Kafka 架构
Topic 逻辑流，物理 Partition 日志分段存储于 broker。Producer 指定 key → partition；或 round-robin。
Consumer pull 模式，自己控制速率；consumer group 协调 partition 分配（rebalance）。
副本与高可用
每个 partition leader + followers；写走 leader，follower 拉取复制。
- acks=0： fire and forget
- acks=1： leader 确认
- acks=all/-1： ISR 确认
min.insync.replicas=2 时单副本故障仍安全。
消费语义
- auto commit：可能丢或重复
- 手动 commit：处理完再 commit offset，至少一次 + 幂等消费
- exactly once：事务性 producer + consume-transform-produce（高级）
幂等与去重
Producer idempotent：PID + sequence 防 broker 重试重复。业务层仍用 唯一键 upsert。
日志保留
按时间或大小 retention；compact topic 保留最新 key（changelog）。
性能
批量 send、压缩 lz4/zstd、零拷贝 sendfile。分区数不是越多越好，rebalance 成本上升。
运维监控
lag（消费落后）、under-replicated partitions、ISR shrink。与 week07-microservices-design 事件驱动架构结合讲。
对比 RabbitMQ
Kafka 擅 高吞吐日志流；RabbitMQ 路由灵活、低延迟任务队列。选型看吞吐与语义。
Week 6 总结
Redis 缓存 + MQ 异步 = 后端性能三板斧。自检：画 producer → broker → consumer 丢消息三个点及配置。
实战巩固与面试表达
本篇属于 8 周冲刺 week06-kafka-reliability 主题。复习时先闭卷回答 frontmatter 中三张 flashcard，再展开口述两个「为什么」：为什么这种方案能 work、边界失败时如何降级。与相邻章节对照：算法篇强调复杂度与模板，Go 篇强调工程默认写法，中间件篇强调线上故障案例。
动手与自检清单
用 25 分钟限时做 1 道相关练习题或画出一张架构/数据结构示意图；用 5 分钟写 STAR 片段说明你在项目里是否用过类似技术。记录 3 个面试追问及你的标准答法，存入 /zh/notebook/master-plan 笔记。若某点不熟，回到对应 /chapters 交互 Lab 重新走一遍流程，比死记卡片更有效。
易错点提醒
避免只背名词不会画图；避免只说优点不谈 trade-off（性能、一致性、运维成本至少提一项）；避免把学习 Demo 说成百万 QPS 生产。回答时使用「场景 → 方案 → 结果 → 反思」四段式，体现工程成熟度。
补充要点
rebalance 触发 consumer 停顿，静态 membership 缓解。事务性消费 read-process-write 同一事务。监控 consumer lag 告警。压缩与 batch 平衡延迟。