1.课前必读
├──开篇词 _ 优秀的程序员，你的技术栈中不能只有“增删改查”
├──预习 _ 怎样更好地学习这门课？
2.基础篇
├──01 _ 为什么需要消息队列？
├──02 _ 该如何选择消息队列？
├──03 _ 消息模型：主题和队列有什么区别？
├──04 _ 如何利用事务消息实现分布式事务？
├──05 _ 如何确保消息不会丢失_
├──06 _ 如何处理消费过程中的重复消息？
├──07 _ 消息积压了该如何处理？
├──08 _ 答疑解惑（一） _ 网关如何接收服务端的秒杀结果？
3.进阶篇
├──09 _ 学习开源代码该如何入手？
├──10 _ 如何使用异步设计提升系统性能？
├──11 _ 如何实现高性能的异步网络传输？
├──12 _ 序列化与反序列化：如何通过网络传输结构化的数据？
├──13 _ 传输协议：应用程序之间对话的语言
├──14 _ 内存管理：如何避免内存溢出和频繁的垃圾回收？
├──15 _ Kafka如何实现高性能IO？
├──16 _ 缓存策略：如何使用缓存来减少磁盘IO？
├──17 _ 如何正确使用锁保护共享数据，协调异步线程？
├──18 _ 如何用硬件同步原语（CAS）替代锁？
├──19 _ 数据压缩：时间换空间的游戏
├──20 _ RocketMQ Producer源码分析：消息生产的实现过程
├──21 _ Kafka Consumer源码分析：消息消费的实现过程
├──22 _ Kafka和RocketMQ的消息复制实现的差异点在哪？
├──23 _ RocketMQ客户端如何在集群中找到正确的节点？
├──24 _ Kafka的协调服务ZooKeeper：实现分布式系统的“瑞士军刀”
├──25 _ RocketMQ与Kafka中如何实现事务？
├──26 _ MQTT协议：如何支持海量的在线IoT设备_
├──27 _ Pulsar的存储计算分离设计：全新的消息队列设计思路
├──28 _ 答疑解惑（二）：我的100元哪儿去了？
├──加餐 _ JMQ的Broker是如何异步处理消息的？
4.案例篇
├──29 _ 流计算与消息（一）：通过Flink理解流计算的原理
├──30 _ 流计算与消息（二）：在流计算中使用Kafka链接计算任务
├──31 _ 动手实现一个简单的RPC框架（一）：原理和程序的结构
├──32 _ 动手实现一个简单的RPC框架（二）：通信与序列化
├──33 _ 动手实现一个简单的RPC框架（三）：客户端
├──34 _ 动手实现一个简单的RPC框架（四）：服务端
├──35 _ 答疑解惑（三）：主流消息队列都是如何存储消息的？
5.测试篇
├──期中测试丨10个消息队列热点问题自测
├──期末测试 _ 消息队列100分试卷等你来挑战！
6.结束语
├──第二季回归丨这次我们一起实战后端存储
├──结束语 _ 程序员如何构建知识体系？
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