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深入拆解消息队列47讲

课程定位

系统性解析消息队列核心技术，覆盖基础原理→源码实现→生产实践→性能调优全链路，结合Kafka、RocketMQ、Pulsar等主流消息中间件，培养解决高并发、高可用场景问题的架构能力。

第一部分：消息队列核心原理（10讲）

消息模型基础

发布-订阅 vs 点对点模型

消息有序性、幂等性、事务性保障

推模式 vs 拉模式性能对比

存储引擎设计

日志结构存储（Kafka Segment）

消息索引机制（稀疏索引 vs 稠密索引）

零拷贝技术（sendfile、mmap）

高可用机制

副本同步（ISR机制、Quorum复制）

Leader选举（ZooKeeper vs Raft）

数据分片与负载均衡策略

第二部分：高级特性实现（12讲）

消息投递语义

At Most Once/At Least Once/Exactly Once实现原理

幂等生产者设计（PID+SequenceNumber）

事务消息实现（二阶段提交、事务状态表）

延时消息与死信队列

时间轮算法（RocketMQ TimerWheel）

多级延迟队列（Kafka通过外部调度实现）

死信队列重试策略与告警机制

顺序消息保障

局部有序（Hash Key分区）

全局有序（单分区+单消费者）

乱序检测与补偿方案

第三部分：源码级解析（10讲）

Kafka核心源码

生产者批处理与内存池（RecordAccumulator）

消费者组协调（GroupCoordinator）

控制器选举与元数据管理

RocketMQ设计精要

CommitLog写盘优化（MappedFile+PageCache）

消息过滤（Tag过滤 vs SQL92表达式）

主从同步（HAConnection）

Pulsar创新架构

分层存储（BookKeeper + Tiered Storage）

计算存储分离设计

轻量化函数计算（Pulsar Functions）

第四部分：生产级实战（10讲）

性能调优

吞吐量瓶颈分析（磁盘IO/网络带宽/CPU）

参数调优（batch.size、linger.ms、fetch.min.bytes）

JVM优化（G1垃圾回收策略）

运维监控体系

核心监控指标（Lag/Throughput/ErrorRate）

日志采集（ELK + Prometheus）

自动化运维（集群扩容、故障自愈）

容灾方案设计

跨机房同步（MirrorMaker2、DRBD）

消息回溯与数据修复

混沌工程测试（网络分区、节点宕机）

第五部分：架构设计进阶（5讲）

场景化架构设计

电商大促削峰填谷方案

物联网海量设备接入架构

金融行业低延迟交易系统

生态整合

流批一体（Kafka + Flink）

微服务集成（Spring Cloud Stream）

云原生消息服务（AWS MSK、阿里云RocketMQ）

课程知识图谱

mermaid

复制

graph TBA[消息模型] --> B(存储引擎)A --> C(高可用)B --> D[零拷贝]C --> E[副本同步]D --> F[性能优化]E --> G[容灾方案]F --> H[场景架构]G --> H

课程特色

源码级深度：逐行分析Kafka/RocketMQ核心模块源码

工业级参数：给出生产环境配置模板（附参数计算公式）

故障库案例：包含20+真实线上故障复盘（如消息堆积、脑裂问题）

工具链整合：提供压测脚本、监控看板、运维SOP文档

适合人群

1年以上后端开发经验的工程师

中间件团队技术负责人

需要设计高可靠消息系统的架构师

准备面试大厂中间件岗位的求职者

学习收获

基础能力

掌握消息队列核心原理与设计哲学

理解不同消息中间件的适用场景

进阶能力

具备源码级问题诊断能力

能设计百万TPS消息系统架构

实战能力

独立完成消息中间件选型与调优

解决线上消息积压、丢失等生产问题

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