本文解释了 Kafka 中的高水位和 Leader Epoch 机制。

本文主要记录了 MySQL ACID 的具体实现原理，包括原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）、持久性（durability）。

本文主要讲述了 Kafka 的消费者组（Consumer Group）和 消费者组的 Rebalance 及如何避免无效 Rebalance。

本文主要讲述了Kafka 消息交付可靠性保障以及精确处理一次语义的实现，具体包括幂等生产者和事务生产者。

本文主要从 Producer、Broker、Consumer 等 3 个方面分析了 Kafka 应该如何配置才能避免消息丢失。

本文主要分析了 Kafka 生产者压缩与解压逻辑以及注事事项点，最终通过 Go 客户端 sarama 演示了 压缩算法的具体使用，并通过源码分析了 Go 客户端 sarama 的具体实现。

本文主要分析了 Kafka 消息分区（Partition）机制的原理，包括常见分区策略以及自定义分区策略。最后对 Go 客户端 Sarama 具体实现进行了演示和分析。

本文主要通过源码分析了 Kafka Go sarama 客户端生产者的实现原理，包括消息分发流程，消息打包处理，以及最终发送到 Kafka 等具体步骤，最后通过分析总结出的常见性能优化手段。

本文主要讲解其中的 Producer API 和 Consumer API 在 Go Client sarama 中的使基本使用以及注意事项。

本文主要记录了 Kafka 线上环境集群部署考虑因素以及非常非常重要的 Kafka 参数配置讲解。