入门到精通带你成为消息中间件实战高手PDF教程

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入门到精通带你成为消息中间件实战高手PDF教程
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000 开篇词 工程师们学习技术的痛点:纯理论、不知道如何实战！ 001 一个真实电商订单系统的整体架构、业务流程及负载情况 002 授人以渔:能概括一下你们系统的架构设计、业务流程以及负载情况吗 003 系统面临的现实问题:下订单的同时还要发券、发红包、Push推送,性能太差！ 004 授人以渔:你们系统的核心流程性能如何?有没有哪个环节拖慢了速度? 005 系统面临的现实问题:订单退款时经常流程失败,无法完成退款！ 006 授人以渔:你们系统出现过核心流程链路失败的情况吗? 007 系统面临的现实问题:第三方客户系统的对接耦合性太高,经常出问题！ 008 授人以渔:你们有没有跟第三方系统对接过,有遇到什么问题吗? 009 系统面临的现实问题:大数据团队需要订单数据,该怎么办? 010 授人以渔:你们有没有遇到过自己系统的数据,其他团队需要获取的? 011 系统面临的现实问题:秒杀活动时数据库压力太大,该怎么缓解 012 授人以渔:你们系统会不会遇到流量洪峰的场景,导致瞬时压力过大? 013 阶段性复习:一张思维导图给你梳理高并发订单系统面临的技术痛点！ 014 阶段性复习:放大100倍压力,也要找出你系统的技术挑战！ 015 解决订单系统诸多问题的核心技术:消息中间件到底是什么? 016 授人以渔:结合自己的系统问题思考一下,MQ有什么用处? 017 领导的要求:你来对 Kafka、RabbitMQ 以及 RocketMQ 进行技术选型调研 018 授人以渔:你们公司主要使用的 MQ 是哪种?为什么要选用它? 019 新技术引入:给团队分享 RocketMQ 的架构原理和使用方式 020 授人以渔:结合你对其他 MQ 的了解,思考 RocketMQ 的设计有何特点? 021 设计生产架构之前的功课:消息中间件路由中心的架构原理是什么? 022 授人以渔:要是没有这个路由中心,消息中间件可以正常运作么? 023 设计生产架构之前的功课:Broker的主从架构原理是什么? 024 授人以渔:Broker主从同步有没有数据不一致问题? 025 落地第一步:设计一套高可用的消息中间件生产部署架构 029 生产运维:如何对RocketMQ集群进行可视化的监控和管理? 030 授人以渔:你们公司的MQ集群是如何进行监控和管理的? 033 对小规模RocketMQ集群进行压测,同时为生产集群进行规划 038 授人以渔:如果在你们系统的核心流程引入MQ,应该如何改造系统? 039 基于MQ实现订单系统的第三方系统异步对接改造,解耦架构完成！ 041 基于MQ实现订单数据同步给大数据团队,应该如何设计? 042 授人以渔:对其他团队要获取你们核心数据的问题,应该如何解决? 043 秒杀系统的技术难点以及秒杀商品详情页系统的架构设计 044 授人以渔:你们有没有类似秒杀的业务场景?如果没有,自己想一个出来 046 授人以渔:如果你们有类似秒杀的瞬时高并发场景,应该如何改造? 072 Broker消息零丢失方案:同步刷盘 + Raft协议主从同步 26 授人以渔:你们公司的消息中间件生产环境如何部署的? 27 部署一个小规模的 RocketMQ 集群,为压测做好准备 28 授人以渔:动手完成一个小规模的RocketMQ集群的部署进行练习 31 RocketMQ生产集群准备:进行OS内核参数和JVM参数的调整 32 授人以渔:你们公司的MQ集群是如何配置生产参数的? 34 授人以渔:你们公司的MQ集群做过压测吗?生产集群是如何规划的? 35 阶段性复习:一张思维导图给你梳理消息中间件集群生产部署架构规划 36 阶段性复习:按照你们公司的真实负载,设计消息中间件集群生产架构 37 基于MQ实现订单系统的核心流程异步化改造,性能优化完成！ 40 授人以渔:如果你们系统要对接第三方系统,应该如何设计? 45 基于MQ实现秒杀订单系统的异步化架构以及精准扣减库存的技术方案 47 阶段性复习:一张思维导图给你梳理全面引入MQ的订单系统架构 48 阶段性复习:思考一下,如果你们系统全面接入MQ,架构该如何设计? 49 精益求精:深入研究一下生产者到底如何发送消息的? 50 授人以渔:Kafka、RabbitMQ有类似MessageQueue的数据分片机制吗 51 精益求精:深入研究一下Broker是如何持久化存储消息的? 52 授人以渔:同步刷盘和异步刷盘分别适用于什么场景呢? 53 精益求精:基于DLedger技术的Broker主从同步原理到底是什么? 54 授人以渔:采用Raft协议进行主从数据同步,会影响TPS吗? 55 精益求精:深入研究一下消费者是如何获取消息处理以及进行ACK的? 56 授人以渔:消费者到底什么时候可以认为是处理完消息了? 57 精益求精:消费者到底是根据什么策略从Master或Slave上拉取消息的? 58 授人以渔:消费者是跟所有Broker建立连接,还是跟部分Broker建立连接? 