前言

在大数据、高并发的系统中，为了突破瓶颈，会将系统进行水平扩展和垂直拆分，形成独立的服务。每个独立的服务背后，可能是一个集群在对外提供服务。这就会碰到一个问题，整个系统是由多个服务(子系统)组成的，数据需要在各个服务中不停流转。如果数据在各个子系统中传输时，速度过慢，就会形成瓶颈，降低整个系统的性能。从而就形成了以Kafka为中心的解决方案！

因为阅读Kafka源码重要性就不言而喻，今天小编就分享一份拼多多Kafka的源码笔记，现已面向大众全面开源！（为了不影响大家的阅读体验，免费获取方式放在了文末！）

这份笔记从Kafka的应用场景、源码环境搭建开始逐步深人，不仅介绍Kafka的核心概念，而且对Kafka生产者、消费者、服务端的源码进行深人的剖析，最后介绍Kafka常用的管理脚本实现，让读者不仅从宏观设计上了解Kafka,而且能够深人到Kafka的细节设计之中。在源码分析的过程中，还穿插了笔者工作积累的经验和对Kafka设计的理解，希望读者可以举一反三， 不仅知其然，而且知其所以然。

Spring思维导图

Spring源码学习笔记

有关微服务的面试题：

• Dubbo中zookeeper做注册中心，如果注册中心集群都挂掉，发布者和订阅者之间还能通信么？
• Dubbo 的整体架构设计有哪些分层?
• 什么是 Spring Boot？以及Spring Boot的优劣势？
• 你如何理解 Spring Boot 中的 Starters？
• 服务注册和发现是什么意思？Spring Cloud 如何实现？
• Spring Cloud断路器的作用
• 什么是 Hystrix 断路器？我们需要它吗？

微服务学习笔记

有关分布式的面试题：

• 消息幂等:如何保证消息不被重复消费?
• 高可用:如何实现消息队列的HA?
• 消息队列选型: Kafka如何实现高性能?
• 消息队列选型: RocketMQ 适用哪些场景?
• 高并发场景下如何实现系统限流?
• 降级和熔断:如何增强服务稳定性?
• 如何选择适合业务的负载均衡策略?
• 说一下的 dubbo 的工作原理？注册中心挂了可以继续通信吗？说说一次 rpc 请求的流程？
• dubbo 支持哪些通信协议？支持哪些序列化协议？说一下Hessian 的数据结构？PB 知道吗？为什么 PB 的效率是最高的？
• dubbo 负载均衡策略和集群容错策略都有哪些？动态代理策略呢？
• 如何基于 dubbo 进行服务治理、服务降级、失败重试以及超时重试？
• 分布式事务有哪些解决方案?
• 对比两阶段提交，三阶段协议有哪些改进?

分布式学习笔记

一线大厂分布式实战：

Redis相关面试题

• 为什么要用 Redis /为什么要用缓存？
• Redis为什么这么快？
• Redis有哪些数据类型？
• Redis 的持久化机制是什么？各自的优缺点？
• 我们知道通过expire来设置key 的过期时间，那么对过期的数据怎么处理呢?
• Redis的内存淘汰策略有哪些？
• Redis事务保证原子性吗，支持回滚吗？
• 缓存高可用:缓存如何保证高可用？
• redis 集群模式的工作原理能说一下么？
• 在集群模式下，redis 的 key 是如何寻址的？
• 分布式寻址都有哪些算法？了解一致性 hash 算法吗？
• redis 的并发竞争问题是什么？如何解决这个问题？了解redis 事务的 CAS 方案吗？

Redis学习笔记

《一线大厂Java面试真题解析+Java核心总结学习笔记+最新全套讲解视频+实战项目源码》开源

Java优秀开源项目：

• ali1024.coding.net/public/P7/Java/git

• github.com/spring-projects

写在最后

还有一份JAVA核心知识点整理（PDF）：JVM，JAVA集合，JAVA多线程并发，JAVA基础，Spring原理，微服务，Netty与RPC，网络，日志，Zookeeper，Kafka，RabbitMQ，Hbase，MongoDB，Cassandra，设计模式，负载均衡，数据库，一致性哈希，JAVA算法，数据结构，加密算法，分布式缓存，Hadoop，Spark，Storm，YARN，机器学习，云计算...