100032301-消息队列高手课 – 网盘下载 -

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课前必读

  • 开篇词 | 优秀的程序员,你的技术栈中不能只有“增删改查”
  • 预习 | 怎样更好地学习这门课?

基础篇

  • 01 | 为什么需要消息队列?
  • 02 | 该如何选择消息队列?
  • 03 | 消息模型:主题和队列有什么区别?
  • 04 | 如何利用事务消息实现分布式事务?
  • 05 | 如何确保消息不会丢失?
  • 06 | 如何处理消费过程中的重复消息?
  • 07 | 消息积压了该如何处理?
  • 08 | 答疑解惑(一) : 网关如何接收服务端的秒杀结果?

进阶篇

  • 09 | 学习开源代码该如何入手?
  • 10 | 如何使用异步设计提升系统性能?
  • 11 | 如何实现高性能的异步网络传输?
  • 12 | 序列化与反序列化:如何通过网络传输结构化的数据?
  • 13 | 传输协议:应用程序之间对话的语言
  • 14 | 内存管理:如何避免内存溢出和频繁的垃圾回收?
  • 加餐 | JMQ的Broker是如何异步处理消息的?
  • 15 | Kafka如何实现高性能IO?
  • 16 | 缓存策略:如何使用缓存来减少磁盘IO?
  • 17 | 如何正确使用锁保护共享数据,协调异步线程?
  • 18 | 如何用硬件同步原语(CAS)替代锁?
  • 19 | 数据压缩:时间换空间的游戏
  • 20 | RocketMQ Producer源码分析:消息生产的实现过程
  • 21 | Kafka Consumer源码分析:消息消费的实现过程
  • 22 | Kafka和RocketMQ的消息复制实现的差异点在哪?
  • 23 | RocketMQ客户端如何在集群中找到正确的节点?
  • 24 | Kafka的协调服务ZooKeeper:实现分布式系统的“瑞士军刀”
  • 25 | RocketMQ与Kafka中如何实现事务?
  • 26 | MQTT协议:如何支持海量的在线IoT设备?
  • 27 | Pulsar的存储计算分离设计:全新的消息队列设计思路
  • 28 | 答疑解惑(二):我的100元哪儿去了?

案例篇

  • 29 | 流计算与消息(一):通过Flink理解流计算的原理
  • 30 | 流计算与消息(二):在流计算中使用Kafka链接计算任务
  • 31 | 动手实现一个简单的RPC框架(一):原理和程序的结构
  • 32 | 动手实现一个简单的RPC框架(二):通信与序列化
  • 33 | 动手实现一个简单的RPC框架(三):客户端
  • 34 | 动手实现一个简单的RPC框架(四):服务端
  • 35 | 答疑解惑(三):主流消息队列都是如何存储消息的?

测试篇

  • 期中测试丨10个消息队列热点问题自测
  • 期末测试 | 消息队列100分试卷等你来挑战!

结束语

  • 结束语 | 程序员如何构建知识体系?
  • 第二季回归丨这次我们一起实战后端存储
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