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• 掌握Kafka的使用方式，以及如何與現(xiàn)有業(yè)務系統(tǒng)集成
• 理解Kafka實現(xiàn)高可用、一致性的原理
• 了解Consumer Group Rebalance的原理及方案演進以及對業(yè)務代碼的影響。同時為分布式系統(tǒng)經(jīng)典問題提供思路
• 掌握Kafka Stream的原理及應用場景
• 掌握使用Kafka實現(xiàn)端到端正好一次語義的原理及方法
• 掌握Kafka性能評估及監(jiān)控等運維問題的解決思路
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• 一、Kafka 架構及應用	Kafka 整體架構 1. 概念及整體視圖 2. 消費模式 3. 可擴展方案 4. 負載均衡方案 5. 高可用方案 Kakfa Producer 1. 重要參數(shù)配置 2. 消息發(fā)送及序列化 3. 消息分區(qū) 4. 生產(chǎn)攔截 5. 元數(shù)據(jù)管理 Kakfa Consumer 1. 重要參數(shù)配置 2. 訂閱主題與分區(qū) 3. 消息消費及反序列化 4. 起始消費位置 5. 消費攔截 主題與分區(qū) 1. 主題管理 2. 分區(qū)管理
  二、日志存儲與清理	1. 日志格式 2. 日志索引 3. 日志清理
  三、Kafka 可靠性與一致性問題	1. 高可用方案 2. 日志同步與副本管理 3. 可靠性分析
  四、Consumer Rebalance 問題	1. 為什么需要 Rebalance 2. Rebalance 實現(xiàn)的效果 3. 自治式 Rebalance 原理及問題 4. 集中式 Rebalance 實現(xiàn)原理(Consumer Coordinator) 5. 應用程序如何處理 Consumer Rebalance ?
  五、Kafka 數(shù)據(jù)完整性問題	1. 數(shù)據(jù)完整性語義 2. 冪等及實現(xiàn)原理 3. 事務及實現(xiàn)原理
  六、Kafka Stream	1. Kafka Stream 架構 2. Kafka Stream 并發(fā)模型 3. Kafka Stream 狀態(tài)及容錯管理 4. Kafka Stream 編程模型 5. Kafka Stream 已支持的高級特性 6. 與其他流處理系統(tǒng)對比。
  七、Kafka 運維與應用	1. 內置工具 2. 常用監(jiān)控指標說明 3. 監(jiān)控模塊 4. 性能評估 5. 應用場景解析 6. Kafka Connect 7. Mirror Maker 8. Uber uReplicator

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