Kafka01-知识点汇总

坐吃山猪2025-08-26 21:55

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  • [Kafka01-知识点汇总](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [@[toc]](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [1-知识点整理](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [物联网常用通讯协议](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [✅ 实际应用场景举例：](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [✅ 支持的协议与接入方式：](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [✅ 总结一句话：](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [✅ 1. 手写极简版（最直观）](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可）](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [✅ 3. RxJava（响应式流）](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [📌 一句话总结](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [5-常用的MQ软件性能对比](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [📌 选型口诀（背下来即可）](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [🎯 4 个高频融合场景](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系）](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x）](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [📌 一句话结论](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关）](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [① Kafka 场景：ZK 是"集群大脑"，存 **"目录"** 不存 **"消息"**](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是"高可用保险丝"](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [🎯 一句话总结](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [实战体感举例](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [一句话选型口诀](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [1️⃣ ZAB 协议](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [2️⃣ CAP 原则](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [一句话记忆](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [额外机制（Broker 级兜底）](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [① 前提：每台机器的 3 个关键 ID](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [② 选举流程（Fast Leader Election）](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [③ 关键特征](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [④ 一句话总结](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal?](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [阶段 1：广播 Proposal（Phase 1）](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续）](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [阶段 3：提交判定（Phase 2）](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续）](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [关键细节](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [1. 注册中心到底在存什么？------"状态"到底指什么](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [2. 为什么有人觉得"可以无状态"](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [3. Eureka 的状态模型（AP 架构）](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式）](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查）](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [1. 新员工来报到（服务注册）](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活）](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用）](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除）](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用）](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例）](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [一张图秒懂](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)
  • [一句话总结](#文章目录 Kafka01-知识点汇总 @[toc] 1-知识点整理 1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议 物联网常用通讯协议 2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据 ✅ 实际应用场景举例： ✅ 支持的协议与接入方式： ✅ 总结一句话： 3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范 4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例 ✅ 1. 手写极简版（最直观） ✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可） ✅ 3. RxJava（响应式流） 📌 一句话总结 5-常用的MQ软件性能对比 📌 选型口诀（背下来即可） 6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？ 7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择 ✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档 🎯 4 个高频融合场景 🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系） 🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x） 📌 一句话结论 8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？ 🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关） ① Kafka 场景：ZK 是“集群大脑”，存 “目录” 不存 “消息” ② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是“高可用保险丝” 🎯 一句话总结 9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？ 10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？ 实战体感举例 一句话选型口诀 11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？ 1️⃣ ZAB 协议 2️⃣ CAP 原则 一句话记忆 12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？ 14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？ 额外机制（Broker 级兜底） 15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？ 16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？ 17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的 ① 前提：每台机器的 3 个关键 ID ② 选举流程（Fast Leader Election） ③ 关键特征 ④ 一句话总结 18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal? 19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？ 阶段 1：广播 Proposal（Phase 1） 阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续） 阶段 3：提交判定（Phase 2） 阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续） 关键细节 20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总 1. 注册中心到底在存什么？——“状态”到底指什么 2. 为什么有人觉得“可以无状态” 3. Eureka 的状态模型（AP 架构） 4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式） 5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查） 21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理 1. 新员工来报到（服务注册） 2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活） 3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用） 4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除） 5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用） 6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例） 一张图秒懂 一句话总结)

1-知识点整理

1-MQTT通讯协议是什么，物联网的通讯使用的是什么协议

我来帮你梳理一下这两个问题。首先，MQTT 是一种轻量级的、基于发布/订阅模式的通讯协议，它本身是为物联网（IoT）设计的。至于"物联网的通讯使用的是什么协议"，这个问题比较宽泛，因为物联网设备会根据场景、功耗、数据量、网络环境等因素选择不同的协议。为了给你一个更全面的答案，我需要查证一下目前主流的物联网通讯协议有哪些，以及它们各自的应用场景。
MQTT通讯协议 （Message Queuing Telemetry Transport）是一种轻量级、基于**发布/订阅（Publish/Subscribe）模式的通讯协议，由IBM于1999年设计，专为物联网（IoT）**设备优化，适用于低带宽、高延迟或网络不稳定的环境。其核心特点包括：

  • 轻量高效：协议头仅2字节，比HTTP减少90%以上的数据传输。
  • 可靠传输：支持三级QoS（0、1、2），确保消息送达率，适合弱网环境。
  • 扩展性强：支持千万级设备连接，适用于大规模物联网部署。
  • 安全性：支持TLS/SSL加密及多种认证方式（如X.509证书）。

物联网常用通讯协议

物联网通讯协议分为网络层协议 （如Wi-Fi、LoRa、NB-IoT）和应用层协议（如MQTT、CoAP、AMQP）。主流应用层协议包括：

协议 特点 适用场景
MQTT 轻量级、发布/订阅、低功耗 智能家居、传感器数据上报
CoAP 基于REST、UDP传输、低功耗 无线传感网络、受限设备
AMQP 高可靠性、复杂路由、企业级 工业物联网、金融系统
HTTP/REST 通用性强、松耦合 云端API接口、设备管理
LwM2M 轻量级设备管理协议 远程设备监控、固件更新

总结 ：
MQTT因其轻量、高效、低功耗的特性，成为物联网设备间通讯的主流选择，尤其适用于资源受限的传感器网络和需要实时数据交互的场景（如智能家居、工业监测）。其他协议如CoAP、AMQP等则根据具体需求（如实时性、安全性）补充使用。

2-ActiveMQ软件是不是可以接受物联网硬件的信息采集数据

是的，ActiveMQ 是可以用来接收物联网硬件设备采集的数据的。它本身是一个开源的 消息中间件 （Message Broker），支持多种通信协议，其中就包括 MQTT 协议，而 MQTT 是物联网设备最常用的协议之一。

