32道常见的Kafka面试题及答案.pdf

Kafka 面试题及答案总结 Kafka 是一种基于发布/订阅模式的消息系统，主要应用于大数据处理、实时数据处理和流式处理等场景。下面是 Kafka 的一些重要知识点： 1. Kafka 的特点： * 高吞吐量、低延迟：Kafka 每秒可以处理数十万条消息，它的延迟最低只需几毫秒。 * 可扩展性：Kafka 集群支持热扩展。 * 持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失。 * 容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为 n，则允许 n-1 个节点失败）。 * 高并发：支持数千个客户端同时读写。 2. 选择 Kafka 的场景： * 日志收集：Kafka 可以用来收集各种服务的日志，通过 Kafka 以统一接口服务的方式开放给各种 Consumer。 * 消息系统：Kafka 可以用来解耦生产者和消费者、缓存消息等。 * 用户活动跟踪：Kafka 经常被用来记录 Web 用户或者 app 用户的各种活动，例如浏览网页、搜索、点击等活动。 * 运营指标：Kafka 也经常用来记录运营监控数据，包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈。 * 流式处理：例如 Spark Streaming 和 Flink。 3. Kafka 的设计架构： Kafka 架构分为以下几个部分： * Producer：消息生产者，就是向 Kafka broker 发消息的客户端。 * Consumer：消息消费者，向 Kafka broker 取消息的客户端。 * Topic：可以理解为一个队列，一个 Topic 又分为一个或多个分区。 * Consumer Group：这是 Kafka 用来实现一个 Topic 消息的广播（发给所有的 Consumer）和单播（发给任意一个 Consumer）的手段。 * Broker：一个 Kafka 服务器就是一个 broker，一个集群由多个 broker 组成。 * Partition：为了实现扩展性，一个非常大的 Topic 可以分布到多个 broker 上，每个 Partition 是一个有序的队列。 4. Kafka 分区的目的： 分区对于 Kafka 集群的好处是：实现负载均衡。分区对于消费者来说，可以提高并发度，提高效率。 5. Kafka 是如何做到消息的有序性： Kafka 中的每个 Partition 中的消息在写入时都是有序的，而且单独一个 Partition 只能由一个消费者去消费，可以在里面保证消息的顺序性。但是分区之间的消息是不保证有序的。 6. Kafka 的高可靠性是怎么实现的： 数据可靠性 Kafka 作为一个商业级消息中间件，消息可靠性的重要性可想而知。本文从 Producer 往 Broker 发送消息、Topic 分区副本以及 Leader 选举三个角度介绍数据的可靠性。Topic 分区副本在 Kafka 0.8.0 之前，Kafka 是没有副本的概念的，那时候人们只会用 Kafka 存储一些不重要的数据，因为没有副本，数据很可能会丢失。但是随着业务的发展，支持副本的功能越来越强烈，所以为了保证数据的可靠性，Kafka 从 0.8.0 版本开始引入了分区副本。