简介
HikariCP 是用于创建和管理连接，利用“池”的方式复用连接减少资源开销，和其他数据源一样，也具有连接数控制、连接可靠性测试、连接泄露控制、缓存语句等功能，另外，和 druid 一样，HikariCP 也支持监控功能。HikariCP 是目前最快的连接池，就连风靡一时的 BoneCP 也停止维护，主动让位给它，SpringBoot 也把它设置为默认连接池。
看过 HikariCP 源码的同学就会发现，相比其他连接池，它真的非常轻巧且简单，有许多值得我们学习的地方，尤其性能提升方面，本文也就针对这一方面重点分析。本文将包含以下内容(因为篇幅较长，可根据需要选择阅读)：
- HikariCP 的使用方法（入门案例、JDNI 使用、JMX 使用）
- HikariCP 的配置参数详解
- HikariCP 源码分析
01 kafka入门
1.1 什么是kafka
1.2 kafka中的基本概念
1.2.1 消息和批次
1.2.2 主题和分区
1.2.3 生产者和消费者、偏移量、消费者群组
1.2.4 Broker和集群
1.2.5 保留消息
02 为什么选择kafka
2.1 优点
2.2 常见场景
2.2.1 活动跟踪
2.2.2 传递消息
2.2.3 收集指标和日志
2.2.4 提交日志
2.2.5 流处理
03 kafka的安装、管理和配置
3.1 安装
3.1.1 预备环境
3.1.2 下载和安装kafka
3.1.3 运行
3.1.4 kafka基本的操作和管理
3.2 Broker配置
3.3 硬件配置对kafka性能的影响
3.3.1 磁盘吞吐量/磁盘容量
3.3.2 内存
3.3.3 网络
3.3.4 CPU
3.3.5 总结
04 kafka的集群
4.1 为何需要kafka集群
4.2 如何估算kafka集群中Broker的数量
4.3 Broker如何加入kafka集群
05 第一个kafka程序
5.1 创建我们的主题
5.2 生产者发送消息
5.2.1 必选属性（bootstrap.servers、key.serializer、value.serializer）
5.3 消费者接受消息
5.3.1 必选参数（group.id）
5.4 演示示例
06 kafka的生产者
6.1 生产者发送消息的基本流程
6.2 使用kafka生产者
6.2.1 三种发送方式（发送并忘记、同步发送、异步发送）
6.2.2 多线程下的生产者
6.2.3 更多发送配置（acks、buffer.mempry、max.block.ms、retries、batch.size、linger.ms、compression.type、client.id、、、顺序保证）
6.3 序列化
6.3.1 自定义序列化需要考虑的问题
6.4 分区
6.4.1 自定义分区器
07 kafka的消费者
7.1 消费者的入门
7.1.1 消费者群组
7.1.2 消费者配置
7.2 消费者中的基础概念
7.2.1 消费者群组
7.2.2 订阅
7.2.3 轮询
7.2.4 提交和偏移量
7.3 消费者中的核心概念
7.4 kafka中的消费安全
7.5 消费者提交偏移量导致的问题
7.5.1 自动提交
7.5.2 手动提交（同步）
7.5.3 异步提交
7.5.4 同步和异步组合
7.5.5 特定提交
7.6 分区再均衡
7.7 优雅1退出
7.8 反序列化
7.9 独立消费者
08 深入理解kafka
8.1 集群的成员关系
8.2 什么是控制器
8.3 复制-kafka的核心
8.3.1 replication-factor
8.3.2 副本类型
8.3.3 工作机制
8.4 处理请求的内部机制
8.4.1 生产请求
8.4.2 获取请求
8.4.3 ISR
8.5 物理存储机制
8.5.1 分区分配
8.5.2 文件管理
8.5.3 文件格式
8.5.4 索引
8.5.5 超时数据的清理机制
09 可靠的数据传递
9.1 kafka提供的可靠性保证和架构上的权衡
9.2 复制
9.3 Broker配置对可靠性的影响
9.3.1 复制系数
9.3.2 不完全的首领选举
9.3.3 最少同步副本
9.4 可靠系统里的生产者
9.4.1 发送确认
9.4.2 配置生产者的重试参数
9.4.3 额外的错误处理
9.5 可靠系统里的消费者
9.5.1 消费者的可靠性配置
9.5.2 显式提交偏移量
10 kafka和Spring的整合
10.1 与Spring集成
10.1.1 pom文件
10.1.2 统一配置
10.1.3 生产者端
10.1.4 消费者端
11 SpringBoot和kafka的整合
12 kafka实战之削峰填谷
13 数据管道和流式处理（了解即可）
13.1 数据管道基本概念
13.2 流式处理基本概念