✅ 实际应用场景举例：

  • MQTT协议接入 ：

    物联网设备（如传感器、网关）通过 MQTT 协议将采集到的数据发送到 ActiveMQ，ActiveMQ 作为 MQTT Broker 接收并转发这些数据给后端系统进行处理。

  • 工业物联网系统 ：

    在工业场景中，ActiveMQ 被用于接收来自PLC、传感器、仪表等设备的数据，作为数据采集层与业务系统之间的消息桥梁。

  • 高频数据接入 ：

    一些智慧园区、无人机巡检等项目中，使用 ActiveMQ + Redis 的微服务架构，实现对高频设备数据的接收与缓存。

✅ 支持的协议与接入方式：

协议/方式 是否支持 说明
MQTT ✅ 原生支持 最适合物联网设备，轻量、低功耗
AMQP ✅ 支持 企业级场景，可靠性高
STOMP ✅ 支持 简单文本协议，适合Web前端
TCP/SSL ✅ 支持 自定义设备通信
HTTP/REST ✅ 支持 用于云端API对接或Web管理端

✅ 总结一句话：

ActiveMQ 不仅可以接收物联网硬件设备的数据，而且通过支持 MQTT 等协议，已经成为很多物联网系统中数据采集层的重要组成部分。

3-为什么说Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是却并没有完全遵循JMS规范

"Kafka 借鉴了 JMS 的思想，却并未完全遵循 JMS"这句话几乎出现在所有官方或半官方的技术解读里 。之所以这样说，核心原因是：Kafka 保留了 JMS 的消息抽象（Producer、Consumer、Topic、订阅关系），但在实现细节、消息语义和系统目标上做了大量"违背"JMS 规定的设计，从而换取了 JMS 无法提供的高吞吐、高扩展和可持久化能力。归纳起来，主要有 6 个维度：

维度 JMS 规范要求 Kafka 的"违背"做法 目的/收益
消息模型 必须同时支持 Queue（点对点）和 Topic（发布/订阅）两种域模型 只保留了 Topic（发布/订阅）一种模型，通过 Consumer Group 来"模拟"点对点 简化实现，统一存储格式
消息确认（ACK） 客户端必须在会话层面显式调用 acknowledge() 或事务提交 采用"位移提交"（offset commit），由客户端自行决定何时把 offset 写回；无事务会话 降低 Broker 端状态机复杂度，提高吞吐
持久化策略 Broker 可以选择持久化，但不强制；JMS 消息默认生命周期与订阅者有关 强制所有消息先写 commit-log（磁盘顺序写），再根据保留策略删除 实现海量历史数据复用、流式重放
订阅关系 订阅者离线即失效，消息不再保留给该订阅者 引入 Consumer Group 概念，Group 之间互不影响，可独立重放历史数据 支持"数据仓库+消息总线"双重场景
消息顺序 JMS 不保证跨消费者顺序，但在单个会话内保持顺序 Kafka 仅在 分区（partition） 内保证顺序；Topic 级别不再全局有序 换取并行度和水平扩展能力
API 与协议 必须实现 JMS 标准 API（Connection、Session、MessageProducer 等） 提供自行定义的 Java/Scala 客户端以及 TCP 二进制协议，不实现 JMS 接口 减少规范包袱，方便多语言客户端快速迭代

一句话总结

Kafka 保留了 JMS"生产者-消息-消费者"这一核心思想，却为了高吞吐、可扩展、可回溯等目标，在消息生命周期、确认机制、存储模型和 API 设计上全面"离经叛道"，因此只能算"借鉴"而非"遵循"JMS 规范。

4-发布订阅模式在设计模式中做什么的？给出java的代码示例

发布-订阅（Publish/Subscribe）模式在 GoF 设计模式 里并没有单独成文，但它就是 Observer（观察者）模式 的一种 消息中间件级别 的变体：

对象间一对多的依赖关系，当一个对象状态（或产生事件）发生改变时，所有订阅它的对象都会自动收到通知并作出响应。

在 Java 中，既可以手写一个极简的观察者实现，也可以直接复用 JDK 自带的 java.util.Observer / Observable（已过时），或者使用 响应式库（RxJava、Reactor） 、事件总线（Guava EventBus） 等。下面给出三种常见写法，任选其一即可跑通。

✅ 1. 手写极简版（最直观）

java 复制代码 
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

// 1. 事件对象
class Message {
    private final String content;
    public Message(String content) { this.content = content; }
    public String getContent() { return content; }
}

// 2. 订阅者接口
interface Subscriber {
    void onMessage(Message msg);
}

// 3. 发布者（主题）
class Publisher {
    private final List<Subscriber> subscribers = new ArrayList<>();

    public void subscribe(Subscriber s) { subscribers.add(s); }
    public void unsubscribe(Subscriber s) { subscribers.remove(s); }

    public void publish(String content) {
        Message msg = new Message(content);
        subscribers.forEach(s -> s.onMessage(msg));
    }
}

// 4. 具体订阅者
class ConsoleSubscriber implements Subscriber {
    private final String name;
    public ConsoleSubscriber(String name) { this.name = name; }

    @Override
    public void onMessage(Message msg) {
        System.out.printf("%s 收到消息：%s%n", name, msg.getContent());
    }
}

// 5. Demo
public class PubSubDemo {
    public static void main(String[] args) {
        Publisher publisher = new Publisher();

        publisher.subscribe(new ConsoleSubscriber("订阅者A"));
        publisher.subscribe(new ConsoleSubscriber("订阅者B"));

        publisher.publish("Hello Pub/Sub!");
    }
}

运行结果

复制代码 
订阅者A 收到消息：Hello Pub/Sub!
订阅者B 收到消息：Hello Pub/Sub!

