教學優(yōu)勢
曙海教育的課程培養(yǎng)了大批受企業(yè)歡迎的工程師。大批企業(yè)和曙海
建立了良好的合作關(guān)系。曙海集團的課程在業(yè)內(nèi)有著廣泛的美譽度和響亮的知名度。
秉承二十幾年積累的教學品質(zhì),本課程以真實項目實戰(zhàn)為導向,授課工程師將會與您分享設(shè)計的全流程及工具的綜合使用技巧、經(jīng)驗。
培訓大綱:
主題 |
內(nèi)容見要 |
Apache Kafka消息系統(tǒng) |
·?什么是消息系統(tǒng) ·?異步接口設(shè)計的主要業(yè)務(wù)場景 ·?異步消息隊列的應(yīng)用 ·?同步與異步接口在解決不同業(yè)務(wù)場景時的選型 ·?超大型應(yīng)用系統(tǒng)中消息系統(tǒng)的應(yīng)用場景深入解析 ·?消息系統(tǒng)在應(yīng)用服務(wù)構(gòu)建時的應(yīng)用場景 ·?消息系統(tǒng)在數(shù)據(jù)體系構(gòu)建時的應(yīng)用場景 ·?異步消息隊列設(shè)計的核心性能調(diào)優(yōu)4大原則 ·?在不同的場景下選用不同調(diào)優(yōu)策略 ·?Apache Kafka的基本架構(gòu)和概念 ·?Kafka的設(shè)計目標 ·?消息隊列的分類 ·?Kafka與同類系統(tǒng)的對比 ·?Kafka的集群機制 ·?Kafka的擴容機制 ·?Kafka的消息隊列機制 ·?為什么Kafka的吞吐性能極高,其物理IO的設(shè)計機制 ·?Kafka的容錯機制 案例分析:通過一個超大型百萬級并發(fā)微服務(wù)架構(gòu)中Kafka規(guī)劃案例解析,如何在應(yīng)用系統(tǒng)架構(gòu)中采用Kafka,Kafka所解決的核心關(guān)鍵問題 |
Kafka的架構(gòu)深度解析 |
·?Kafka主要組件及其作用 ·?AMQP協(xié)議 ·?Apache Kafka在ZooKeeper上的存儲結(jié)構(gòu) ·?Producer-消息生產(chǎn)者的深入解析與應(yīng)用場景 ·?Consumer-消息消費者的深入解析與應(yīng)用場景 ·?Broker-Kafka服務(wù)器集群的實現(xiàn), 分析應(yīng)用非功能性需求,定義吞吐定義Broker服務(wù)器數(shù)量,業(yè)務(wù)訪問量的推算與集群服務(wù)器數(shù)量未來增長的預(yù)測方案, 當前服務(wù)器集群規(guī)劃 ·?Topic-消息類別定義,如何依據(jù)應(yīng)用特征設(shè)計Topic ·?Partition-定義消息分區(qū),為什么需要定義消息分區(qū) ·?Replication?副本數(shù)定義 ·?Offset:消息偏移量的主要應(yīng)用方法, 使用Offset進行消息的檢索與唯一性保障 ·?Consumer Group:多Consumer的應(yīng)用場景解析,及其在架構(gòu)中的應(yīng)用關(guān)鍵點 ·?In-Sync Replicas ·?Zookeeper?:集群管理與選舉機制,Kafka與ZooKeeper集成的目標 ·?Leaders and Follows 案例分析:通過一個超大型百萬級并發(fā)微服務(wù)架構(gòu)中Kafka規(guī)劃案例解析,如何進行, Broker, Topic, Partition, Replication, ConsumerGroup等的設(shè)計過程 |
Apache Kafka的分布式集群構(gòu)建與基本操作 |
·?Apache Kafka在ZooKeeper上的存儲結(jié)構(gòu) ·?ZooKeeper集群的架構(gòu)解析 ·?ZooKeeper分布式集群搭建 ·?Broker的配置與搭建 ·?Kakfa關(guān)鍵配置信息 ·?創(chuàng)建ServerID ·?主節(jié)點的配置與搭建 ·?子節(jié)點的配置與搭建 ·?集群啟動與集群驗證 ·?生產(chǎn)消息與消費消息 ·?獲取消息列表 ·?刪除Topic 案例實踐:構(gòu)建一個4臺服務(wù)器的Kafka分布式集群,并完成Kafka基礎(chǔ)操作 |
Kafka集群的容器化 |
在Docker中構(gòu)建Kafka集群 |
Kafka的分布式集群進階-百萬級并發(fā)消息處理架構(gòu)設(shè)計 |
·?Kafka集群的高可用設(shè)計 ·?Kafka子節(jié)點下線 ·?添加一個子節(jié)點到集群 ·?Kafka主機宕機的處理 ·?深入解釋Kafka的消息組織原理 ·?查看分區(qū)Topic的Offset ·?Topic的Partition與Replication設(shè)計 ·?Topic的Partition擴容 ·?Topic的Replication擴容 ·?Consumer Group?的設(shè)計 ·?消息傳輸機制的設(shè)計 ·?Consumer的再平衡 ·?Log Compaction ·?消費怎么保證不丟數(shù)據(jù)Offset怎么存 ·?主節(jié)點關(guān)閉異常的處理 ·?Kafka實現(xiàn)百萬級并發(fā)消息系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計 典型案例分析:分析大型互聯(lián)網(wǎng)出行類系統(tǒng)的消息系統(tǒng)應(yīng)用案例,將整體串講到基于Kafka的消息系統(tǒng)幾大核心問題 |
