太火了,最后10张。。。

科技   2024-10-03 08:16   河北  

阅读本文大约需要 10 分钟。

大家好,我是 华仔, 又跟大家见面了。

在这里,先祝大家国庆节快乐,吃的开心、玩的开心,最后也学的开心。

昨天太火被抢完了,今天再给大家送最后10张:

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最近一年多时间,我将这些年工作中开发与架构道路上的一些经验,都汇总和输出到这个知识星球中,可以说是干货满满,认真看过的都说好,甚至连 CTO 都来星球观摩学习。


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  • Kafka 发送消息是如何优化 JVM GC 的?

  • Kafka 服务端如何保证宕机时数据不丢失?

  • Kafka 多副本冗余的高可用机制是如何设计的?

  • Kafka 多副本之间数据如何同步?
  • Kafka 延迟机制是如何实现的?
  • Kafka LeaderEpoch 是如何解决 HW 丢数据问题的?
  • Kafka 日志数据是如何高效存储以及高效查询的?
  • Kafka 的网络层架构是如何支持超高并发的,内部又使用了什么黑科技呢?
  • RocketMQ 为何自研 NameServer 而不是直接使用 Zookeeper?
  • RocketMQ 的 RPC 底层通信协议是如何实现的呢?
  • RocketMQ 的网络架构是如何支持超高并发的,其网络模型是怎样的?
  • RocketMQ 的定时消息、延迟消息是如何实现的?
  • RocketMQ 的存储架构是怎样的,与 Kafka 的存储架构有什么不同之处?
  • RocketMQ 的 DLedger 技术又是什么黑科技?

在后端面试中,Kafka + RocketMQ 已经成为了必不可少的一环,然而很多程序员对 Kafka、RocketMQ 还仅限于日常使用,对于其底层原理、架构设计、生产优化还是一片空白。
因此为了解决这些痛点问题,我特意在星球推出了《从四大维度开始带你精通 Kafka》+ 《从四大维度开始带你精通 RocketMQ》课程,全部课程超 500 万字,270 + 篇,可以说是非常重磅级的,也是非常详细非常深度的
我将按照《场景驱动》的方式,从一条消息在客户端缓存累积到量批量发送到服务端接收、Broker 启动,控制器选举,Leader 副本选举、超高并发网络处理、超高性能日志存储、多副本同步、再到消息被消费端启动、寻找协调器、加入消费者组、消费者组重分配、最后到位移提交处理等等消息流转全过程,带你深入探讨 Kafka 的架构设计、底层原理、源码剖析生产集群优化等问题,让你在吃透这套系列课程后,成为 Kafka 消息中间件实战高手。
RocketMQ 专栏也是类似的步骤来整理的。

其中 Kafka 部分基于 2.8.x,部分基于 3.x 版本进行讲解。而 RocketMQ 生产者基于 4.9.x ,其余基于 5.1.x 版本讲解

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我们先来梳理下整个电商项目的业务架构图,如下:



我们先来看下整个电商最重要的微服务模块都有哪些。



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还在观望的小伙伴们真的要抓紧了,犹豫时间真的不多了


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