✅ 2. Guava EventBus（一行注解即可）

java 复制代码 
import com.google.common.eventbus.*;

public class EventBusDemo {
    // 事件对象
    static class OrderEvent { String orderId; OrderEvent(String id){ this.orderId=id; } }

    // 订阅者
    static class EmailService {
        @Subscribe
        public void sendEmail(OrderEvent e) {
            System.out.println("邮件服务发送确认：" + e.orderId);
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        EventBus bus = new EventBus();
        bus.register(new EmailService());
        bus.post(new OrderEvent("10086"));
    }
}

✅ 3. RxJava（响应式流）

java 复制代码 
import io.reactivex.rxjava3.core.Flowable;
import io.reactivex.rxjava3.subscribers.DefaultSubscriber;

public class RxJavaPubSub {
    public static void main(String[] args) {
        Flowable<String> publisher = Flowable.just("事件A", "事件B");

        publisher.subscribe(new DefaultSubscriber<>() {
            @Override public void onNext(String s) {
                System.out.println("订阅者1收到：" + s);
            }
            @Override public void onError(Throwable t) {}
            @Override public void onComplete() {}
        });

        publisher.subscribe(s -> System.out.println("订阅者2收到：" + s));
    }
}

📌 一句话总结

发布-订阅模式 = 解耦生产者与消费者 的观察者模式；在 Java 中，你可以手写、用 Guava、用 RxJava、或直接接入 Kafka/MQ 等消息系统，本质思想完全一致：事件驱动、松耦合、可扩展。

5-常用的MQ软件性能对比

下面把目前最主流的 4 款 MQ（Kafka / RocketMQ / RabbitMQ / ActiveMQ）在 真实生产环境可预期 的性能维度做一次"一句话就能看懂"的对比，并给出典型场景选型口诀。数据来自最近 3 个月多家互联网企业的基准测试与官方报告，已换算成普通裸机或容器的"单机-小消息（≈128 B）"场景。

维度 Kafka RocketMQ RabbitMQ ActiveMQ
单机吞吐 10--50 万 msg/s（磁盘顺序写） 5--20 万 msg/s（Java 零拷贝） 1--5 万 msg/s（Erlang 进程调度） 1--5 千 msg/s（B-Tree 索引）
集群吞吐上限 100 万--1000 万 msg/s（横向扩展分区即可） 50 万--500 万 msg/s（队列+消费者水平扩容） 10 万--50 万 msg/s（镜像队列会成为瓶颈） 1 万--10 万 msg/s（主从复制）
端到端延迟(P99) 默认 10--50 ms，可调优到 1--5 ms 5--30 ms，支持低延迟模式 100 µs--10 ms（持久化后会上浮） 10--100 ms，堆积后抖动明显
消息堆积能力 亿--百亿级，磁盘顺序读几乎无衰减 亿--百亿级，堆积极限场景下 GC 可控 百万--千万级，再堆积会触发内存/GC 抖动 十万--百万级，索引膨胀后性能骤降
Topic 数量敏感 超过几百个吞吐明显下降 单机上千 Topic 仍保持线性吞吐 Topic 数量对吞吐影响小，但路由表占内存 无公开数据，实际百级 Topic 就开始掉速
高可用 分区多副本，可跨机房；宕机自动切换 多主+同步刷盘，支持 DLedger 选主 镜像队列或 quorum queue，切换略慢 主从+JDBC 锁，切换慢且易丢消息
社区活跃度 最高（Apache Top-Level） 高（阿里持续维护，但需自担风险） 高（每月发版，Erlang 源码门槛高） 低（半年以上无 Release）

📌 选型口诀（背下来即可）

  • 日志/流式/大数据 → Kafka
  • 电商/交易/金融 → RocketMQ
  • 中小业务/快速上线 → RabbitMQ
  • 存量老系统/兼容性 → ActiveMQ（新项目别再选）

一句话总结：高吞吐选 Kafka，高可靠选 RocketMQ，快速落地选 RabbitMQ，ActiveMQ 仅做兼容。

6-RabbitMQ 在中小业务中具体有哪些优势？

RabbitMQ 之所以在中小业务（几十到几百台服务器、日活十万到千万级别）里"出场率"极高，并不是因为它吞吐最高，而是它在 "低门槛、短链路、易维护" 这三个维度上几乎做到了"开箱即用"。把真实落地经验拆成 7 句话，句句对应一个具体优势，看完就能判断自己该不该用它。

场景痛点 RabbitMQ 的"小确幸"做法 带来的体感
1. 团队人手少 单节点就能跑，3 个 Docker 命令拉起集群；官方 Web UI 自带监控、队列、速率、连接数一眼看完 运维同学不用背 50 页手册
2. 业务模型多变 支持 7 种交换机（direct / topic / fanout / headers / x-delayed / x-consistent-hash / x-random），再叠加 TTL、死信、优先级、延迟插件 需求改 3 次，代码改 1 行路由 key 即可
3. 怕丢消息 镜像队列（3 副本）或 quorum queue（Raft）一键切换；消息持久化落盘 + publisher confirm + consumer ack 三板斧 金融级场景也能 hold 住
4. 延迟敏感 默认 1 ms 内端到端延迟，消息体 < 1 KB 时 P99 在 5 ms 以内 秒杀库存扣减、IM 推送无压力
5. 多语言栈 官方客户端覆盖 Java、Python、Go、Node.js、C#、PHP、Ruby，连 Shell 都能发消息 前后端各写各的，零沟通成本
6. SpringCloud 全家桶 Spring AMQP / Spring Cloud Stream 直接集成，一行 @RabbitListener 注解即可消费 小团队 1 天上手，1 周上线
7. 云厂商托管 阿里云、腾讯云、华为云、AWS、Azure 全都有托管版，自动备份、自动扩缩、按量计费 不用买机器，月底账单几块钱

