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核心概念库

• 1.1 分布式系统基础
• 1.2 主从架构模式
• 1.3 分区与分片策略
• 1.4 大规模系统可扩展性
• 2.1 分布式共识算法与分布式事务
• 2.2 分布式快照算法
• 2.3 流式处理算法
• 2.4 分布式资源管理与调度
• 3.1 序列化技术与格式设计
• 3.2 内存管理技术与优化策略
• 3.3 网络通信模型与应用
• 3.4 磁盘IO优化策略

通用模式库

• 1.1 观察者模式应用
• 1.2 工厂与依赖注入模式
• 1.3 状态机模式应用
• 1.4 策略模式应用
• 2.1 流批一体架构
• 2.2 Lambda架构演进
• 2.3 分层存储架构
• 2.4 微服务集成模式
• 3.1 数据局部性优化
• 3.2 并发模型优化
• 3.3 数据倾斜处理模式
• 3.4 批量处理优化

通用案例库

• 1.1 千亿级数据处理案例
• 1.2 实时低延迟系统案例
• 1.3 复杂查询优化案例
• 1.4 大规模流处理案例
• 2.1 内存溢出排查案例
• 2.2 数据倾斜排查案例
• 2.3 系统稳定性问题案例
• 2.4 网络与IO问题案例

Spark

• 1.1 Spark知识体系概览
• 1.2 计算模型与抽象设计
• 1.3 执行引擎架构设计
• 1.4 SQL引擎设计原理
• 1.5 流处理设计原理
• 2.1.1 RDD内部结构与实现
• 2.1.2 Stage划分与任务生成
• 2.1.3 Shuffle实现机制
• 2.1.4 任务执行与资源管理
• 2.1.5 容错机制实现
• 2.2.1 SQL解析与计划生成
• 2.2.2 Catalyst优化器实现
• 2.2.3 查询执行引擎实现
• 2.2.4 Tungsten内存与编码
• 2.2.5 数据源连接系统
• 2.3.1 Streaming实现
• 2.3.2 状态存储与管理
• 2.3.3 事件时间与水印
• 2.3.4 Sink实现与一致性
• 3.1.1 性能分析方法论
• 3.1.2 内存优化技术
• 3.1.3 Shuffle性能优化
• 3.1.4 SQL查询优化
• 3.1.5 流处理性能优化
• 3.2.1 大规模数据处理案例
• 3.2.2 数据倾斜处理实践
• 3.2.3 故障诊断与排查
• 3.2.4 调优参数指南
• 3.2.5 监控与可视化
• 4.1.1 原理设计题解答框架
• 4.1.2 分布式计算引擎设计题
• 4.1.3 Shuffle系统设计题
• 4.1.4 SQL执行引擎设计题
• 4.1.5 实时数据处理系统设计题
• 4.2.1 源码分析题解答指南
• 4.2.2 RDD执行流程源码题
• 4.2.3 Task运行机制源码题
• 4.2.4 Catalyst优化器源码题
• 4.2.5 Tungsten内存管理源码题
• 4.3.1 分布式算法题解答技巧
• 4.3.2 分布式Top K算法题
• 4.3.3 大数据Join算法题
• 4.3.4 流数据处理算法题
• 4.3.5 分布式排序算法题
• 4.4.1 故障排查题解答方法
• 4.4.2 内存溢出案例分析题
• 4.4.3 数据倾斜性能题
• 4.4.4 查询性能优化题
• 4.4.5 Shuffle故障排查题

Flink

• 1.1 Flink知识体系概览
• 1.2 流处理架构设计
• 1.3 状态管理架构设计
• 1.4 资源管理与调度系统
• 1.5 时间与窗口处理系统
• 2.1.1 StreamGraph构建实现
• 2.1.2 JobGraph生成与优化
• 2.1.3 执行图与任务部署
• 2.1.4 检查点与快照实现
• 2.1.5 状态后端与容错
• 2.2.1 资源管理与调度
• 2.2.2 任务执行与内存管理
• 2.2.3 窗口处理系统实现
• 2.2.4 Table与SQL引擎实现
• 2.3.1 事件处理机制实现
• 2.3.2 异步IO实现机制
• 2.3.3 Savepoint机制实现
• 2.3.4 CEP实现原理
• 3.1.1 性能分析方法论
• 3.1.2 状态后端优化技术
• 3.1.3 反压处理与流控制
• 3.1.4 资源配置优化
• 3.1.5 查询与窗口优化
• 3.2.1 大规模流处理案例
• 3.2.2 低延迟实时计算案例
• 3.2.3 微服务集成最佳实践
• 3.2.4 故障处理与异常应对
• 4.1.1 流处理架构设计题
• 4.1.2 状态管理系统设计题
• 4.1.3 事件时间处理系统
• 4.1.4 端到端精确一次保障
• 4.2.1 TaskManager执行机制
• 4.2.2 分布式快照算法
• 4.2.3 窗口计算与触发机制
• 4.2.4 反压机制实现分析
• 4.3.1 性能调优策略题
• 4.3.2 状态膨胀问题排查
• 4.3.3 作业失败恢复案例
• 4.3.4 检查点性能优化

Kafka

• 1.1 Kafka知识体系概览
• 1.2 消息存储设计原理
• 1.3 分区与复制架构
• 1.4 集群控制与协调
• 1.5 客户端协议与交互
• 2.1.1 日志系统实现
• 2.1.2 消息格式与序列化
• 2.1.3 磁盘IO优化实现
• 2.1.4 存储层性能优化
• 2.1.5 消息编解码实现
• 2.2.1 Controller实现机制
• 2.2.2 副本管理机制实现
• 2.2.3 分区管理与分配
• 2.2.4 事务协调器实现
• 2.3.1 网络层实现原理
• 2.3.2 客户端会话管理
• 2.3.3 Producer实现原理
• 2.3.4 Consumer实现原理
• 2.3.5 协议交互流程实现
• 3.1.1 性能分析方法论
• 3.1.2 IO与网络优化
• 3.1.3 生产者性能优化
• 3.1.4 消费者性能优化
• 3.1.5 集群配置优化
• 3.2.1 大规模集群运维
• 3.2.2 实时数据管道设计
• 3.2.3 微服务通信架构
• 3.2.4 故障诊断与恢复
• 4.1.1 消息系统设计题
• 4.1.2 数据复制系统设计题
• 4.1.3 事务消息系统设计题
• 4.1.4 流处理引擎设计题
• 4.2.1 Controller实现原理
• 4.2.2 副本同步机制源码
• 4.2.3 存储引擎实现分析
• 4.2.4 位移管理实现原理
• 4.3.1 性能调优案例题
• 4.3.2 数据丢失问题排查
• 4.3.3 集群稳定性问题
• 4.3.4 规模扩展性问题

Iceberg

• 1.1 Iceberg知识体系概览
• 1.2 元数据模型与演进设计
• 1.3 快照与时间旅行
• 1.4 数据组织与存储设计
• 2.1.1 表元数据实现
• 2.1.2 快照实现机制
• 2.1.3 目录服务实现
• 2.1.4 统计信息管理
• 2.2.1 读取路径实现
• 2.2.2 写入路径实现
• 2.2.3 增量变更处理
• 2.2.4 维护操作实现
• 2.2.5 事务与并发控制