从本专栏开始，我将对Kafka这一分布式消息中间件的底层源码进行详细讲解，我主要分**Producer**、**Consumer**、**Broker**三部分进行讲解。作为一款优秀的消息引擎，Kafka 的架构设计有很多为人称道的地方，掌握了这些原理将极大地提升我们自身的系统架构能力和代码功力。即使你不使用 Kafka，也可以借鉴其优秀的设计理念，提升你在其他框架上的系统架构能力。

从本专栏开始，我将详细讲解分布式系统中常用的一种组件——消息中间件。目前工业环境常用的消息中间件主要有ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ。这四种消息中间件的优劣和使用场景，我会在专栏中进行对比，读者也可以先参照我的另一个专栏《分布式系统从理论到实战系列》对消息中间件的核心要点进行了解。

本章主要对GroupCoordinator协调器的底层原理进行了讲解。Kafka Consumer的核心无非就是三块：分区分配、offset管理、底层通信。分区分配的核心就是GroupCoordinator，底层通信的原理和Producer类似，offset管理主要涉及HW、LEO。 至此，整个Kafka源码分析系列我就讲完了，剩余的很多边边角角的内容和细节读者可以自己去研读源码。

本章主要对Kafka的分区重分配流程和底层实现原理进行了讲解，分区重分配本质在于数据复制，先增加新的副本，然后进行数据同步，最后删除旧的副本来达到最终目的。 数据复制会占用额外的资源，所以，分区重分配一定要在低峰值时期执行。另外，可以减小重分配的粒度，以小批次的方式来操作是一种可行的解决思路 。

本章主要对Topic创建的整体流程和底层原理进行了讲解，Controller会监听新Topic的创建，同时对分区副本进行管理，向新的元数据信息发送给集群中的其它Broker。

本章主要对Kafka的Broker集群的选举流程进行了讲解，Kafka Server服务启动后，每个Broker内部都包含一个KafkaController组件，选举流程的本质就是通过该组件往Zookeeper写入节点，首先写入成功的就是Leader，即Controller。

本章主要对副本同步中的最后一块内容——延迟读写进行了讲解。Kafka就是利用了时间轮机制对这种延迟读写的情况进行处理。

本章主要对Leader侧的副本同步的整体流程进行了讲解，主要涉及以下几个核心要点： 1. Leader侧的消息读取流程； 2. Leader侧的LEO和HW维护； 3. Leader侧的ISR列表维护；

本章主要站在Follower副本的角度对副本同步的整个流程进行了讲解，通过本章可以了解ReplicaFetcherThread对于副本同步的流程。

本章对Kafka中的索引进行了深入讲解。有两个重点： AbstractIndex：里面的 mmap 变量是实现索引机制的核心，Kakfa采用了内存映射文件实现了索引的写入，极大提升了IO性能； 改进版二分查找算法：所有索引项分成两个部分：热区（Warm Area）和冷区（Cold Area），在这两个区域内执行二分查找算法，从而提升页缓存的使用率，避免缺页中断（Page Fault）问题。