一個大型的實例大數(shù)據(jù)實時流式處理案例實踐-實時LBS位置數(shù)據(jù)分析-包括數(shù)據(jù)去噪,降維,通勤路線分析, 通勤實踐分析等實時分析過程 |
具備掌握Storm/Kafka大數(shù)據(jù)實時流式處理/異步消息隊列 應(yīng)用系統(tǒng)的完整 架構(gòu)設(shè)計,具備項目的分析、開發(fā)、部署的全過程的能力,貫穿前面課程的主要內(nèi)容,使大家熟悉一個完整實時流式、異步消息隊列處理額大數(shù)據(jù)項目的分析、架構(gòu)設(shè)計、開發(fā)、部署的全過程 |
Apache Kafka的應(yīng)用開發(fā)實踐-通過多個案例實踐完成Kafka的關(guān)鍵代碼實現(xiàn) |
·?Kafka開發(fā)環(huán)境的構(gòu)建 ·?Kafka的API接口 ·?Producer端代碼編程模型 ·?Consumer端代碼編程模型 ·?多主題的訂閱代碼編程模型 ·?提取Offset ·?使用代碼進行消息的遍歷 ·?發(fā)送消息到指定分區(qū) ·?指定分區(qū)的消息拉取 ·?消息冪等的代碼實現(xiàn) ·?Acks的代碼實現(xiàn) ·?kafka rebalance的監(jiān)聽 ·?Kafka多線程開發(fā) ·?Kafka的事務(wù)處理 ·?Kafka線程處理 |
Kafka構(gòu)建微服務(wù)解耦消息通知架構(gòu) |
·?微服務(wù)解耦消息通知架構(gòu)的接口設(shè)計 ·?對Kafka應(yīng)用的改造使其能夠進行解耦處理 ·?微服務(wù)消息發(fā)送方代碼實現(xiàn) ·?微服務(wù)消息接收方代碼實現(xiàn) ·?多實例微服務(wù)消息接收方設(shè)計與代碼實現(xiàn) ·?多微服務(wù)消息接收方代碼實現(xiàn) ·?極限并發(fā)下Redis替換Kafka的解決方案實現(xiàn) ·?替換Kafka時避免微服務(wù)調(diào)用端代碼的修改 案例實踐:對一個大型微服務(wù)系統(tǒng)的解耦架構(gòu)進行解析,實現(xiàn)微服務(wù)解耦消息通知架構(gòu)的代碼,通過該案例代碼完成微服務(wù)解耦框架的代碼實現(xiàn) |
Kafka性能測試設(shè)計 |
·?Kafka性能工具的選型 ·?Kafka性能測試的環(huán)境設(shè)計 ·?Kafka?性能測試的基準測試設(shè)計 ·?Kafka?性能測試的峰值測試設(shè)計 ·?Kafka?性能測試的壓力測試設(shè)計 ·?Kafka?性能測試的疲勞測試設(shè)計 案例實踐:構(gòu)建一個性能測試環(huán)境, 開展對Kafka多角度的性能測試 |
Kafka構(gòu)建極高并發(fā)日志處理系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計 |
·?日志處理系統(tǒng)的應(yīng)用場景 ·?日志處理系統(tǒng)的核心架構(gòu)解析 ·?Kafka在日志處理系統(tǒng)中的設(shè)計 ·?Kafka構(gòu)建日志處理系統(tǒng)的存儲設(shè)計 ·?Kafka構(gòu)建日志處理系統(tǒng)的 |
Apache Kafka與Storm集成案例實踐 |
·?Storm的運行機制和部署 ·?Storm的基本概念和編程模型 ·?Storm開發(fā)案例 ·?Maven pom的配置 ·?版本沖突的解決 ·?Spout接入Kakfa消息 ·?編寫kafka bolt進行消息處理SenqueceBolt ·?Kafka Topic的處理 ·?kafka提交topology到storm ·?實時處理應(yīng)用JAR生成與調(diào)度 ·?Storm UI的實時監(jiān)控 案例實踐:通過Kafka集群集成Storm,實現(xiàn)流式數(shù)據(jù)的實時分析 |
Apache Kafka與HBase集成案例實踐 |
·?為什么要集成Kafka與HBase ·?HBase的運行機制和部署 ·?HBase的基本概念和編程模型 ·?Kafka消息在HBase中的存儲模型的設(shè)計 ·?Maven pom的配置 ·?版本沖突的解決 ·?Kafka到HBase連接編程模型 ·?Kafka消費消息到HBase編程模型 ·?提取Kafka 消息 Offset,實現(xiàn)到HBase的順序讀 ·?轉(zhuǎn)換消息成為 DF 案例實踐:通過Kafka集群集成HBase,實現(xiàn)Kafka與HBase的集成框架代碼 |
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