59 探秘黑科技:RocketMQ 是如何基于Netty扩展出高性能网络通信架构的? 60 授人以渔:BIO、NIO、AIO以及Netty之间的关系是什么? 61 探秘黑科技:基于mmap内存映射实现磁盘文件的高性能读写 62 授人以渔:思考一个小问题,java工程师真的只会Java就可以了吗? 63 抛砖引玉:通过本专栏的大白话讲解之后,再去深入阅读一些书籍和源码 64 授人以渔:一个学习方法的探讨,如何深入研究一个技术? 65 阶段性复习:一张思维导图带你梳理 RocketMQ 的底层实现原理 66 阶段性复习:在深度了解RocketMQ底层原理的基础之上,多一些主动思考 67 生产案例:从 RocketMQ 全链路分析一下为什么用户支付后没收到红包? 68 发送消息零丢失方案:RocketMQ事务消息的实现流程分析 69 RocketMQ黑科技解密:事务消息机制的底层实现原理 70 为什么解决发送消息零丢失方案,一定要使用事务消息方案? 71 用支付后发红包的案例场景,分析RocketMQ事物消息的代码实现细节 73 Consumer消息零丢失方案:手动提交offset + 自动故障转移 74 基于 RocketMQ 设计的全链路消息零丢失方案总结 75 生产案例:从 RocketMQ 底层原理分析为什么会重复发优惠券? 76 对订单系统核心流程引入 幂等性机制,保证数据不会重复 77 如果优惠券系统的数据库宕机,如何用死信队列解决这种异常场景? 78 生产案例:为什么基于 RocketMQ 进行订单库数据同步时会消息乱序? 79 在RocketMQ中,如何解决订单数据库同步的消息乱序问题? 80 基于订单数据库同步场景,来分析RocketMQ的顺序消息机制的代码实现 81 如何基于RocketMQ的数据过滤机制,提升订单数据库同步的处理效率 82 生产案例:基于延迟消息机制优化大量订单的定时退款扫描问题！ 83 基于订单定时退款场景,来分析RocketMQ的延迟消息的代码实现 84 在RocketMQ的生产实践中积累的各种一手经验总结 85 企业级的RocketMQ集群如何进行权限机制的控制? 86 如何对线上生产环境的RocketMQ集群进行消息轨迹的追踪 87 由于消费系统故障导致的RocketMQ百万消息积压问题,应该如何处 88 金融级的系统如何针对RocketMQ集群崩溃设计高可用方案? 89 为什么要给RocketMQ增加消息限流功能保证其高可用性? 90 设计一套Kafka到RocketMQ的双写+双读技术方案,实现无缝迁移！ 91 如何从Github拉取RocketMQ源码以及导入Intellij IDEA中? 92 如何在Intellij IDEA中启动NameServer以及本地调试源码? 93 如何在Intellij IDEA中启动Broker以及本地调试源码? 94 如何基于本地运行的RocketMQ进行消息的生产与消费? 95 源码分析的起点:从NameServer的启动脚本开始讲起 96 NameServer在启动的时候都会解析哪些配置信息? 97 NameServer是如何初始化基于Netty的网络通信架构的? 98 NameServer最终是如何启动Netty网络通信服务器的? 99 Broker启动的时候是如何初始化自己的核心配置的? 100 BrokerController是如何构建出来的,以及他包含了哪些组件? 101 在初始化BrokerController的时候,都干了哪些事情? 102 BrokerContorller在启动的时候,都干了哪些事儿? 103 第三个场景驱动:Broker是如何把自己注册到NameServer去的? 104 深入探索BrokerOuter API是如何发送注册请求的? 105 NameServer是如何处理Broker的注册请求的? 106 Broker是如何发送定时心跳的,以及如何进行故障感知? 107 我们系统中使用的Producer是如何创建出来的? 108 构建好的Producer是如何启动准备好相关资源的? 109 当我们发送消息的时候,是如何从NameServer拉取Topic元数据的? 110 对于一条消息,Producer是如何选择MessageQueue去发送的? 111 我们的系统与RocketMQ Broker之间是如何进行网络通信的? 112 当Broker获取到一条消息之后,他是如何存储这条消息的? 113 一条消息写入CommitLog文件之后,如何实时更新索引文件? 114 RocketMQ是如何实现同步刷盘以及异步刷盘两种策略的? 115 当Broker上的数据存储超过一定时间之后,磁盘数据是如何清理的? 116 我们系统中的Consumer作为消费者是如何创建出来的? 117 一个消费组中的多个Consumer是如何均匀分配消息队列的? 118 Consumer是如何从Broker上拉取一批消息过来处理的? 119 专栏结束语:你从消息中间件专栏中学到了什么,如何运用到面试中去? 游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

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