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消息队列高手课

消息队列高手课

再次起航-从“旁观者”视角再看消息队列

如何实现消息保序？

如何使用Actor模型解决并发问题？

Kafka如何保证配置下发的一致性？

消息队列的高可用与容灾设计

消息存储读写性能的优化方法

开篇词 - 优秀的程序员，你的技术栈中不能只有“增删改查”

预习 - 怎样更好地学习这门课？

01 - 为什么需要消息队列？

02 - 该如何选择消息队列？

03 - 消息模型：主题和队列有什么区别？

04 - 如何利用事务消息实现分布式事务？

05 - 如何确保消息不会丢失？

06 - 如何处理消费过程中的重复消息？

07 - 消息积压了该如何处理？

08 - 答疑解惑（一）：网关如何接收服务端的秒杀结果？

09 - 学习开源代码该如何入手？

10 - 如何使用异步设计提升系统性能？

11 - 如何实现高性能的异步网络传输？

12 - 序列化与反序列化：如何通过网络传输结构化的数据？

13 - 传输协议：应用程序之间对话的语言

14 - 内存管理：如何避免内存溢出和频繁的垃圾回收？

加餐 - JMQ的Broker是如何异步处理消息的？

15 - Kafka如何实现高性能IO？

16 - 缓存策略：如何使用缓存来减少磁盘IO？

17 - 如何正确使用锁保护共享数据，协调异步线程？

18 - 如何用硬件同步原语（CAS）替代锁？

19 - 数据压缩：时间换空间的游戏

20 - RocketMQ Producer源码分析：消息生产的实现过程

21 - Kafka Consumer源码分析：消息消费的实现过程

22 - Kafka和RocketMQ的消息复制实现的差异点在哪？

23 - RocketMQ客户端如何在集群中找到正确的节点？

24 - Kafka的协调服务ZooKeeper：实现分布式系统的“瑞士军刀”

25 - RocketMQ与Kafka中如何实现事务？

26 - MQTT协议：如何支持海量的在线IoT设备？

27 - Pulsar的存储计算分离设计：全新的消息队列设计思路

28 - 答疑解惑（二）：我的100元哪儿去了？

29 - 流计算与消息（一）：通过Flink理解流计算的原理

30 - 流计算与消息（二）：在流计算中使用Kafka链接计算任务

31 - 动手实现一个简单的RPC框架（一）：原理和程序的结构

32 - 动手实现一个简单的RPC框架（二）：通信与序列化

33 - 动手实现一个简单的RPC框架（三）：客户端

34 - 动手实现一个简单的RPC框架（四）：服务端

35 - 答疑解惑（三）：主流消息队列都是如何存储消息的？

期中测试丨10个消息队列热点问题自测

期末测试 - 消息队列100分试卷等你来挑战！

结束语 - 程序员如何构建知识体系？

第二季回归丨这次我们一起实战后端存储

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