一个数据密集型的应用，如何应对数据量及数据复杂度激增，以及数据变化速率变快？
使用 Kafka 来解决这些问题，能起到非常好的效果。
例如：针对数据量激增，Kafka 通过有效隔离上、下游业务，将上游突增的流量先缓存起来，再用平滑的方式，将流量传导到下游的子系统中，从而避免了流量的不规则冲击。
如果你是大数据工程师，又或想要成为架构师，那 Kafka 一定要深入学习掌握。
我最新总结的这份 Kafka 学习进阶路线及资料，包含了 Kafka 涉及的所有核心知识点，可以用来参考学习、构建知识体系、复盘技术栈。
Kafka 学习进阶路线
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Kafka 学习进阶资料
基础
- 什么是Kafka
- 为什么要使用 Kafka
- Kafka 为什么那么快
- Kafka 高效文件存储设计特点
- Kafka与传统MQ消息系统的主要区别
- Kafka的分区数是不是越多越好
- 创建topic时，如何选择合适的分区数
- Kafka中是怎么体现消息顺序性的
- Kafka中的消息是否会丢失和重复消费
- Kafka中的分区器、序列化器、拦截器的处理顺序是什么
- Kafka不支持读写分离的原因是什么
- Kafka的message格式是什么样的
- Kafka中的ISR、AR是什么，ISR的伸缩呢
- 什么情况下，一个 Broker 会从 ISR 中踢出去
- Kafka中的HW、LEO、LSO、LW等分别代表什么
- Kafka中的 Broker 的作用是什么
- Kafka中 consumer group 是什么
- Kafka 消息是采用 Pull 模式，还是 Push 模式
- Kafka 判断一个节点是否还活着，需要具备哪些条件
- Kafka unclean配置代表啥，对spark streaming消费有什么影响
- Kafka producer打数据，ack为 0，1，-1 时代表什么？设置-1时，leader在什么情况下会认为一条消息commit了
- Consumer消费Parition的分配策略
- 使用kafka-topics.sh创建（删除）了一个topic之后，Kafka背后会执行什么逻辑
- 如果leader crash时，ISR为空怎么办
事务
分区策略
数据保留/数据传输
应用
其它
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未来一起学习、一起刷题。
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