第一部分：消息队列核心理论与架构设计
模块 1：消息队列本质与应用场景
核心价值：解耦微服务、削峰填谷、异步通信的底层逻辑；
MQ大牛成长课–从0到1手写分布式消息队列中间件（言果fx）--- “夏のke” ---www.---bcwit.---top/5291/
行业案例：电商下单（库存 / 支付异步解耦）、日志收集（高吞吐量设计）、实时推荐（消息有序性保障）；
主流 MQ 对比：Kafka（高吞吐）、RocketMQ（金融级可靠）、Pulsar（云原生）的设计取舍分析。
模块 2：手写 MQ 核心架构设计
分层架构：
网络层：自研 TCP 通信框架（Netty/NIO 实现），支持长连接与心跳机制；
协议层：自定义二进制协议（解决粘包拆包问题），兼容 JSON/Protobuf 序列化；
存储层：基于文件系统的高性能消息存储（顺序写优化、索引设计）；
逻辑层：生产者 / 消费者模型（负载均衡、重试机制）、主题与队列管理；
分布式特性：集群节点发现（ZooKeeper/Etcd）、数据分片（一致性哈希算法）、故障转移（主从复制策略）。
第二部分：核心模块开发实战 —— 从 0 到 1 实现基础 MQ
模块 3：网络通信与协议设计（手写代码）
自研 NIO 通信框架：
实现 Reactor 多线程模型（主从 Reactor 分工）；
封装 Channel 管理类，支持连接超时、异常重连；
自定义通信协议：
协议格式：魔数（4 字节）+ 消息长度（4 字节）+ 数据内容；
粘包拆包处理：基于 DelimiterBasedFrameDecoder 的通用解决方案；
代码实战：完成生产者客户端与 Broker 服务端的首次通信，实现消息发送与接收。
模块 4：高性能消息存储系统（核心难点突破）
文件存储设计：
分段日志文件（单个文件 1GB，按时间戳命名）；
索引文件（CommitLog 主日志 + Index 索引文件，提升消息查询效率）；
顺序写优化：
使用 FileChannel.map () 实现内存映射文件，吞吐量提升 300%；
异步刷盘策略（同步刷盘 vs 异步刷盘，数据可靠性与性能平衡）；
消息读写流程：
生产者写入：构建消息实体→写入 CommitLog→更新 Index 索引；
消费者读取：根据 Offset 查找 Index→定位 CommitLog 偏移量→读取消息内容；
实战成果：实现单 Broker 每秒 10 万 + 消息吞吐量，延迟控制在 50μs 以内。
第三部分：分布式特性实现 —— 从单体到集群的进化
模块 5：集群管理与高可用性
节点发现机制：
基于 ZooKeeper 实现 Broker 节点注册与动态感知；
消费者负载均衡：轮询、随机、权重分配策略实现；
主从复制架构：
同步复制（主从都落盘才返回成功，强一致性）；
异步复制（主节点落盘即返回，最终一致性）；
故障转移：从节点自动升级为主节点（选举算法实现）；
数据分片策略：
哈希分片（消息按 Topic 分区，负载均衡）；
范围分片（按时间戳分区，适合日志场景）；
一致性哈希算法（解决节点动态增减时的数据迁移问题）。
模块 6：高级特性开发
事务消息：
两阶段提交（Half Message 机制，解决分布式事务一致性）；
事务状态回查（消费者超时未处理时的补偿逻辑）；
延时消息：
基于优先级队列（DelayQueue）实现定时投递；
时间轮算法（优化大规模延时消息的内存占用）；
死信队列：
消费者多次消费失败后的消息转移策略；
死信消息人工干预与重新投递接口设计。
第四部分：性能优化与生产级落地
模块 7：性能压测与瓶颈分析
压测工具链：
自研压测客户端（模拟万级生产者 / 消费者并发）；
集成 Prometheus+Grafana 监控指标（QPS、RT、内存 / 磁盘利用率）；
优化实战：
批量发送 / 消费（减少网络 IO 次数，吞吐量提升 50%）；
零拷贝技术（sendfile 实现内核态直接数据传输）；
索引结构优化（B + 树 vs 跳表，查询效率对比测试）；
性能指标：
单 Broker 支持 10 万 + TPS，集群可扩展至百万级；
消息端到端延迟≤100μs（同步刷盘场景）。
模块 8：生产环境落地指南
部署架构：
多机房容灾（异地多活架构设计）；
Docker 容器化部署（K8s 集群资源调度）；
监控与运维：
消息堆积预警（设置阈值触发报警）；
全链路追踪（消息轨迹查询，定位消费延迟问题）；
兼容性设计：
多语言客户端支持（Java/Go/Python SDK 封装）；
协议兼容（支持 AMQP、MQTT 等标准协议接入）。
第五部分：职业发展与大厂面试攻略
模块 9：算法工程师 / 架构师面试高频考点
原理深挖：
为什么 Kafka 的吞吐量比 RocketMQ 高？（磁盘顺序写 vs 内存映射文件）；
如何保证消息不重复、不丢失？（生产者幂等性 + 消费者 offset 管理）；
系统设计：
设计一个支持百万级 QPS 的消息队列，如何分片？
实现分布式事务消息，有哪些技术方案？（对比 RocketMQ 与 Seata）；
代码面试：
现场编写生产者发送消息的核心逻辑（Netty ChannelHandler 实现）；
设计 Index 索引的数据结构（跳跃表插入 / 查询算法）。
模块 10：项目包装与薪资谈判
简历亮点打造：
项目成果：“手写分布式 MQ，单节点吞吐量达 12 万 TPS，延迟降低至行业标杆的 80%”；
技术深度：“自主设计一致性哈希算法，节点增减时数据迁移量减少 40%”；
