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Kafka Consumer 深挖：poll 循环、offset 提交与 rebalance，怎么做到不丢不重不卡顿
生产者篇讲了消息怎么写进去，这篇补齐另一半：怎么可靠高效地读出来。拆 poll 单线程循环与心跳、offset 提交四姿势与不丢不重时机、三个 poll 生死参数、分区分配 assignor、rebalance 生命周期与 Consumer Lag 诊断。
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Kafka Producer 深挖：分区策略与 Sticky Partitioner 是怎么把延迟砍半的
一条消息进哪个分区，直接决定 Kafka 的吞吐、延迟与顺序性。本篇从发送攒批讲起，拆四种分区策略，讲透 Sticky Partitioner 为何把无 key 的 p99 延迟砍半，再谈 key 路由、扩分区陷阱、顺序性与热点隔离。
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Kafka 核心原理精讲：从一条日志到分布式流平台，把关键机制与取舍讲透
Kafka 原理精讲：以『分布式提交日志』为主线，讲透 Partition、Offset、ISR、HW、分区容量决策、pull 模型取舍、交付语义与 dumb-broker 设计哲学，附 KRaft + Java 上手 demo、反模式清单与 7 张原理图。
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Redis 布隆过滤器实现：位图、RedisBloom 与缓存穿透防线
深挖 Redis 布隆过滤器：位数组 + k 哈希为何只有假阳性没有假阴性、误判率与 m/k 参数怎么算、原生 bitmap 手写 vs RedisBloom 模块 vs Redisson，再到计数/布谷鸟/可扩展变体与删除难题，落到广告竞价挡穿透与去重。
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缓存一致性深挖：双删、Binlog 订阅与多级失效
深挖缓存一致性：为何缓存层做不到强一致、Cache-Aside 两种写顺序的竞态、延迟双删的窗口与局限、Binlog/CDC 订阅驱动失效，以及多级缓存 L1/L2 失效联动的四种方案对比与选型，落到广告竞价预算/元数据一致性落地。