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？
大佬的笔记必不可少：阿里技术官手撸笔记分享，全新演绎“Kafka部署实战”，已开源。
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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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