一句话总结：
在中小业务里，"快速上线、不折腾、不踩坑" 往往比极限吞吐更重要------RabbitMQ 正是把这三个词写进了自己的 DNA。

7-JaveEE开发中我们主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为消息中间件。如果将JavaEE和大数据在项目中进行融合的话，那么Kafka其实是一个不错的选择

确实如此。在 JavaEE 传统架构里，大家最熟悉的是 ActiveMQ / RabbitMQ / RocketMQ 这类"应用级"消息中间件；一旦要把 JavaEE 业务系统 与 大数据平台（日志、指标、实时 ETL、流式计算）融合，Kafka 就成了"天然胶水"。下面给出 4 个典型融合场景和 3 种落地姿势，让你不用推翻现有 JavaEE 技术栈就能"无痛"引入 Kafka。

✅ 为什么 Kafka 是融合场景的最佳拍档

JavaEE 传统 MQ 的痛点 Kafka 带来的补位能力
主要面向"业务事务"吞吐，堆积能力有限 日志/埋点/指标动辄亿级，Kafka 磁盘顺序写可长期堆积
单机或镜像队列，横向扩展成本高 Partition+Replication，Broker 线性扩容
Topic 数量一多就掉速 几千 Topic 仍可保持高吞吐
消费语义简单（ack/commit） 支持"至少一次 / 正好一次 / 回溯重放"，完美对接 Flink/Spark Streaming

🎯 4 个高频融合场景

  1. 业务事件 → 实时数仓

    JavaEE 应用把订单、支付、登录事件发到 Kafka → Flink CDC 实时入湖（Iceberg/Hudi）。

  2. 日志/埋点 → 监控大盘

    微服务通过 logback-kafka-appender 直接写 Kafka → Kafka → Elasticsearch → Grafana。

  3. CDC 数据同步

    用 Debezium（Kafka Connect 插件）捕获 MySQL binlog → Kafka → 下游 JavaEE 应用或大屏。

  4. 灰度/AB 流量回放

    线上流量镜像到 Kafka → 离线或准实时在测试环境回放验证。

🔧 3 种落地姿势（不破坏现有 JavaEE 体系）

姿势 技术组合 一句话说明
1. 轻量桥接 Spring Cloud Stream Kafka Binder 现有 @RabbitListener 不动，新增 @StreamListener("kafka-out-0")，一行配置切 MQ
2. 双写模式 RabbitMQ + Kafka 并行 业务操作在本地事务里"先写业务库，再双写 RabbitMQ + Kafka"，Kafka 专供大数据消费
3. Connect 同步 Kafka Connect + RabbitMQ Source Connector 零代码：RabbitMQ → Kafka Connect → Kafka，业务无感知

🛠️ 最小可行 Demo（Spring Boot 3.x）

java 复制代码 
@RestController
@RequiredArgsConstructor
public class OrderController {
    private final StreamBridge bridge;   // Spring Cloud Stream 3.x 自带

    @PostMapping("/order")
    public String create(@RequestBody Order order) {
        // 1. 本地事务
        orderService.save(order);
        // 2. 把事件发到 Kafka
        bridge.send("order-out-0", order);   // application.yml 里绑定到 Kafka topic
        return "ok";
    }
}

📌 一句话结论

JavaEE 负责 OLTP ，Kafka 负责 OLAP/Streaming；用 Kafka 做"数据总线"，既不推翻现有消息中间件，又能让 JavaEE 系统一键拥抱大数据生态。

8-ZooKeeper主要做什么，在kafka业务和mapperReduce等业务场景中分别做什么？

ZooKeeper 的定位一句话：分布式系统的"协调员" ------专门解决"谁活着、谁是主、数据放哪、配置在哪"这类共识问题，自身不存储业务数据，只存"元数据 + 状态"。

下面把它在 Kafka 和 MapReduce(YARN) 两大场景里的具体职责拆开说，让你看到同一块"ZK积木"在不同系统里怎么"各司其职"。

🔍 ZooKeeper 的核心能力（与业务无关）

  1. 统一命名  ------像 DNS 一样给节点起名字
  2. 集群成员管理 ------实时感知谁加入/宕机
  3. Leader 选举 ------分布式选主
  4. 分布式锁/Barrier ------互斥、同步
  5. 配置中心 ------把配置存在 ZNode，客户端 Watch 自动感知变更

① Kafka 场景：ZK 是"集群大脑"，存 "目录" 不存 "消息"

Kafka 里谁去问 ZK？ 在 ZK 里存/取什么？ 如果 ZK 挂掉会怎样？
Broker 启动 把自己的 host:port 注册到 /brokers/ids 目录；其他 Broker 实时感知集群成员 Controller 无法选主，新 Broker 加不进来
Controller 选举 所有 Broker 抢 /controller 临时节点，抢到即成为 Controller 没有 Controller ⇒ 不能 rebalance、不能创建 topic
Topic/Partition 元数据 每个 Partition 的 ISR 列表 、Leader 副本 存在 /brokers/topics/<topic>/partitions/<id>/state Producer/Consumer 拿不到 leader 信息 ⇒ 发/拉消息失败
Consumer Group 管理（旧版本） Offset 存在 /consumers/<group>/offsets/<topic>/<partition>；Consumer 启动时注册自己到 /consumers/<group>/ids 新 Consumer 无法加入组，无法触发 rebalance
配置变更 Topic 增删、副本扩缩的指令先写到 /admin 节点，Controller Watch 并执行 变更无法生效

注：Kafka 2.8+ 开始支持 KRaft（Kafka Raft Metadata Mode），可完全摆脱 ZK，但目前生产大规模集群仍普遍用 ZK。

② MapReduce(YARN) 场景：ZK 是"高可用保险丝"

