从 0 开始带你成为消息中间件实战高手.rar
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113 一条消息写入CommitLog文件之后，如何实时更新索引文件？-watermark.pdf 4.33MB 118 Consumer是如何从Broker上拉取一批消息过来处理的？-watermark.pdf 2.96MB 34 授人以渔：你们公司的MQ集群做过压测吗？生产集群是如何规划的？-watermark.pdf 2.79MB 111 我们的系统与RocketMQ Broker之间是如何进行网络通信的？-watermark.pdf 2.54MB 041 基于MQ实现订单数据同步给大数据团队，应该如何设计？.pdf 2.41MB 40 授人以渔：如果你们系统要对接第三方系统，应该如何设计？-watermark.pdf 2.4MB 37 基于MQ实现订单系统的核心流程异步化改造，性能优化完成！-watermark.pdf 2.19MB 45 基于MQ实现秒杀订单系统的异步化架构以及精准扣减库存的技术方案-watermark.pdf 2.13MB 043 秒杀系统的技术难点以及秒杀商品详情页系统的架构设计.pdf 2.11MB 112 当Broker获取到一条消息之后，他是如何存储这条消息的？-watermark.pdf 1.98MB 021 设计生产架构之前的功课：消息中间件路由中心的架构原理是什么？.pdf 1.94MB 109 当我们发送消息的时候，是如何从NameServer拉取Topic元数据的？-watermark.pdf 1.92MB 023 设计生产架构之前的功课：Broker的主从架构原理是什么？.pdf 1.92MB 32 授人以渔：你们公司的MQ集群是如何配置生产参数的？-watermark.pdf 1.86MB 042 授人以渔：对其他团队要获取你们核心数据的问题，应该如何解决？.pdf 1.86MB 025 落地第一步：设计一套高可用的消息中间件生产部署架构.pdf 1.84MB 47 阶段性复习：一张思维导图给你梳理全面引入MQ的订单系统架构-watermark.pdf 1.81MB 106 Broker是如何发送定时心跳的，以及如何进行故障感知？-watermark.pdf 1.79MB 110 对于一条消息，Producer是如何选择MessageQueue去发送的？-watermark.pdf 1.77MB 35 阶段性复习：一张思维导图给你梳理消息中间件集群生产部署架构规划-watermark.pdf 1.73MB 003 系统面临的现实问题：下订单的同时还要发券、发红包、Push推送，性能太差！.pdf 1.69MB 007 系统面临的现实问题：第三方客户系统的对接耦合性太高，经常出问题！.pdf 1.56MB 029 生产运维：如何对RocketMQ集群进行可视化的监控和管理？.pdf 1.56MB 107 我们系统中使用的Producer是如何创建出来的？-watermark.pdf 1.56MB 019 【基础架构】新技术引入：给团队分享 RocketMQ 的架构原理和使用方式.pdf 1.54MB 114 RocketMQ是如何实现同步刷盘以及异步刷盘两种策略的？-watermark.pdf 1.53MB 104 深入探索BrokerOuter API是如何发送注册请求的？-watermark.pdf 1.48MB 101 在初始化BrokerController的时候，都干了哪些事情？.pdf 1.47MB 26 授人以渔：你们公司的消息中间件生产环境如何部署的？-watermark.pdf 1.43MB 015 解决订单系统诸多问题的核心技术：消息中间件到底是什么？.pdf 1.41MB 48 阶段性复习：思考一下，如果你们系统全面接入MQ，架构该如何设计？-watermark.pdf 1.39MB 116 我们系统中的Consumer作为消费者是如何创建出来的？-watermark.pdf 1.37MB 011 系统面临的现实问题：秒杀活动时数据库压力太大，该怎么缓解.pdf 1.34MB 103 第三个场景驱动：Broker是如何把自己注册到NameServer去的？-watermark.pdf 1.33MB 009 系统面临的现实问题：大数据团队需要订单数据，该怎么办？.pdf 1.32MB 038 授人以渔：如果在你们系统的核心流程引入MQ，应该如何改造系统？.pdf 1.3MB 55 精益求精：深入研究一下消费者是如何获取消息处理以及进行ACK的？.pdf 1.3MB 046 授人以渔：如果你们有类似秒杀的瞬时高并发场景，应该如何改造？.pdf 1.28MB 57 精益求精：消费者到底是根据什么策略从Master或Slave上拉取消息的？.pdf 1.28MB 024 授人以渔：Broker主从同步有没有数据不一致问题？.pdf 1.23MB 105 NameServer是如何处理Broker的注册请求的？-watermark.pdf 1.22MB 022 授人以渔：要是没有这个路由中心，消息中间件可以正常运作么？.pdf 1.18MB 013 阶段性复习：一张思维导图给你梳理高并发订单系统面临的技术痛点！.pdf 1.17MB 117 一个消费组中的多个Consumer是如何均匀分配消息队列的？-watermark.pdf 1.13MB 98 NameServer最终是如何启动Netty网络通信服务器的？-watermark.pdf 1.12MB 020 授人以渔：结合你对其他 MQ 的了解，思考 RocketMQ 的设计有何特点？.pdf 1.1MB 004 授人以渔：你们系统的核心流程性能如何？有没有哪个环节拖慢了速度？.pdf 1.08MB 002 授人以渔：能概括一下你们系统的架构设计、业务流程以及负载情况吗.pdf 1.08MB 99 Broker启动的时候是如何初始化自己的核心配置的？