下图所体现出来的知识点：

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1、kafka生态系统四大角色：生产者(Producer)、kafka集群(Broker)、消费者(Consumer)、Zookeeper。
2、每个消费者都必须属于一个消费组，一个组内的消费者可以有多个。
3、一个Topic（主题）可以有1到多个Partition（分区）。
4、一个Partition可以有1到多个 segment。
5、每个 segment 由一个 log 和 一个 index 文件组成。
6、被复制的分区叫做 Leader（主副本），复制出来的叫做 Follower（从副本）。
7、生产者只往主副本写数据，消费者只从主副本拉取数据。
8、从副本只做数据备份，不做数据读写。

9、一个分区内的一条数据，只能被一个消费组内的一个消费者消费。
10、消费者的最大并发度由 topic 的分区数量决定。
11、分区副本的数量必须小于等于 broker 的数量。
12、一个 topic 内的多个分区，每个分区只是所有数据的一部分。所有分区的数据累加到一起是这个 topic 的全部数据。
13、zookeeper 中记录了 broker 的 id 、消费者消费数据的 offset，消费者与partition的对应关系（ConsumerA—>Partition-0,ConsumerB—>Partition-1）

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1、什么是kafka

• 是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者的消息发布订阅系统。

2、kafka的使用场景

• 应用耦合
• 异步处理
• 削峰限流
• 消息驱动的系统

如何理解参考：https://blog.csdn.net/wzc8961661/article/details/104913727

3、kafka优点

• 可靠性强（分布式-分区-副本）
• 扩展性强（可伸缩）
• 性能高（数据读写）
• 耐用性强（数据持久化）
• 时效性强

4、kafka缺点

• 由于是批量发送，数据并非真正的实时。
• 仅支持同一分区内消息有序，无法实现全局消息有序。
• 有可能导致消息重复消费。
• 依赖 zookeeper 进行元数据管理。

5、kafka架构（流程）

• 生产者（Producer）—>
• kafka集群（Broker）—>
• 消费者（Consumer）—>
• zookeeper。

6、kafka架构（API）

• 生产者（Producer）—>
• 消费者（Consumer）—>
• StreamAPI（实时流）—>
• ConnectAPI（连接）。

**7、Topic 内部有哪些组成 **

• 每个 Topic 包含一个或多个 Partition（分区）
• 一个 Partition（分区）中存在多个 segment 文件段
• 每个 segment 分为两部分：.log 文件和 .index 文件

8、分区和消费组内的消费者之间的关系有哪些情况？

• Partition = 消费任务的并发度=刚刚好，每个任务读取一个 Partition数据
• Partition > 消费任务的并发度=有部分消费任务读取多个分区的数据
• Partition < 消费任务的并发度=有部分消费任务空闲（可以创建多于分区的消费者数量）

9、分区数、消费者与读取效率之间的关系

• 分区数越多，同一时间可以有越多的消费者来进行消费，消费数据的速度就会越快，提高消费的性能

10、副本数与 Broker 之间的关系

• 数据副本（包含本身）数一般情况下小于等于 Broker 的个数

11、什么是 主/从副本

• 被复制的分区叫做主副本（Leader）
• 复制出来的叫做从副本（Follower）

12、主/从副本的作用是什么

• 主副本负责数据的 读写
• 从副本只做数据备份，不做数据读写

13、LSR是什么

• lsr 是一组与 leaders 完全同步的消息副本（包括 leaders 本身）

14、生产者生产数据到kafka集群，数据到分区的方式

• a、没有指定分区编号，没有指定 key 时，采用轮询方式发送数据
• b、没有指定分区编号，指定 key 时，数据分发策略为对 key 取 hash 值，这个值与分区数量取余，余数就是分区编号。
• c、指定分区编号，所有数据输入到指定的分区内
• d、自定义分区

15、Consumer 消费数据的流程

• a、首先 Consumer 连接指定的 Topic partition 所在的 leader broker，使用折半/二分查找，先确定数据所在的 segment
• b、确定在哪个 segment 后，使用确定的 segment 内的 index 文件，找到数据具体的位置采用 pull 方式从 kafkalogs 中获取消息

16、kafka 中的数据删除机制是什么

• a、时间维度：默认存储168小时（一周）
• b、数据大小：默认 -1（不删除），可以自行设置

17、kafka 如何保证数据不丢失

• a、生产者如何保证数据不丢失？
• 答：通过 ack 机制，确保数据不丢失
• b、kafka 集群如何保证数据不丢失？
• 答：通过数据副本保证数据不丢失
• c、消费者如何保证数据不丢失？
• 答：通过维护数据的 offset（偏移量）值保证数据不丢失

18、kafka 高性能的原因有哪些

• 顺序读写
• 分区
• 批量发送
• 数据压缩

19、kafka 高效查询数据的原因有哪些

• a、kafka 把 topic 中一个 partition 大文件分成多个小文件段（segment），通过多个小文件段，就容易定期清除或删除已经消费完的文件，减少磁盘占用
• b、通过索引信息可以快速定位 message 和确定 response 的最大大小
• c、通过 index 元数据全部映射到 memory，可以避免 segment file 的 IO 磁盘操作
• d、通过索引文件稀疏存储，可以大幅降低 index 文件元数据占用空间大小

