一、对Kafka的认识

1.Kafka的基本概念

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

2.原理分析

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

四、主题与分区

1.主题的管理

2.初识KafkaAdminCilent

3.分区的管理

4.如何选择合适的分区数

五、日志存储

1.文件目录布局

2.日志格式的演变

3.日志索引

4.日志清理

5.磁盘存储

六、深入服务端

1.协议设计

2.时间轮

3.延时操作

4.控制器

5.参数解密

七、深入客户端

1.分区分配策略

2.消费者协调器和组协调器

3._consumer_offsets剖析

4.事务

八、可靠性探究

1.副本剖析

2.日志同步机制

3.可靠性分析

九、Kafka应用

1.命令行工具

2.Kafka Connect

3.Kafka Mirror Maker

4.Kafka Streams

十、Kafka监控

1.监控数据的来源

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)

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完整开源项目：docs.qq.com/doc/DSmxTbFJ1cmN1R2dB

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

8.消息中间件选型

十二、Kafka与Spark的集成

1.Spark的安装及简单应用

2.Spark编程模型

3.Spark的运行结构

4.Spark Streaming简介

5.Kafka与Spark Streaming的整合

6.Spark SQL

7.Structured Streaming

8.Kafka与Structured Streaming的整合

总目录展示

该笔记共八个节点（由浅入深），分为三大模块。

高性能。 秒杀涉及大量的并发读和并发写，因此支持高并发访问这点非常关键。该笔记将从设计数据的动静分离方案、热点的发现与隔离、请求的削峰与分层过滤、服务端的极致优化这4个方面重点介绍。

一致性。 秒杀中商品减库存的实现方式同样关键。可想而知，有限数量的商品在同一时刻被很多倍的请求同时来减库存，减库存又分为“拍下减库存”“付款减库存”以及预扣等几种，在大并发更新的过程中都要保证数据的准确性，其难度可想而知。因此，将用一个节点来专门讲解如何设计秒杀减库存方案。

高可用。 虽然介绍了很多极致的优化思路，但现实中总难免出现一些我们考虑不到的情况，所以要保证系统的高可用和正确性，还要设计一个PlanB来兜底，以便在最坏情况发生时仍然能够从容应对。笔记的最后，将带你思考可以从哪些环节来设计兜底方案。

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篇幅有限，无法一个模块一个模块详细的展示（这些要点都收集在了这份《高并发秒杀顶级教程》里），麻烦各位转发一下（可以帮助更多的人看到哟！）

由于内容太多，这里只截取部分的内容。

坏情况发生时仍然能够从容应对。笔记的最后，将带你思考可以从哪些环节来设计兜底方案。

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