Kafka

• 基于 Kafka 的用户行为数据采集

• 基于 Kafka 的日志收集

• 基于 Kafka 的流量削峰

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理解析+分布式消息中间件实践笔记](https://static001.geekbang.org/infoq/d9/d934f19c4822abe177c3473a31cb034c.png)

Kafka 实践建议

• 分区

• 复制

• 消息发送

• 消费者组

• 消费偏移量

RocketMQ

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简介

工程实例

• Java 访问 RocketMQ 实例

• Spring 整合 RocketMQ

• 基于 RocketMQ 的消息顺序处理

• 基于 RocketMQ 的分布式事务

RocketMQ 实践建议

• 消息重试

• 消息重复

• 集群

• 顺序消息

• 定时消息

• 批量发送消息

• 事务消息

分布式核心原理解析笔记

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按照不同维度，分布式系统的指标可以分为性能、资源占用、可用性、可扩展性这四大类。我们自然希望自己的系统，是高性能、高可用、高扩展和低资源占用的,但考虑到硬件成本、开发效率等因素,必须要在设计不同的系统、业务时有所取舍。

所以，我又和你分析了典型的电商、loT、 电信、HPC (高性能计算)、大数据、 云计算、区块链等业务或系统的不同诉求,进而得出了系统设计者需要关注哪些指标。你在设计其他类型的系统时，可以按照这个思路进行取舍。

分布式协调与同步

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分布式互斥

分布式选举

分布式共识

分布式事务

分布式锁

分布式技术是如何引爆人工智能的?

分布式资源管理与负载调度

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分布式体系结构一集中式结构

分布式体系结构一非集中式结构

分布式调度架构一单体调度

分布式调度架构一两层调度

分布式调度架构一共享状态调度

分布式事务与分布式锁相关问题

分布式计算技术

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分布式计算模式一 MR

分布式计算模式一 Stream

分布式计算模式一 Actor

分布式计算模式一流水线