20、如何从 kafka 得到准确的信息（不是重读数据）

• a、在数据生产过程中避免重复
• b、在数据消耗过程中避免重复

21、kafka 的设计是什么样的

• kafka将消息以 topic 为单位进行归纳，将向 kafka topic 发布消息的程序称为 producer，将预定 topic 并消费消息的程序称为 consumer。
• kafka 以集群的方式运行，可以由一个或多个服务组成，每个服务叫做一个 broker
• producer 通过网络将消息发送到 kafka 集群，集群向消费者提供消息

22、数据传输的事务定义有哪三种

• a、最多一次：消息不会被重复发送，最多被传输一次，但也有可能一次不传输，可能会造成数据丢失
• b、最少一次：消息不会被漏发送，最少被传输一次，但也有可能被重复传输，可能会造成数据的重复消费
• c、精确的一次（Exactly once）：不会漏传输也不会重复传输，每个消息都传输一次而且仅仅被传输一次，这是大家所期望的

23、kafka 判断一个节点是否还活着有哪些条件

• a、节点必须可以维护 zookeeper 的连接，zookeeper 通过心跳机制检查每个节点的连接
• b、如果节点是个 follower，它必须能及时同步 leader 的写从操作，延时不能太久

24、kafka 与传统消息系统之间有哪些区别

• a、kafka 持久化日志：这些日志可以被重复读取和无限期保留
• b、kafka 是一个分布式系统：它以集群的方式运行，可以灵活伸缩，在内部通过复制数据提升容错能力和高可用性
• c、kafka 支持实时的流式处理

25、kafka 创建 topic 时将分区放置到不同的 Broker 的策略是什么

• 前提：副本因子不能大于 Broker 的个数
• 第一个分区（编号为0）的第一个副本放置位置是随机从 BrokerList 选择的
• 其他分区的第一个副本放置位置相对于第一个分区（编号为0）依次往后移
• 例如：有5个 Broker，5个分区，假设第一个分区放在第四个 Broker 上；那么第二个分区 将会放在第五个 Broker 上；第三个分区将会放在第一个 Broker 上；第四个分区将会放在第二个 Broker 上；第五个分区将会放在第三个 Broker 上。

26、kafka 新建的分区会在那个目录创建

• 若 log.dirs 参数只配置了一个目录，那么分配到各个 Broker 上的分区将在这个目录下创建文件夹用于存放数据
• 若 log.dirs 参数配置了多个目录，那么 kafka 会在含有分区目录总数最少的文件夹中创建新的分区目录，分区目录名为：Topic 名 + 分区 ID。注意：不是磁盘使用量最少的目录

27、Partition （分区）的数据如何保存到硬盘

• Topic 中的多个 Partition 以文件夹的形式保存到 Broker，每个分区序号从0递增，且消息有序，Partition文件下有多个 segment（xxx.index，xxx.log）segment 文件里的 大小和配置文件大小一致，可以根据要求修改，默认为 1G，如果大小大于 1G时，会滚动一个新的 segment，并且以上一个 segment 最后一条消息的 offset（偏移量）来 命名

28、kafka 的 ack 机制

• request.required.acks 有三个值：0 1 -1
• 0：生产者不会等待 broker 的 ack，这个延迟最低但是存储的保证最弱，当 server 挂掉的时候就会丢失数据
• 1：服务端会等待 ack 值，leader 副本确认接收到消息后发送 ack，但是如果 leader 挂掉后，它不确保是否复制完成的新 leader 也会导致数据丢失
• -1：同样在 1 的基础上，服务端会等所有的 follower 的副本收到数据后才会收到 leader 发出的 ack，这样数据不会丢失

29、kafka 的消费者如何消费数据

• 消费者每次消费数据的时候，消费者都会记录消费的物理偏移量（offset）的位置，等到下次消费时，会接着上次位置继续消费。同时也可以按照指定的 offset 进行重新消费

30、如何使 kafka 集群内的数据是有序的

• 只创建一个分区（但是实际这样会存在性能问题，具体业务具体分析后确认）

31、Zookeeper 汇总保留了哪些数据

• a、消费者提交的 offset（偏移量）
• b、分区和消费者的所有关系（关联）
• c、broker 的 id
• 说明：leader 检测、分布式同步、配置管理、识别新节点何时离开或链接、集群、节点实时状态

32、Kafka Consumer（消费者）什么情况会触发再平衡 Reblance

• a、一旦消费者加入或退出消费组，导致消费组成员列表发生变化，消费组中的所有消费者都要执行再平衡
• b、订阅 Topic（主题）分区发生变化，所有消费者也都要再平衡

33、描述 Kafka Consumer 再平衡步骤

• a、关闭数据拉取线程，清空队列和消息六，提交偏移量
• b、释放分区所有权，删除 zk 中分区和消费者的所有关系
• c、将所有分区重新分配给每个消费者，每个消费者都会分到不同分区
• d、将分区对应的消费者所有关系写入 zk，记录分区的所有权信息
• e、重启消费者拉取线程管理器，管理每个分区的拉取线程

34、手动提交 offset 有什么好处

• 使更新 offset 更及时，避免因 offset 更新不及时导致重复消费数据的问题

35、为什么 kafka 中的数据需要定期删除或合并

• kafka 只用于做数据的临时存储、临时缓冲，不是永久存储（永久性存储使用 HDFS）