面试官：听说你精通Kafka，那我就考考你吧

面试官：不用慌尽管说，错了也没关系😊。。。

以【面试官面试】的形式来分享技术，本期是《Kafka系列》，感兴趣就关注我吧❤️

面试官：知道Kafka高水位吗

当前高水位就是复制偏移量嘛，记录了当前已提交消息的最大偏移量。

是这样的，Kafka的消息只有在所有分区副本都同步该消息后，才算是已提交的消息。

分区副本会根据首领分区副本提供的高水位，来避免未提交的消息被消费。

面试官思考中…

面试官：你说说Kafka是怎么保证消息可靠性的

嗯嗯好的。

在Broker方面，主要使用了分区多副本架构，来保证消息不丢失。

Kafka集群的每一个分区的首领副本，都会有n（复制系数）个broker机器去复制后，生成跟随者副本。

同时如果首领副本的机器挂了，跟随者副本会选举成为新的首领副本。

分区有多个备份是消息保存的一个可靠性保障。

面试官思考中…

面试官：还有吗，比如生产者消费者呢

噢噢还有的，还有在生产者、消费者方面的可靠性。

一、在生产者方面

1. 提供了ack = all这种发送确认机制。也就是只有在消息成功写入所有副本后，才算该消息已提交，保证了消息的多备份。
2. ack = all失败的话，生产者可以继续重试发送消息。

二、在消费者方面

1. 消费者消费时，会根据偏移量进行消费，保证了消息的顺序性。
2. 消费后会同步提交、异步提交偏移量，保证了消息不被重复消费。

面试官思考中…

面试官：那要是Kafka消费堆积了怎么办

这样的话，要从Broker和消费者两方面来看。

一、Broker的话

1. 每个topic是分为多个分区给不同Broker处理，要合理分配分区数量来提高Broker的消息处理能力。比如3个Broker2个分区，可以改为3个Broker3个分区
2. 也可以横向扩展Broker集群

二、消费者的话

1. 可以增加消费者服务数量
2. 提交偏移量时，可以把同步提交改为异步提交，来减少同步等待Broker的时间

面试官思考中…

面试官：emmmm，你知道Kafka控制器吧

嗯嗯知道的。控制器其实也是一个broker，不过它还负责选举分区首领。

也就是在首领副本所在的分区失效后，通过控制器来在分区副本里选举出新的首领副本。

面试官抓抓脑袋，继续看你的简历…

得想想考点你不懂的😰

未完待续。。。。。。

好了，今天的分享就先到这，我们下期【Kafka系列】继续。

创作不易，不妨点赞、收藏、关注支持一下，各位的支持就是我创作的最大动力❤️