Kafka 能实现 “百万级 / 秒” 吞吐，零拷贝（Zero-Copy）技术是关键支撑之一。其核心目标是 减少数据在 “磁盘→内存→网络” 传输过程中的拷贝次数和用户态 / 内核态切换开销，将传统传

Kafka 的日志定位（Log Positioning）核心目标是 根据消息的偏移量（Offset）或时间戳，快速找到其在物理磁盘日志文件中的存储位置，支撑消费者按偏移量读取、业务按时间范围查询等核心

Kafka 持久化机制的核心目标是 将消息可靠存入物理磁盘，保证 Broker 宕机、重启后数据不丢失，同时兼顾存储效率和读写性能。其设计本质是 “基于日志结构的顺序存储 + 多副本冗余 + 刷盘策略

Kafka 消息重复消费的核心原因是  “消息消费与 Offset 提交的原子性未保证” （如消息已处理但 Offset 未提交，重启后重新拉取），或  “生产端重试导致消息重复写入” 。解决思路是从

Kafka 保证消息消费有序性的核心原则是  “分区内有序，跨分区无序” ——Kafka 本身仅保证单个分区内的消息按生产顺序存储和消费，跨分区的全局有序需额外设计。以下从「生产端、Broker 端、

Kafka 的刷盘策略（Log Flush Policy）核心目标是 将内存中的消息（OS 页缓存 / 应用层缓存）持久化到物理磁盘，其设计核心是 “不追求单条消息的即时持久化，而是通过批量 + 异步

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