本篇针对消息积压的解决过程进行了极其详尽的记录，从思路、代码、优化一条龙服务，手把手教学，让你看到网上找不到的实操细节，更有多个真实问题解决的案例。

我先把结论写在开头，然后再一个一个说明。 顺序读写 Page Cache 零拷贝 分区分段 + 索引 批量读写 批量压缩 顺序读写 Kafka是将日志记录持久化到本地磁盘中的，一般我们会认为磁盘读写性

Kafka 是我们最常用的消息队列，它那几万、甚至几十万的处理速度让我们为之欣喜若狂。但是随着使用场景的增加，我们遇到的问题也越来越多，其中一个经常遇到的问题就是：rebalance（重平衡）问题。

笔者所在的是一家金融科技公司，但公司内部并没有采用在金融支付领域更为流行的RabbitMQ，而是采用了设计之初就为日志处理而生的Kafka。