消息队列高手课

• 00 预习 怎样更好地学习这门课？
• 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？
• 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？
• 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？
• 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？
• 加餐 JMQ的Broker是如何异步处理消息的？
• 结束语 程序员如何构建知识体系？