Kafka源碼解析與實(shí)戰(zhàn)

序
前言
第1章　Kafka簡介 1
1.1　Kafka誕生的背景 1
1.2　Kafka在LinkedIn內(nèi)部的應(yīng)用 3
1.3　Kafka的主要設(shè)計(jì)目標(biāo) 4
1.4　為什么使用消息系統(tǒng) 4
1.5　本章小結(jié) 5
第2章　Kafka的架構(gòu) 6
2.1　Kafka的基本組成 6
2.2　Kafka的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 8
2.3　Kafka內(nèi)部的通信協(xié)議 9
2.4　本章小結(jié) 12
第3章　Broker概述 13
3.1　Broker的啟動 13
3.2　Broker內(nèi)部的模塊組成 15
3.3　本章小結(jié) 18
第4章　Broker的基本模塊 19
4.1　SocketServer 19
4.2　KafkaRequestHandlerPool 25
4.3　KafkaApis 27
4.3.1　LogManager 27
4.3.2　ReplicaManager 37
4.3.3　OffsetManager 47
4.3.4　KafkaScheduler 51
4.3.5　KafkaApis 52
4.4　KafkaHealthcheck 81
4.5　TopicConf?igManager 83
4.6　本章小結(jié) 85
第5章　Broker的控制管理模塊 86
5.1　KafkaController的選舉策略 86
5.2　KafkaController的初始化 91
5.2.1　Leader狀態(tài)下KafkaController的初始化 91
5.2.2　Standby狀態(tài)下KafkaController的初始化 94
5.3　Topic的分區(qū)狀態(tài)轉(zhuǎn)換機(jī)制 95
5.3.1　分區(qū)狀態(tài)的分類 95
5.3.2　分區(qū)狀態(tài)的轉(zhuǎn)換 96
5.3.3　PartitionStateMachine模塊的啟動 102
5.4　Topic分區(qū)的領(lǐng)導(dǎo)者副本選舉策略 103
5.4.1　NoOpLeaderSelector 104
5.4.2　Off?linePartitionLeaderSelector 104
5.4.3　ReassignedPartitionLeader-Selector 106
5.4.4　PreferredReplicaPartition-LeaderSelector 107
5.4.5　ControlledShutdownLeader-Selector 108
5.5　Topic分區(qū)的副本狀態(tài)轉(zhuǎn)換機(jī)制 109
5.5.1　副本狀態(tài)的分類 110
5.5.2　副本狀態(tài)的轉(zhuǎn)換 111
5.5.3　ReplicaStateMachine模塊的啟動 117
5.6　KafkaController內(nèi)部的監(jiān)聽器 118
5.6.1　TopicChangeListener 119
5.6.2　AddPartitionsListener 121
5.6.3　PartitionsReassignedListener 122
5.6.4　ReassignedPartitionsIsr-ChangeListener 128
5.6.5　PreferredReplicaElection-Listener 130
5.6.6　BrokerChangeListener 132
5.6.7　DeleteTopicsListener 135
5.7　Kafka集群的負(fù)載均衡流程 136
5.8　Kafka集群的Topic刪除流程 140
5.9　KafkaController的通信模塊 146
5.10　本章小結(jié) 150
第6章　Topic的管理工具 151
6.1　kafka-topics.sh 151
6.1.1　createTopic 153
6.1.2　alterTopic 156
6.1.3　listTopics 160
6.1.4　describeTopic 161
6.1.5　deleteTopic 163
6.2　kafka-reassign-partitions.sh 164
6.2.1　generateAssignment 166
6.2.2　executeAssignment 167
6.2.3　verifyAssignment 170
6.3　kafka-preferred-replica-election.sh 172
6.4　本章小結(jié) 175
第7章　生產(chǎn)者 176
7.1　設(shè)計(jì)原則 176
7.2　示例代碼 176
7.3　模塊組成 180
7.3.1　ProducerSendThread 180
7.3.2　ProducerPool 182
7.3.3　DefaultEventHandler 184
7.4　發(fā)送模式 189
7.4.1　同步模式 189
7.4.2　異步模式 189
7.5　本章小結(jié) 192
第8章　消費(fèi)者 193
8.1　簡單消費(fèi)者 193
8.1.1　設(shè)計(jì)原則 193
8.1.2　消費(fèi)者流程 194
8.1.3　示例代碼 195
8.1.4　原理解析 200
8.2　高級消費(fèi)者 202
8.2.1　設(shè)計(jì)原則 202
8.2.2　消費(fèi)者流程 203
8.2.3　示例代碼 204
8.2.4　原理解析 205
8.3　本章小結(jié) 227
第9章　Kafka的典型應(yīng)用 228
9.1　Kafka和Storm的集成 228
9.1.1　Storm簡介 228
9.1.2　示例代碼 230
9.2　Kafka和ELK的集成 235
9.2.1　ELK簡介 235
9.2.2　配置流程 236
9.3　Kafka和Hadoop的集成 237
9.3.1　Hadoop簡介 237
9.3.2　示例代碼 239
9.4　Kafka和Spark的集成 242
9.4.1　Spark簡介 242
9.4.2　示例代碼 245
9.5　本章小結(jié) 247
第10章　Kafka的綜合實(shí)例 248
10.1　安防大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用 248
10.2　Kafka在安防整體解決方案中的角色 249
10.3　典型業(yè)務(wù) 250
10.3.1　車輛人臉圖片數(shù)據(jù)的入庫 251
10.3.2　視頻數(shù)據(jù)的入庫 252
10.3.3　數(shù)據(jù)延時(shí)的監(jiān)控 254
10.3.4　數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控 256
10.3.5　布控統(tǒng)計(jì) 258
10.3.6　容災(zāi)備份 259
10.4　本章小結(jié) 260