Kafka 知识大纲

1. Kafka 简介

• 1.1 什么是 Kafka
• 1.2 Kafka 的历史与发展
• 1.3 Kafka 的核心概念
  • 1.3.1 Broker
  • 1.3.2 Topic
  • 1.3.3 Partition
  • 1.3.4 Producer
  • 1.3.5 Consumer
  • 1.3.6 Consumer Group
  • 1.3.7 Offset
  • 1.3.8 Replication
  • 1.3.9 ISR (In-Sync Replicas)

2. Kafka 架构与设计

• 2.1 Kafka 的分布式架构
• 2.2 Kafka 的数据存储机制
• 2.3 Kafka 的消息传递语义
  • 2.3.1 At Most Once
  • 2.3.2 At Least Once
  • 2.3.3 Exactly Once
• 2.4 Kafka 的高可用性与容错机制

3. Kafka 安装与配置

• 3.1 Kafka 的安装
  • 3.1.1 单机安装
  • 3.1.2 集群安装
• 3.2 Kafka 的配置文件详解
  • 3.2.1 server.properties
  • 3.2.2 producer.properties
  • 3.2.3 consumer.properties
• 3.3 Kafka 的启动与停止

4. Kafka 生产者

• 4.1 生产者 API
• 4.2 消息发送流程
• 4.3 消息分区策略
• 4.4 消息压缩
• 4.5 生产者配置参数详解

5. Kafka 消费者

• 5.1 消费者 API
• 5.2 消费者组与分区分配
• 5.3 消息消费流程
• 5.4 消费者偏移量管理
  • 5.4.1 自动提交
  • 5.4.2 手动提交
• 5.5 消费者配置参数详解

6. Kafka 流处理

• 6.1 Kafka Streams 简介
• 6.2 Kafka Streams 的核心概念
  • 6.2.1 KStream
  • 6.2.2 KTable
  • 6.2.3 GlobalKTable
• 6.3 Kafka Streams 的应用场景
• 6.4 Kafka Streams 的 API 使用

7. Kafka Connect

• 7.1 Kafka Connect 简介
• 7.2 Kafka Connect 的核心概念
  • 7.2.1 Connector
  • 7.2.2 Task
  • 7.2.3 Worker
• 7.3 Kafka Connect 的使用场景
• 7.4 Kafka Connect 的配置与部署

8. Kafka 监控与管理

• 8.1 Kafka 监控工具
  • 8.1.1 Kafka Manager
  • 8.1.2 Confluent Control Center
  • 8.1.3 JMX 监控
• 8.2 Kafka 日志管理
• 8.3 Kafka 性能调优
  • 8.3.1 生产者调优
  • 8.3.2 消费者调优
  • 8.3.3 Broker 调优

9. Kafka 安全

• 9.1 Kafka 的安全机制
  • 9.1.1 SSL/TLS 加密
  • 9.1.2 SASL 认证
  • 9.1.3 ACL 权限控制
• 9.2 Kafka 的安全配置

10. Kafka 应用场景与案例分析

• 10.1 日志收集与聚合
• 10.2 实时流处理
• 10.3 消息队列
• 10.4 事件溯源
• 10.5 微服务通信

11. Kafka 与其他技术的集成

• 11.1 Kafka 与 Hadoop 集成
• 11.2 Kafka 与 Spark 集成
• 11.3 Kafka 与 Flink 集成
• 11.4 Kafka 与 Elasticsearch 集成

12. Kafka 常见问题与解决方案

• 12.1 消息丢失问题
• 12.2 消息重复问题
• 12.3 消费者滞后问题
• 12.4 分区不均问题
• 12.5 性能瓶颈问题

13. Kafka 未来发展与趋势

• 13.1 Kafka 的新特性
• 13.2 Kafka 在云原生环境中的应用
• 13.3 Kafka 与边缘计算的结合