📖 30 章节
⚡ 30 实战案例
🧩 200+ 技术要点
🚀 风格 · 明快色系
- 大屏监控系统简介
- 数据采集核心作用
- 推模式 vs 拉模式
- MySQL/PostgreSQL
- MongoDB/Redis
- API接口接入
- Filebeat 基础配置
- Logstash 管道处理
- Fluentd 插件生态
- 日志采集最佳实践
- Kafka Topic/Partition
- Kafka 高可用部署
- RabbitMQ vs Kafka
- Flink 基础架构
- 时间语义与水位线
- 状态管理与容错
- Flink SQL 实时计算
- ETL 流程设计
- 数据脱敏策略
- 脏数据处理机制
- 数据质量监控指标
- InfluxDB 数据模型
- TDengine 超级表
- Prometheus 存储原理
- 时序数据压缩算法
- 分层存储策略
- 列式存储 Parquet/ORC
- 数据生命周期管理
- Nginx 反向代理
- Kong API 网关
- 自定义采集网关
- HTTP/HTTPS 采集
- gRPC 双向流
- Protobuf 序列化
- Avro vs JSON
- Java SDK 设计模式
- Python 采集代理
- 多语言 SDK 规范
- Quartz 定时调度
- XXL-JOB 分布式调度
- 任务依赖与重试
- 采集延迟监控
- 数据丢失率统计
- 链路追踪 OpenTelemetry
- Exactly-Once 语义
- 幂等性设计
- 分布式事务 Saga
- 批量采集策略
- 压缩传输 Snappy/Zstd
- 连接池优化
- 缓冲区调优
- TLS/mTLS 加密传输
- RBAC/ABAC 访问控制
- 审计日志设计
- 单元测试 Mock
- 集成测试环境模拟
- 压力测试 JMeter
- 配置中心 Apollo/Nacos
- 动态配置热更新
- 配置版本管理
- 全量 vs 增量采集
- 自适应采样算法
- 采样率动态调整
- SLA 指标定义
- SLA 监控告警
- SLA 违约补偿机制
- 单体到分布式
- Lambda 到 Kappa
- 云原生采集架构