一、對Kafka的認(rèn)識(shí)

1.Kafka的基本概念

2.安裝與配置

3.生產(chǎn)與消費(fèi)

4.服務(wù)端參數(shù)配置

二、生產(chǎn)者

1.客戶端開發(fā)

• 必要的參數(shù)配置
• 消息的發(fā)送
• 序列化
• 分區(qū)器
• 生產(chǎn)者攔截器

2.原理分析

• 整體架構(gòu)
• 元數(shù)據(jù)的更新

3.重要的生產(chǎn)者參數(shù)

三、消費(fèi)者

1.消費(fèi)者與消費(fèi)組

2.客戶端開發(fā)

• 必要的參數(shù)配置
• 訂閱主題與分區(qū)
• 反序列化
• 消息消費(fèi)
• 位移提交
• 控制或關(guān)閉消費(fèi)
• 指定位移消費(fèi)
• 再均衡
• 消費(fèi)者攔截器
• 多線程實(shí)現(xiàn)
• 重要的消費(fèi)者參數(shù)

四、主題與分區(qū)

1.主題的管理

• 創(chuàng)建主題
• 分區(qū)副本的分配
• 查看主題
• 修改主題
• 配置管理
• 主題端參數(shù)
• 刪除主題

2.初識(shí)KafkaAdminCilent

• 基本使用
• 主題合法性驗(yàn)證

3.分區(qū)的管理

• 優(yōu)先副本的選舉
• 分區(qū)重分配
• 復(fù)制限流
• 修改副本因子

4.如何選擇合適的分區(qū)數(shù)

• 性能測試工具
• 分區(qū)數(shù)越多吞吐量就越高嗎
• 分區(qū)數(shù)的上限
• 考量因素

五、日志存儲(chǔ)

1.文件目錄布局

2.日志格式的演變

• v0版本
• v1版本
• 消息壓縮
• 變長字段
• v2版本

3.日志索引

• 偏移量索引
• 時(shí)間戳索引

4.日志清理

• 日志刪除
• 日志壓縮

5.磁盤存儲(chǔ)

• 頁緩存
• 磁盤I/O流程
• 零拷貝

六、深入服務(wù)端

1.協(xié)議設(shè)計(jì)

2.時(shí)間輪

3.延時(shí)操作

4.控制器

5.參數(shù)解密

七、深入客戶端

1.分區(qū)分配策略

2.消費(fèi)者協(xié)調(diào)器和組協(xié)調(diào)器

3._consumer_offsets剖析

4.事務(wù)

八、可靠性探究

1.副本剖析

2.日志同步機(jī)制

3.可靠性分析

九、Kafka應(yīng)用

1.命令行工具

2.Kafka Connect

3.Kafka Mirror Maker

4.Kafka Streams

十、Kafka監(jiān)控

1.監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的來源

2.消費(fèi)滯后

3.同步失效分區(qū)

4.監(jiān)控指標(biāo)說明

5.監(jiān)控模塊

十一、高級應(yīng)用

1.過期時(shí)間(TTL)

2.延時(shí)隊(duì)列

3.死信隊(duì)列和重試隊(duì)列

4.消息路由

5.消息軌跡

6.消息審計(jì)

7.消息代理

8.消息中間件選型

十二、Kafka與Spark的集成

1.Spark的安裝及簡單應(yīng)用

2.Spark編程模型

3.Spark的運(yùn)行結(jié)構(gòu)

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

Ending

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nding

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吃透后這份pdf，你同樣可以跟面試官侃侃而談MySQL。其實(shí)像阿里p7崗位的需求也沒那么難（但也不簡單），扎實(shí)的Java基礎(chǔ)+無短板知識(shí)面+對某幾個(gè)開源技術(shù)有深度學(xué)習(xí)+閱讀過源碼+算法刷題，這一套下來p7崗差不多沒什么問題，還是希望大家都能拿到高薪offer吧。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Java面试题！java面向对象程序设计答案的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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