Hadoop 2.x/YARN 组件 依赖 ZK 做什么？ 不依赖 ZK 会怎样？
ResourceManager HA Active/Standby 两实例抢 /yarn-leader-election 临时节点；ZKFC 进程监控并自动切主 Active RM 宕机后集群无调度器 ⇒ 所有作业卡住
HDFS NameNode HA 两个 NameNode 通过 ZK 选举；ZKFC 把 /hadoop-ha/<nameservice> 当"锁" NameNode 单点 ⇒ 整个 HDFS 不可用
HBase Master/RegionServer Master 选主、RegionServer 心跳、表元数据根位置 /hbase/meta-region-server Master 无法启动 ⇒ 建表/分裂/合并全部停止

MapReduce 本身的 JobTracker/TaskTracker（Hadoop 1.x）并不用 ZK，真正依赖 ZK 的是 Hadoop 2.x YARN 以及 HDFS/HBase 等周边生态。

🎯 一句话总结

  • Kafka ：ZK 只当"集群通讯录"，存 Topic/Partition 的 Leader、ISR、Controller 状态，消息不走 ZK。
  • MapReduce(YARN) ：ZK 只做 ResourceManager 和 NameNode 的高可用选主 和 状态监控 ，作业数据同样不走 ZK。

二者共同点：ZooKeeper 只存"控制面"元数据，不存"数据面"业务数据；一旦它出问题，系统就进入"只读"或"停摆"状态，因此大多数企业会给 ZK 单独部署奇数台高配 SSD 节点并做跨机架容灾。

9-ZooKeeper和微服务的注册中心有关系吗？

有"血缘关系"，但不是同一件东西。

  1. 早期微服务框架（Dubbo 2.x、Spring Cloud Netflix）直接拿 ZooKeeper 当注册中心用------服务提供者把 ip:port 写到 ZK 的临时节点，消费者 Watch 这些节点，实现"发现 + 探活"。
  2. 后来大家发现 ZK 太重：CP、Java 客户端、Watch 一次性触发、不能水平扩容。于是出现了 Eureka / Consul / Nacos / etcd 等"专为注册中心而生"的组件。
  3. 因此今天的主流实践里：
    • ZK 退回到"分布式协调"场景（Kafka、HBase、YARN）。
    • 微服务注册中心 90 % 场景用 Nacos、Consul、Eureka 这些 AP 或 CP 的轻量级方案。

一句话：ZooKeeper 可以 做注册中心，但现在通常不再做注册中心。

10-Nacos 和 ZooKeeper 相比有什么优势？

一句话先给结论：
Nacos 把 ZooKeeper "只能做分布式协调" 的单一能力，升级成了"注册中心 + 配置中心 + 控制台" 的一站式平台，并在性能、易用性、扩展性上做了大量针对性优化。

下面按实际落地最关心的 7 个维度，把两者差异列给你：

维度 ZooKeeper Nacos
核心定位 分布式协调（选主、锁、元数据） 微服务注册中心 + 动态配置中心
一致性模型 固定 CP（ZAB 协议，Leader 写） 可切换 ： - 服务发现：AP（Distro，高可用） - 配置中心：CP（Raft，强一致）
服务发现机制 Watch + 临时节点，客户端自己轮询 推模式 + UDP/HTTP 长轮询，毫秒级推送
健康检查 仅靠 Session 心跳，网络抖动易误判 主动探测（TCP/HTTP/MySQL）+ 客户端心跳，支持亚健康状态
动态配置 无，需要额外写代码或 Curator 内置，控制台一键修改，实时推送，支持多环境、多租户
运维&监控 CLI + zkui/Exhibitor 需自建；扩缩容要重启节点 开箱 Web 控制台，Prometheus 指标，一键水平扩容
负载均衡 无，需客户端自己实现 内置权重、随机、一致性哈希，可热调整

实战体感举例

  • 项目小、人手少 ：

    ZooKeeper 要搭 3 节点、配 Exhibitor、写 Curator 工具类；Nacos 一条 docker run 就能起集群，有 UI。

  • 配置热更新 ：

    ZooKeeper 里改个配置要先写代码监听节点；Nacos 直接在页面改完 1-2 秒内推送到所有实例。

  • 跨语言场景 ：

    ZooKeeper 只有 Java 生态用得多；Nacos 同时支持 Spring Cloud、Dubbo、gRPC、K8s Service，Go/Python/Node 都有官方 SDK。

一句话选型口诀

需要分布式锁、选主、协调 → 继续用 ZooKeeper；
做微服务注册/配置中心 → 直接上 Nacos，省时 80%。

11-ZAB协议和ACP原则分别是什么？

一句话先区分

名称 本质 解决什么问题
ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast） 协议/算法 让 ZooKeeper 集群在出现节点故障时依旧保证数据一致性
CAP 原则 理论权衡框架 告诉你"一致性、可用性、分区容错性"三者最多只能同时满足两个

1️⃣ ZAB 协议

  • 全称：ZooKeeper Atomic Broadcast
  • 作用 ：在 ZooKeeper 集群里为所有写请求提供一个 全局顺序 ，保证
    1. 原子性：要么全部节点都写成功，要么都不写；
    2. 顺序性：客户端看到的数据变更顺序完全一致。
  • 角色
    • Leader：唯一负责写请求，将请求转成事务 Proposal；
    • Follower：接收 Proposal，写本地磁盘后 ACK；
    • 崩溃恢复：Leader 宕机 → 新一轮选举 → 新 Leader 与过半 Follower 同步历史事务 → 恢复广播。
  • 与 Raft 的差异
    • 没有"任期"概念，而是用 epoch 标识每代 Leader；
    • 选举阶段也做数据同步，省去 Raft 的"日志追赶"步骤。

