RocketMQ由阿里开源,Apache开源项目,经受多年流量峰值考验,在多个性能指标上远超同类产品
作者是阿里资深数据专家,有多年RocketMQ使用经验,深入研究RocketMQ源代码,写作前与RocketMQ官方团队有深入沟通
作者是阿里资深数据专家,对RocketMQ有深入的研究,并有大量的实践经验。在写这本书之前,作者不仅系统、深入地阅读了RocketMQ的源代码,而且还向RocketMQ的官方开发团队深入了解了它的诸多设计细节。作者结合自己多年使用RocketMQ的经验,从开发和运维两个维度,给出了大部分场景下的优秀实践,能帮助读者在学会使用和用好RocketMQ的同时,尽量少“踩坑”。同时,本书也结合源码分析了分布式消息队列的原理,使读者可以在复杂业务场景下定制有特殊功能的消息队列。
这次小编RocketMQ技术知识难点特地分享一份PDF文档《RocketMQ实战源码解析文档》由于篇幅限制,小编这里只将此实战文档的所含内容全部展现出来了!
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本文档分为两大部分:
第一部分(第1~8章):RocketMQ实战
- 第1~2章详细讲解了RocketMQ如何快速入门,以及在生产环境下的配置和使用;
- 第3~4章具体讲解了不同类型生产者和消费者的特点,以及分布式消息队列的协调者NameServer;
- 第5章从消息的存储、发送、复制和高可用等多个维度讲解了RocketMQ的内部机制;
- 第6章讨论了消息的可靠性,如何让消息队列在满足业务逻辑需求的同时稳定、可靠地长期运行;
- 第7章讨论了在大流量场景下,吞吐量优先时RocketMQ的使用方法;
- 第8章介绍RocketMQ与SpringBoot、Spark、Flink以及自定义的运维工具等其它系统的对接方法;
第二部分(第9~13章):RocketMQ原理
首先对RocketMQ的源码结构进行了整体介绍,然后深入地分析了NameServer、各种常用消费类、主从同步机制,以及基于Netty的通信的源码实现。掌握这些源代码以后,读者可以快速定制属于自己的具有特殊功能的消息中间件。
目录展示:
内容展示
RabbitMQ实战指南
《RabbitMQ实战指南》从消息中间件的概念和RabbitMQ的历史切入,主要阐述RabbitMQ的安装、使用、配置、管理、运维、原理、扩展等方面的细节。
《RabbitMQ实战指南》大致可以分为基础篇、进阶篇和高阶篇三个部分。基础篇首先介绍RabbitMQ的基本安装及使用方式,方便零基础的读者以最舒适的方式融入到RabbitMQ之中。
其次介绍RabbitMQ的基本概念,包括生产者、消费者、交换器、队列、绑定等。之后通过Java语言讲述了客户端如何与RabbitMQ建立(关闭)连接、声明(删除)交换器、队列、绑定关系,以及如何发送和消费消息等。进阶篇讲述RabbitMQ的TTL、死信、延迟队列、优先级队列、RPC、消息持久化、生产端和消费端的消息确认机制等内容,以期读者能够掌握RabbitMQ的使用精髓。
《RabbitMQ实战指南》中间篇幅主要从RabbitMQ的管理、配置、运维这三个角度来为读者提供帮助文档及解决问题的思路。高阶篇主要阐述RabbitMQ的存储机制、流控及镜像队列的原理,深入地讲述RabbitMQ的一些实现细节,便于读者加深对RabbitMQ的理解。
《RabbitMQ实战指南》还涉及网络分区的概念,此内容可称为魔鬼篇,需要掌握前面的所有内容才可理解其中的门道。《RabbitMQ实战指南》最后讲述的是RabbitMQ的一些扩展内容及附录,供读者参考之用。
由于文章篇幅限制,内容过多,在这就只把部分知识点及目录截图粗略的介绍,每个小节点里面都有更细化的内容!,需要获取RabbitMQ实战核心知识点的pdf文档
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这份RabbitMQ实战文档内容包括:
RabbitMQ实战指南
KafKa实战
每个应用程序都会产生数据,包括日志消息、度量指标、用户活动记录、响应消息等。如何移动数据,几乎变得与数据本身一样重要。如果你是架构师、开发者或者产品工程师,同时也是Apache Kafka新手,那么这本实践指南将会帮助你成为流式平台上处理实时数据的专家。
本书由出身于LinkedIn的Kafka核心作者和一线技术人员共同执笔,详细介绍了如何部署Kafka集群、开发可靠的基于事件驱动的微服务,以及基于Kafka平台构建可伸缩的流式应用程序。通过详尽示例,你将会了解到Kafka的设计原则、可靠性保证、关键API,以及复制协议、控制器和存储层等架构细节。
对于KafKa在这也整理一份Kafka实战笔记文档,由于篇幅限制,小编这里只将此实战文档的所含内容全部展现出来了,需要获取完整文档用以学习的朋友们可以关注一下小编,戳>>Java开发1-5年所需要的的资料分享(无偿) 来免费获取到
这份文档内容包括:
- 了解发布和订阅消息模型以及该模型如何被应用在大数据生态系统中
- 学习使用Kafka生产者和消费者来生成消息和读取消息
- 了解Kafka保证可靠性数据传递的模式和场景需求
- 使用Kafka构建数据管道和应用程序的最佳实践
- 在生产环境中管理Kafka,包括监控、调优和维护
- 了解Kafka的关键度量指标
- 探索Kafka如何成为流式处理利器
目录内容展示
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