-watermark.pdf 1.07MB 69 RocketMQ黑科技解密：事务消息机制的底层实现原理.pdf 1.07MB 70 为什么解决发送消息零丢失方案，一定要使用事务消息方案？.pdf 1.06MB 115 当Broker上的数据存储超过一定时间之后，磁盘数据是如何清理的？-watermark.pdf 1.06MB 006 授人以渔：你们系统出现过核心流程链路失败的情况吗？.pdf 1.05MB 012 授人以渔：你们系统会不会遇到流量洪峰的场景，导致瞬时压力过大？.pdf 1.03MB 100 BrokerController是如何构建出来的，以及他包含了哪些组件？-watermark.pdf 1.03MB 008 授人以渔：你们有没有跟第三方系统对接过，有遇到什么问题吗？-watermark.pdf 1.02MB 102 BrokerContorller在启动的时候，都干了哪些事儿？-watermark.pdf 1.02MB 51 精益求精：深入研究一下Broker是如何持久化存储消息的？.pdf 1.01MB 68 发送消息零丢失方案：RocketMQ事务消息的实现流程分析.pdf 1MB 97 NameServer是如何初始化基于Netty的网络通信架构的？-watermark.pdf 1MB 017 领导的要求：你来对 Kafka、RabbitMQ 以及 RocketMQ 进行技术选型调研.pdf 1018KB 044 授人以渔：你们有没有类似秒杀的业务场景？如果没有，自己想一个出来！.pdf 1018KB 030 授人以渔：你们公司的MQ集群是如何进行监控和管理的？.pdf 1013KB 36 阶段性复习：按照你们公司的真实负载，设计消息中间件集群生产架构-watermark.pdf 1003KB 28 授人以渔：动手完成一个小规模的RocketMQ集群的部署进行练习-watermark.pdf 999KB 016 授人以渔：结合自己的系统问题思考一下，MQ有什么用处？.pdf 984KB 49 精益求精：深入研究一下生产者到底如何发送消息的？.pdf 976KB 53 精益求精：基于DLedger技术的Broker主从同步原理到底是什么？.pdf 916KB 59 探秘黑科技：RocketMQ 是如何基于Netty扩展出高性能网络通信架构的？.pdf 903KB 018 授人以渔：你们公司主要使用的 MQ 是哪种？为什么要选用它？.pdf 875KB 108 构建好的Producer是如何启动准备好相关资源的？-watermark.pdf 863KB 119 专栏结束语：你从消息中间件专栏中学到了什么，如何运用到面试中去？.pdf 706KB 61 探秘黑科技：基于mmap内存映射实现磁盘文件的高性能读写.pdf 675KB 71 用支付后发红包的案例场景，分析RocketMQ事物消息的代码实现细节.pdf 596KB 010 授人以渔：你们有没有遇到过自己系统的数据，其他团队需要获取的？.pdf 494KB 58 授人以渔：消费者是跟所有Broker建立连接，还是跟部分Broker建立连接？.pdf 490KB 52 授人以渔：同步刷盘和异步刷盘分别适用于什么场景呢？.pdf 482KB 50 授人以渔：Kafka、RabbitMQ有类似MessageQueue的数据分片机制吗.pdf 461KB 66 阶段性复习：在深度了解RocketMQ底层原理的基础之上，多一些主动思考.pdf 382KB 64 授人以渔：一个学习方法的探讨，如何深入研究一个技术？.pdf 365KB 62 授人以渔：思考一个小问题，Java工程师真的只会Java就可以了吗？.pdf 356KB 54 授人以渔：采用Raft协议进行主从数据同步，会影响TPS吗？.pdf 342KB 60 授人以渔：BIO、NIO、AIO以及Netty之间的关系是什么？.pdf 325KB 56 授人以渔：消费者到底什么时候可以认为是处理完消息了？.pdf 322KB 033 对小规模RocketMQ集群进行压测，同时为生产集群进行规划.pdf 3.04MB 039 基于MQ实现订单系统的第三方系统异步对接改造，解耦架构完成！.pdf 2.93MB 31 RocketMQ生产集群准备：进行OS内核参数和JVM参数的调整-watermark.pdf 2.14MB 005 系统面临的现实问题：订单退款时经常流程失败，无法完成退款！.pdf 1.6MB 79 在RocketMQ中，如何解决订单数据库同步的消息乱序问题？-watermark.pdf 1.47MB 001 一个真实电商订单系统的整体架构、业务流程及负载情况.pdf 1.47MB 75 生产案例：从 RocketMQ 底层原理分析为什么会重复发优惠券？-watermark.pdf 1.46MB 76 对订单系统核心流程引入 幂等性机制，保证数据不会重复-watermark.pdf 1.46MB 91 如何从Github拉取RocketMQ源码以及导入Intellij IDEA中？-watermark.pdf 1.42MB 73 Consumer消息零丢失方案：手动提交offset + 自动故障转移-watermark.pdf 1.38MB 072 Broker消息零丢失方案：同步刷盘 + Raft协议主从同步-watermark.pdf 1.37MB 74 基于 RocketMQ 设计的全链路消息零丢失方案总结-watermark.pdf 1.29MB 96 NameServer在启动的时候都会解析哪些配置信息？.pdf 1.26MB 93 如何在Intellij IDEA中启动Broker以及本地调试源码？-watermark.pdf 1.23MB 27 部署一个小规模的 RocketMQ 集群，为压测做好准备-watermark.pdf 1.23MB 014 阶段性复习：放大100倍压力，也要找出你系统的技术挑战！.pdf 1.16MB共 120 条
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