你好，我是胡夕。今天，我的专栏“Kafka核心技术与实战”就正式结束了。
回顾与你在专栏相聚的这几个月，我的内心充满了成就感。且不必说这42讲的文字全是我一字一键敲下来的，也不必说那长达十几个小时的录音，单是留言区那些踊跃积极的提问与讨论，就足以使我深受感动并收获满满了。
此时此刻，千言万语汇成一句话：“感谢！”感谢你对我和本专栏的支持，感谢你曾经的鼓励与提问，也感谢你的肯定与期望。另外，我也要向你表示祝贺，祝贺你完整地学习了专栏的全部课程，你的恒心与坚持令人敬佩。
虽然专栏更新结束了，但是我相信我们的Kafka学习之旅不会结束。相反，这对于你来说，或许是一个新的开始。
还记得开篇词里的那句话吧：“Stay focused and work hard！”我一直觉得，学习任何技术，甚至是搞定任何事情，只要下足了功夫，理论上你可以藐视一切学习方法或捷径。但是，如果你忽视了毅力和坚持，再多的速成教程也无法引领你达到你期望的高度。著名的“10000小时定律”就明确表示，10000个小时的锤炼，是所有人从平凡人变成世界级大师的必要条件。
还是那句话，只要你持之以恒地投入时间去学习，你就能成为某个领域的专家。因此，从某种意义上说，我这碗“鸡汤”的配料非常简单，就四个字：干就完了。
那这是不是在说书籍、专栏之类的他人智慧总结就没用了呢？当然不是！他山之石，可以攻玉，书籍和专栏的最大作用就在于，当你遇到岔路口时，它们能够帮助你快速地识别前进中的已知路障，让你少走弯路，更快地实现目标。但前提是你要在路上，而不是单纯地想要依赖它们速成。
在专栏的最后，我想再和你分享一些学习大数据框架的个人经验。这些经验不仅仅适用于学习Kafka，对于其他框架甚至是分布式系统的学习，都是适用的。
首先，最重要的就是夯实技术基本功。这是我们IT从业者赖以生存的基石。
这里的基本功包含很多方面，比如操作系统、数据结构等，但我更想说的，还是对Java语言的掌握。
目前，大数据框架多是以Java或JVM系语言开发而成的，因此，熟练掌握甚至精通Java，是学好大数据框架的基石！所谓精通，不仅仅是要求你熟练使用Java进行代码开发，更要求你对JVM底层有详细的了解。就这个层面的学习而言，我想给你3条建议。
除此之外，你还要学习分布式系统的设计。
分布式系统领域内的诸多经典问题，是设计并开发任何一款分布式系统都要面临和解决的问题，比如我们耳熟能详的一致性问题、领导者选举问题、分区备份问题等。这些问题在Kafka中都有体现，我们在专栏里面也有所涉及。因此，分布式系统的诸多基础性概念，是帮助你日后深入掌握大数据分布式框架的重要因素。
而且，很多经典的分布式问题在业界早已被研究多年，无论是理论还是实践案例，都有着翔实的记录。比如我们在专栏前面谈到的分区概念，分区在分布式系统设计中早就不是什么新鲜的概念了，早在上世纪六七十年代，就已经有行业专家在研究分区数据库的实现问题了。要较好地掌握大数据框架中的分区或分片，是不可能绕过分布式系统中的分区以及分区机制的。
这些经验都偏重理论的学习。你千万不要小看理论的价值，毕竟，列宁说过：“没有革命的理论，就没有革命的运动。”这里的“运动”就是一种实践。先让理论指导实践，再借助实践补充理论，才是学习任何东西无往而不利的最佳法则。
强调完理论，自然就要引出实践了。我这里所说的实践不仅仅是对框架的简单使用。你从官网上下载Kafka，启动它，然后创建一个生产者和一个消费者，跑通端到端的消息发送，这不叫实践，这只是应用罢了。真正的实践一定要包含你自己的思考和验证，而且要与真实业务相绑定。我不排斥你单纯地学习某个框架，但以我个人的经验而言，在实际工作中进行学习，往往是学得最快、掌握得也最扎实的学习方式。
另外，在实际学习过程中，你最好记录下遇到问题、解决问题的点点滴滴，并不断积累。要知道，很多技术大家之所以成为技术大家，不仅仅是因为理论掌握得很牢固，填过的“坑”多，更重要的是，他们不重复犯错。
孔子曾经称赞他的学生颜回“不贰过”。“不贰过”也就是不重复犯错。在我看来，在实践方面，一个不犯相同过错的人，就已经可以被称为大家了。
好了，这些就是我在学习技术的过程中总结的经验，现在全部分享给你，希望对你有所帮助。
我为你准备了一份结课问卷，题目不多，两三分钟就可以完成。希望你能畅所欲言，把自己真实的学习感受和意见表达出来，我一定会认真看，期待你的反馈。
最后一期了，也欢迎你在这里给自己的专栏学习做个总结。关于专栏或是其他内容，如果你还有什么问题，也尽管提出来，我会持续回复你的留言。
送君千里，终须一别。所谓行百里者半九十，愿你继续在技术这条道路上深耕，并得偿所愿，不负韶华。我们江湖再见！
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