前言

在实际开发，Redis使用会频繁，那么在使用过程中我们该如何正确抉择数据类型呢？哪些场景下适用哪些数据类型。而且在面试中也很常会被面试官问到Redis数据结构方面的问题：

• Redis为什么快呢？
• 为什么查询操作会变慢了？
• Redis Hash rehash过程
• 为什么使用哈希表作为Redis的索引

当我们分析理解了Redis数据结构，可以为了我们在使用Redis的时候，正确抉择数据类型使用，提升系统性能。

一、对Kafka的认识

1.Kafka的基本概念

2.安装与配置

3.生产与消费

4.服务端参数配置

二、生产者

1.客户端开发

2.原理分析

3.重要的生产者参数

三、消费者

1.消费者与消费组

2.客户端开发

四、主题与分区

1.主题的管理

2.初识KafkaAdminCilent

3.分区的管理

4.如何选择合适的分区数

五、日志存储

1.文件目录布局

2.日志格式的演变

3.日志索引

4.日志清理

5.磁盘存储

六、深入服务端

1.协议设计

2.时间轮

3.延时操作

4.控制器

5.参数解密

七、深入客户端

1.分区分配策略

2.消费者协调器和组协调器

3._consumer_offsets剖析

4.事务

八、可靠性探究

1.副本剖析

2.日志同步机制

3.可靠性分析

九、Kafka应用

1.命令行工具

2.Kafka Connect

3.Kafka Mirror Maker

4.Kafka Streams

十、Kafka监控

1.监控数据的来源

2.消费滞后

3.同步失效分区

4.监控指标说明

5.监控模块

十一、高级应用

1.过期时间(TTL)

2.延时队列

3.死信队列和重试队列

4.消息路由

5.消息轨迹

6.消息审计

7.消息代理

8.消息中间件选型

十二、Kafka与Spark的集成

1.Spark的安装及简单应用

2.Spark编程模型

3.Spark的运行结构

4.Spark Streaming简介

5.Kafka与Spark Streaming的整合

6.Spark SQL

7.Structured Streaming

8.Kafka与Structured Streaming的整合

总结

以上是字节二面的一些问题，面完之后其实挺后悔的，没有提前把各个知识点都复习到位。现在重新好好复习手上的面试大全资料（含JAVA、MySQL、算法、Redis、JVM、架构、中间件、RabbitMQ、设计模式、Spring等），现在起闭关修炼半个月，争取早日上岸！！！！

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