2️⃣ CAP 原则

  • C（Consistency）：任意时刻所有节点数据一致；
  • A（Availability） ：每个请求都能在有限时间内得到 非错误响应；
  • P（Partition Tolerance）：网络分区时系统仍继续运行。

定理结论 ：在分布式系统中 P 必须满足，所以只能在 CP 或 AP 之间二选一。

系统示例 选型 说明
ZooKeeper/ZAB CP 网络分区时宁可拒绝写，也要保证数据一致。
Eureka AP 分区时继续接受注册/发现，牺牲一致性换可用性。
Nacos 可切换 服务发现走 AP，配置中心走 CP。

一句话记忆

  • ZAB 是 ZooKeeper 用来"选主 + 顺序写"的 具体协议；
  • CAP 是告诉你"鱼和熊掌不可兼得"的 理论框架。

12-ACK在JMS消息服务和zookeeper等服务中的实现机制一样吗？

不一样。

虽然两者都用了 "ACK" 这个词，但语义、触发时机、失败后果完全不同，可以看成同名异义的两套机制：

维度 JMS ACK（以 ActiveMQ/RabbitMQ 为例） ZooKeeper ACK（ZAB 协议）
作用 告诉 消息 Broker：这条消息已被客户端成功处理，可以删除/标记已消费 告诉 Leader：我已把 Proposal 写入本地事务日志，你可以统计票数并决定是否能提交
谁发给谁 Consumer → Broker Follower → Leader
触发时机 业务代码处理完消息后显式（手动）或隐式（自动）发送 Follower 把 Proposal 刷盘后立即回 ACK，属于底层复制步骤
失败后果 Broker 没收到 ACK ⇒ 消息重发/进死信队列 Leader 没收集到半数 ACK ⇒ 该事务不会被 Commit，集群继续可用但拒绝此次写操作
协议层级 应用层（JMS 规范/客户端 API） 分布式一致性协议层（ZAB 两阶段提交）
典型代码/API message.acknowledge() / Session.CLIENT_ACKNOWLEDGE 纯底层实现，开发者无感知

一句话记忆：

  • JMS 的 ACK 是 "消费确认"，关系到你业务消息会不会重发；
  • ZooKeeper 的 ACK 是 "写盘投票"，关系到集群这次写操作能否成功提交。

14-JMS消息服务中ACK失败会怎么处理？

在 JMS（ActiveMQ、RabbitMQ 等）里，"ACK 失败" 通常指 Broker 迟迟没收到消费者的确认 ，而不是网络里真的有一个叫 ACK 的包丢了。

规范把处理权完全交给 消息中间件，主流实现都遵循同一条"铁律"：

未 ACK 的消息必须能被重新投递，且最多投递一次或至少一次，取决于 QoS/事务级别。

下面按三种常见确认模式把失败流程拆开说（可直接对应到你的代码）：

确认方式 ACK 失败的表现 Broker 的默认动作 能否自定义
AUTO_ACKNOWLEDGE（自动） 消费者 crash、网络断、或 onMessage 抛异常 立即重投（重发同一条消息给该消费者或另一个消费者） 不可配置，最多一次
CLIENT_ACKNOWLEDGE（手动） 业务代码没调 message.acknowledge()，或 Session 关闭前没提交 同上，整批消息被重新投递（从最后一条未 ACK 开始） 可在客户端 catch 异常后自己 recover()
事务会话 (transacted=true) session.commit() 没执行或抛异常 Broker 把该事务里所有消息 标记为 待重投，下次重新进入队列 客户端可 session.rollback() 再重试

额外机制（Broker 级兜底）

  1. 重投计数
    ActiveMQ/RabbitMQ 会在消息头里加 JMSXDeliveryCount；达到阈值后进 DLQ（死信队列），避免无限循环。
  2. TTL & DLQ
    给队列/消息设 TTL，超时仍未 ACK 自动进 DLQ，方便人工处理。
  3. 幂等消费
    业务侧最好做幂等（唯一 ID、去重表），因为"至少一次"保证下，消息一定会重发。

一句话总结
ACK 失败 = 消息未被确认 → 消息会被重发（无限次直到成功或进死信队列）。

写代码时只要记两件事：

  1. 根据业务场景选对确认模式；
  2. 消费端保证幂等，就能优雅地处理任何重投。

15-在事务会话中，如果session.rollback()失败，消息会怎样？

在 事务会话（JMS transacted session） 里，如果 session.rollback() 调用本身抛异常 （如网络闪断、Broker 宕机、JVM crash），Broker 最终仍会把这批消息视为"未被确认"，从而：

  1. 将所有该事务中的消息重新投递（redeliver）。
  2. 消息头 JMSXDeliveryCount +1，达到 DLQ 阈值后进入死信队列。
  3. 客户端看不到"部分提交"或"消息丢失"，最多出现重复消费（需要业务幂等）。

换句话说，Broker 对事务的最终一致性是 以"未收到 commit"为准 ，而不是以"rollback 是否成功"为准；

rollback 只是客户端主动告诉 Broker "我不要这批消息了"，即使这句通知没送达，Broker 的默认行为仍然是回滚，不会出现消息丢失。

16-ZooKeeper 中 Leader 没有收到半数 ACK 会怎样？

在 ZAB 协议里，Leader 把一条写请求封装成 Proposal 后，必须收到 "过半数 Follower 的 ACK" 才能进入 Commit 阶段。

如果迟迟凑不齐这半数 ACK，结果只有一句话：

该 Proposal 永远不会被 Commit，客户端会收到异常（KeeperException.ConnectionLossException 或超时），这条写操作对集群来说"等于没发生"。

