写给Java软件工程师的3条建议，分享面经

Posted 2021-05-16 Java德克士

前言

今天中午收到我司安全部发了一封邮件：Jackson存在安全漏洞。查了一下，这件事并不算很新鲜了（已经过了5天的样子），本文来聊聊吧。

说起来还蛮戏剧化：阿里云向Jackson官方提交了一个Jackson序列化安全漏洞。众所周知，在国内关于JSON库使用有两大主要阵营：国际著名的Jackson库和国内阿里巴巴出品的Fastjson。

同样的功能定位，不存在竞争想想也觉得不可能嘛。所以当我看到这个漏洞竟是阿里云上报的，就觉得这关系还蛮微妙呢，默默的腹黑了3秒钟，哈哈。

附：FasterXML/jackson-databind是一个简单基于Java应用库，Jackson可以轻松的将Java对象转换成json对象和xml文档，同样也可以将json、xml转换成Java对象。Jackson是美国FasterXML公司的一款适用于Java的数据处理工具。jackson-databind是其中的一个具有数据绑定功能的组件。

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

大型分布式系统犹如一个生命，系统中各个服务犹如骨骼，其中的数据犹如血液，而Kafka犹如经络，串联整个系统。这份Kafka源码笔记通过大量的设计图展示、代码分析、示例分享，把Kafka的实现脉络展示在读者面前，帮助读者更好地研读Kafka代码。

需要免费领取这份Kafka源码笔记的铁汁们，麻烦帮忙转发一下这篇文章+关注我，然后戳这里免费获取！

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