前言：

Kafka

有人說世界上有三個偉大的發明：火，輪子，以及 Kafka。

發展到現在，Apache Kafka 無疑是很成功的，Confluent 公司曾表示世界五百強中有三分之一的企業在使用 Kafka。在流式計算中，Kafka 一般用來快取資料，例如 Flink 通過消費 Kafka 的資料進行計算。

而要談對Kafka有多熟悉，我相信還是阿里的大佬們最有發言權，所以今天分享的內容，就是Alibaba內部首發的“限量筆記”，關於Kafka的精髓全部寫在這裡面了，真是不得不得不感嘆：不愧是Alibaba的技術官啊，真的服了！

由於筆記內容偏多，為了不影響閱讀，只能在文章中展示部分的章節內容和核心截圖，如果你需要完整的pdf版本，可以點這裡即可獲取！

一、對Kafka的認識

1.Kafka的基本概念

2.安裝與配置

3.生產與消費

4.服務端引數配置

二、生產者

1.客戶端開發

2.原理分析

3.重要的生產者引數

三、消費者

1.消費者與****消費組

2.客戶端開發

四、主題與分割槽

1.主題的管理

2.初識KafkaAdminCilent

3.分割槽的管理

4.如何選擇合適的分割槽數

五、日誌儲存

1.檔案目錄佈局

2.日誌格式的演變

3.日誌索引

4.日誌清理

5.磁碟儲存

六、深入服務端

1.協議設計

2.時間輪

3.延時操作

4.控制器

5.引數解密

七、深入客戶端

1.分割槽分配策略

2.消費者協調器和組協調器

3._consumer_offsets剖析

4.事務

八、可靠性探究

1.副本剖析

2.日誌同步機制

3.可靠性分析

九、Kafka應用

1.命令列工具

2.Kafka Connect

3.Kafka Mirror Maker

4.Kafka Streams

十、Kafka監控

1.監控資料的來源

2.消費滯後

3.同步失效分割槽

4.監控指標說明

5.監控模組

十一、高階應用

1.過期時間(TTL)

2.延時佇列

3.死信佇列和重試佇列

4.訊息路由

5.訊息軌跡

6.訊息審計

7.訊息代理

8.訊息中介軟體選型

十二、Kafka與Spark的整合

1.Spark的安裝及簡單應用

2.Spark程式設計模型

3.Spark的執行結構

4.Spark Streaming簡介

5.Kafka與Spark Streaming的整合

6.Spark SQL

7.Structured Streaming

8.Kafka與Structured Streaming的整合

總結

Kafka的學習，並沒有想象中那麼難，這份Kafka限量筆記裡面的內容，對你學習Kafka必有啟發和幫助，自己付出多少，回報就有多少。

如果你需要這份完整版的Kafka筆記，只需你多多支援我這篇文章。可以點這裡即可獲取！