你都毕业3年了，怎么还只会增删改查，连kafka都没有听过？

前言：

Kafka

有人说世界上有三个伟大的发明：火，轮子，以及 Kafka。

发展到现在，Apache Kafka 无疑是很成功的，Confluent 公司曾表示世界五百强中有三分之一的企业在使用 Kafka。在流式计算中，Kafka 一般用来缓存数据，例如 Flink 通过消费 Kafka 的数据进行计算。

而要谈对Kafka有多熟悉，我相信还是阿里的大佬们最有发言权，所以今天分享的内容，就是Alibaba内部首发的“限量笔记”，关于Kafka的精髓全部写在这里面了，真是不得不得不感叹：不愧是Alibaba的技术官啊，真的服了！

由于笔记内容偏多，为了不影响阅读，只能在文章中展示部分的章节内容和核心截图，如果你需要完整的pdf版本

一、对Kafka的认识

1.Kafka的基本概念

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

2.原理分析

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

四、主题与分区

1.主题的管理

2.初识KafkaAdminCilent

3.分区的管理

4.如何选择合适的分区数

五、日志存储

1.文件目录布局

2.日志格式的演变

3.日志索引

4.日志清理

5.磁盘存储

六、深入服务端

1.协议设计

2.时间轮

3.延时操作

4.控制器

5.参数解密

七、深入客户端

1.分区分配策略

2.消费者协调器和组协调器

3._consumer_offsets剖析

4.事务

八、可靠性探究

1.副本剖析

2.日志同步机制

3.可靠性分析

九、Kafka应用

1.命令行工具

2.Kafka Connect

3.Kafka Mirror Maker

4.Kafka Streams

十、Kafka监控

1.监控数据的来源

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

8.消息中间件选型

十二、Kafka与Spark的集成

1.Spark的安装及简单应用

2.Spark编程模型

3.Spark的运行结构

4.Spark Streaming简介

5.Kafka与Spark Streaming的整合

6.Spark SQL

7.Structured Streaming

8.Kafka与Structured Streaming的整合

总结

Kafka的学习，并没有想象中那么难，这份Kafka限量笔记里面的内容，对你学习Kafka必有启发和帮助，自己付出多少，回报就有多少。