小册描述
目录
- 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?