【面霸必备系列】Kafka 底层原理阶段性总结
之前在好未来将近3年时间里，因工作需要接触 Kafka 比较多，现打算将它们总结并沉淀为一篇篇文章，算是对 Kafka 进行一次知识梳理，包括：
1)、Kafka 核心技术底层原理深度剖析系列
2)、Kafka 专项知识深度剖析以及源码剖析系列
3)、实践工作中遇到的问题排查与性能优化系列
目前只小小的完成了Kafka 核心技术底层原理深度剖析系列，后面还会持续更新，大家期待。
kafka 核心技术底层原理剖析汇总
对于初学者或者不了解 Kafka 的读者，可以从本篇开始读起，讲解了Kafka 基础知识， 让大家对 Kafka 有个初步的认识：
当大家对 Kafka 有所了解后， 本篇开始讲述 Kafka 高可用、高并发、高性能的架构设计奥秘，奠定 Kafka 在大数据领域的地位：
这篇文章从架构师必备能力出发， 讲述了 Kafka 生产级容量评估方案该如何做？如何让公司领导以及运维部门得到认可， 获准你的方案：
上面从一个整体的方面讲解了 Kafka 的架构以及生产方案， 从本篇开始，开始从数据流转的过程， 简易流程如下图：
开始讲解 Kafka 底层硬核原理实现，包括 Kafka Producer 如何初始化，发送流程是怎样的，高性能网络发送以及存储架构是怎么设计的，以及 Producer 端的参数如何进行调优，让你对 Producer 设计有更深的认识:
当 Kafka Producer 将消息数据通过网络架构发送到 Kafka 集群后， 那么 Kafka Broker 如何保证高可用，Broker Controller 故障转移如何处理，日志复制的HW和LEO机制是如何设计的，又是如何更新的, LeaderEpoch 的改进方案以及延迟任务如何设计：
最后当 Kafka Producer 生产完消息，并提交保存到 Kafka Broker 的 Topic 后，Kafka Consumer 是如何进行数据消费的，又是以何种方式进行消费的？分区分配策略有哪些， 消费者组和重平衡机制是如何处理的， 偏移量如何提交和存储，消费进度如何监控，如何保证消费处理完成？本篇进行了深度的剖析：
至此 Kafka 核心底层原理系列部分先暂时告一段落，后续会持续更新关于 Kafka 专项知识、源码剖析、实战经验、性能优化等。。
未来计划
继续保持现有 「硬核、高质量内容文章」输出， 让大家看完都有所收获。
MySQL 系列原理与实践
Redis 系列原理与实践
系统架构设计
golang、性能优化
后记
如果大家读完我的文章有所收获，还请帮忙多多 关注 点赞、在看、转发 一下哦， 这样会给我持续输出动力，在此感谢大家， 为了更好的沟通交流，特此创建了一个读者群，喜欢 kafka 或者相关技术讨论的朋友可以进群。
坚持总结, 持续输出高质量文章 关注我: 华仔聊技术