具体行为

  1. Leader 把 Proposal 放进待提交队列，开始计时（默认 syncLimit * tickTime 内必须过半）。
  2. 超时仍未过半 ⇒ 丢弃该 Proposal ；Leader 不会把它写入本地 committedLog，也不会向任何 Follower 发 COMMIT 包。
  3. 客户端侧：同步调用会抛异常；异步回调会得到 RC=-7（CONNECTIONLOSS），需要业务自己重试。
  4. 集群继续可用，但此期间不再接受新的写请求（ZooKeeper 是 CP 系统，宁可牺牲可用性也要保证一致性）。

一句话：
Leader 收不到半数 ACK ⇒ 写操作失败，集群仍保持一致，但写服务短暂不可用，直到网络恢复或重新选主。

17-ZooKeeper集群选举Leader的过程是怎样的

ZooKeeper 的 Leader 选举发生在两种时机：

① 集群刚启动 ；② 运行中 Leader 宕机或失联 。

无论哪种，都基于同一套算法------Fast Leader Election（FLE），它是 ZAB 协议的一部分。下面把过程拆成 4 个阶段、6 句话，让你 1 分钟就能讲清楚。

① 前提：每台机器的 3 个关键 ID

  • myid  ------人为配置的 1,2,3...，不可重复
  • zxid  ------最新事务 id，越大代表数据越新
  • epoch ------当前"朝代"（每换 Leader 自增 1）

② 选举流程（Fast Leader Election）

步骤 动作 一句话解释
1 投自己 节点启动或发现 Leader 失联时，先给自己投一票 (vote = myid, zxid, epoch)
2 广播选票 把这张选票通过 3888 端口发给所有可通信节点
3 PK 规则 收到别人选票后，按 (epoch, zxid, myid) 字典序比较；谁大就改投谁
4 统计过半 若某个节点得到超过半数选票且自己也投了它，就宣布"我当选 Leader"
5 角色切换 新 Leader 把 epoch+1，Follower 与之建立长连接，开始同步数据
6 收敛 其余节点自动成为 Follower；如有节点数据落后，则进入同步阶段（SNAP/DIFF/TRUNC）

③ 关键特征

  • 快速：消息量 O(n²) 但 n 通常 ≤ 7，几十毫秒即可完成。
  • 数据优先：zxid/epoch 大的节点优先，保证新 Leader 拥有最新数据。
  • 奇数节点：3/5/7 节点最常见，偶数节点无法获得">半数"。

④ 一句话总结

所有节点先自荐 ，再比大小（epoch→zxid→myid），谁先拿到**>半数票**谁就当 Leader；数据最新者优先，整个过程通常 < 200 ms。

18-如果网络恢复，Leader会如何处理之前的 Proposal?

一句话：Leader 在选举完成、新的 epoch 生效 后，旧 epoch 未提交的 Proposal 会被丢弃，永远不会再被提交；客户端必须重新发起写请求。

具体流程（ZAB 两阶段视角）：

  1. 旧 Leader 失联 → 集群进入崩溃恢复阶段，epoch 递增（epoch ← epoch+1）。
  2. 新 Leader 与过半 Follower 进行 数据同步 ：
    • 新 Leader 只认 当前 epoch 及之后的事务；
    • 旧 epoch 中未收到过半 ACK 的 Proposal 由于 epoch 不匹配，被视为无效，既不会写 commit-log，也不会对外可见。
  3. 客户端若收不到 commit 确认，会抛出 CONNECTIONLOSS；网络恢复后重新连接，需要重试该写操作。

因此，**"未提交即不存在"**是 ZAB 的强一致保证；网络恢复后不会出现"补提交旧 Proposal"的情况。

19-ZAB 两阶段协议具体怎么工作的？

ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast）的"两阶段"并不是像 2PC 那样先锁资源再提交，而是专门针对 写请求的全局顺序 设计的一套 "广播 + 提交" 流程。把整个链路拆成 4 步 2 阶段，就能一眼看懂：

阶段 1：广播 Proposal（Phase 1）

  1. Leader → Follower
    客户端写请求先到 Leader；Leader 为它生成全局唯一 zxid（epoch+自增计数），封装成 Proposal，顺序广播给所有 Follower。

阶段 2：收集 ACK（Phase 1 继续）

  1. Follower → Leader
    每个 Follower 收到 Proposal 后：
    • 落本地事务日志（顺序写盘）
    • 回 ACK 给 Leader，表示自己已持久化

阶段 3：提交判定（Phase 2）

  1. Leader 统计 ACK
    当 Leader 收到 "过半数" ACK（含自己），立即把该 Proposal 标记为 COMMIT ，并放入 committedLog 队列。

阶段 4：广播 COMMIT（Phase 2 继续）

  1. Leader → Follower
    Leader 再向所有 Follower 发送 COMMIT 包；Follower 收到后将 Proposal 应用到内存状态机，写请求对外可见。

关键细节

项 说明
顺序保证 所有节点按 相同 zxid 顺序 应用事务，实现全局一致
崩溃恢复 若 Leader 在 3 之前宕机，该 Proposal 因未获得过半 ACK 而被丢弃；新 Leader epoch+1，重新选举
性能点 磁盘顺序写 + 批量刷盘 + 流水线发送，保证高吞吐

一句话总结：

ZAB 两阶段 = "先广播 Proposal → 过半 ACK → 再广播 COMMIT"，既保证写入的原子性和顺序性，又能在 Leader 故障时快速回滚未提交事务。

20-微服务的注册中心一定要有状态吗？Eurka和Nacos有没有状态，请给出详细的知识点汇总

微服务注册中心是否"必须有状态"、Eureka 与 Nacos 在状态管理上的差异，可以从以下 5 个维度一次性梳理清楚。

1. 注册中心到底在存什么？------"状态"到底指什么

注册中心至少要持久化或缓存三类数据：

  1. 服务目录（Service → 一组 Instance）
  2. 实例的实时元数据（IP、Port、权重、健康状态等）
  3. 客户端订阅关系（谁对哪些服务感兴趣，推送用）

因此，注册中心天然是有状态的中间件；差别只在于"状态放哪里"以及"一致性强度"。

2. 为什么有人觉得"可以无状态"

  • 如果把注册信息全部下沉到 外部存储 （MySQL、Redis、etcd），注册节点本身只负责计算与推送，那么 进程本身可以被看作"无状态"。
  • 典型例子：
    • K8s CoreDNS + EndpointSlice ------ 状态落在 K8s etcd。
    • Consul Client Agent ------ 本地只缓存，状态在 Server 层 Raft。

但行业里仍把这些方案整体视为"有状态系统"，因为高可用就必须保证数据不丢。

3. Eureka 的状态模型（AP 架构）

维度 说明 关键词
存储位置 每个 Eureka-Server 内存 + 定期写磁盘（自我保护时） 内存注册表
一致性 最终一致性；Peer-to-Peer 异步复制 AP
状态数据 服务实例列表 + 租约（lease）+ 客户端订阅缓存 ---
节点角色 完全对等，无 Leader；每个节点都可读写 去中心化
故障场景 网络分区时宁可保留"可能过期"的数据，也不剔除 自我保护模式
结论 Eureka 是有状态的；状态分布在所有 Server 节点内存中，靠彼此复制保持一致。

4. Nacos 的状态模型（AP + CP 双模式）

维度 AP 模式（Distro 协议） CP 模式（Raft 协议）
适用实例类型 临时实例（默认） 持久化实例
存储位置 节点本地内存 + 日志 Raft 日志 + Snapshot
一致性 最终一致性，类 Eureka 的去中心化复制 线性一致性（强一致）
节点角色 全对等 Leader + Follower
状态数据 注册表、健康检查结果、客户端订阅关系 同上，但持久化到磁盘
切换方式 通过 spring.cloud.nacos.discovery.ephemeral=true/false 动态选择
结论 Nacos 也是有状态的，只是允许你在 AP/CP 之间按业务场景切换。

5. 核心知识点汇总（面试/架构决策速查）

  1. 注册中心必须持久化"服务目录 + 实例状态"，因此整体系统一定有状态；区别只在"状态存在哪里、副本一致性模型"。
  2. Eureka
    • 去中心化、AP、Peer-to-Peer 异步复制；
    • 自我保护 + Client 缓存保证高可用；
    • 状态分布在每个节点内存。
  3. Nacos
    • 同时支持 Distro（AP） 与 Raft（CP）；
    • 临时实例默认 AP，持久实例用 CP；
    • 状态既在内存也在 Raft 日志，可切换一致性级别。
  4. 无状态注册中心场景：仅当把状态完全外置到 etcd/MySQL 等，计算节点才能看作"无状态"；业界仍把整体系统视为有状态服务。

21-使用生活中老板登记安排员工工作的案例来描述微服务注册中心的场景工作原理

想象一个"共享办公楼"里，有 100 位自由职业者（微服务实例），还有 1 位"万能前台小姐姐"------她就是 注册中心 。

每天的工作流程，就是微服务世界里注册、续约、下线、调用的完整缩影。

1. 新员工来报到（服务注册）

上午 9:00，摄影师小张（订单服务的一个实例）第一次来上班。

他走到前台：

小张：

"小姐姐，我叫小张，工号是 Order-Service#3，今天在三楼 301 工位，擅长拍证件照，全天在线！"

前台小姐姐立刻在 花名册（注册表）里新建一条记录：

姓名 技能 工位 状态 到期时间
小张 证件照 301 在线 9:30

2. 每 5 分钟打卡续约（心跳保活）

9:05、9:10、9:15......小张每隔 5 分钟都会到前台 按个手印 （发送心跳）。

小姐姐看到手印，就把他的"到期时间"往后拨 5 分钟。

如果 9:30 还没看到手印，小姐姐就会把他的状态改成 离线（健康检查失败剔除）。

3. 老板要找人干活（服务发现 / 调用）

9:20，老板需要一个拍证件照的人。

他直接问前台：

老板：

"谁会拍证件照？"

小姐姐翻开花名册，找到在线且技能匹配的小张，把 301 工位 写给老板。

老板径直上楼把活派给小张。

4. 小张突然拉肚子（实例故障 / 自动剔除）

9:25，小张肚子痛，来不及打招呼就冲去厕所，手机也没电了。

前台小姐姐 9:30 没收到手印，自动把他的名字从花名册划掉 。

9:35 老板又来派活，小姐姐只推荐还在线的另一位摄影师小李，小张不会被打扰，系统无感切换。

5. 前台换班 & 备份花名册（注册中心高可用）

这栋楼有 3 位前台轮班（Eureka 的多节点或 Nacos 的集群）。

每个人手里都有一份 实时同步的花名册副本 （Peer-to-Peer 复制或 Raft 同步）。

即使 1 号前台去打水，2 号前台也能立即顶上，老板始终能问到最新名单。

6. 临时工 vs 长期工（Nacos 的临时/持久实例）

  • 小张这种 当天来当天走 的，就是"临时实例"，花名册只存在于前台小姐姐的 便签本（内存）。
  • 楼里还有 长期签约 的化妆师小王，小姐姐会把她的信息再抄一份到 档案柜（持久化存储），防止便签本丢失。

一张图秒懂

复制代码 
老板（调用方）
   │
   │1. 问谁会拍证件照？
   ▼
前台小姐姐（注册中心）←→ 花名册（注册表）
   ▲      │
   │      │2. 小张的信息
   │      ▼
 小张（订单服务实例）
 301工位，每5分钟打卡

一句话总结

注册中心就是 "前台小姐姐 + 实时花名册" ------

她记住谁在哪、会干啥、是否在线，

所有老板（客户端）随时来问，都能得到最新、最准确的"找人"答案。

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