Kafka 基本介紹

1、 Kafka生態系統四大角色，生產者(Producer)、kafka集羣(Broker)、消費者(Consumer)、zookeeper
2、 每個消費者都必須屬於一個消費組，一個組內的消費者可以多個。
3、 一個Topic可以有1到多個多個分區（Partition）
4、 一個分區可以有1到多個segment。
5、 每個segment可以有由一個log和一個index組成。
6、 被複制的分區叫做主副本（Leader）,複製出來的叫做從副本（Follower）
7、 生產者只往主副本寫數據，消費者只在主副本拉取數據。
8、 從副本只做數據備份，不做數據讀寫。
9、一個分區內的一條數據，只能被一個消費組內的一個消費者消費。
10、消費者的最大併發度由topic的分區數量決定
11、分區副本的數量必須小於等於broker的數量
12、一個topic內的多個分區，每個分區只是所有數據的一部分。所有分區的數據累加到一起是這個topic的全部數據。
13、zookeeper中記錄了broker的id  、消費者消費數據的offset,消費者與partition的對應關係（ConsumerA—> Partition-0, ConsumerB—> Partition-1）

1、 什麼是kafka

是一個分佈式，分區的，多副本的，多訂閱者的消息發佈訂閱系統。

2、kafka的使用場景

應用耦合、異步處理、限流削峯、消息驅動的系統

3、 kafka優缺點

	優點：可靠性強（分佈式-分區-副本）、擴展性強（可伸縮）、性能高（數據讀寫）、耐用性強（數據持久化）、時效性強。

	缺點：由於是批量發送，數據並非真正的實時。

	僅支持統一分區內消息有序，無法實現全局消息有序； 

	有可能消息重複消費； 

	依賴zookeeper進行元數據管理。

4、Kafka架構（流程）

​	生產者、kafka集羣、消費者、zookeeper

5、Kafka架構（API）

​	生產者、消費者、StreamAPI、ConnectAPI

6、Topic內部有哪些組成？

	每個Topic包含一個或者多個Partition，一個partition當中存在多個segment文件段，每個segment分爲兩部分，.log文件和.index文件。

7、分區和消費組內的消費者之間的關係有哪些情況？

	Partition = 消費任務的併發度=剛剛好，每個任務讀取一個partition數據

	Partition > 消費任務的併發度=有部分消費任務讀取多個分區的數據

	Partition < 消費任務的併發度=有部分消費任務空閒(可以創建多於分區的消費者數量)

8、分區數、消費者與讀取效率之間的關係

	分區數越多，同一時間可以有越多的消費者來進行消費，消費數據的速度就會越快，提高消費的性能

9、副本數與broker之間的關係

	數據副本（包含本身）數一般情況下小於等於broker的個數

10、 什麼是主/從副本

	被複制的分區叫做主副本（Leader）,複製出來的叫做從副本（Follower）

11、 主/從複本的作用是什麼

	主副本負責數據的讀寫。

	從副本只做數據備份，不做數據讀寫。

12、 ISR是什麼？

	ISR是一組與leaders完全同步的消息副本（包括leaders本身）。

13、 成產者生產數據到kafka集羣，數據到分區的方式

a) 沒有指定分區編號，沒有指定key,時採用輪詢方式存戶數據

b) 沒有指定分區編號，指定key時，數據分發策略爲對key求取hash值，這個值與分區數量取餘，於數就是分區編號。

c) 指定分區編號，所有數據輸入到指定的分區內

d) 自定義分區

14、 Consumer消費數據的流程

1、 首先Consumer連接指定的Topic partition所在leader broker，使用折半/二分查找，先確定數據所在的segment。

2、 確定在哪個segment後，使用確定的segment內的index文件找到數據具體的位置採用pull方式從kafkalogs中獲取消息。

15、Kafka中的數據刪除機制是什麼？

1、 時間：默認存儲168小時（一週）

2、 數據的大小：默認 -1 （不刪除），可以自行設置。

16、Kafka如何保證數據不丟失

1、 生產者如何保證數據不丟失？？  通過ack 機制確保數據不丟失。

2、 kafka集羣如何保證數據不丟失？？  通過數據副本保證數據不丟失。

3、消費者如何保證數據不丟失？？  通過維護數據的offset 保證數據不丟失。

17、Kafka高性能的原因有哪裏？

​	順序讀寫、分區、批量發送、數據壓縮 

18、Kafka高效查詢數據的有哪些原因

1、Kafka把topic中一個parition大文件分成多個小文件段，通過多個小文件段，就容易定期清除或刪除已經消費完文件，減少磁盤佔用。

2、通過索引信息可以快速定位message和確定response的最大大小。

3、通過index元數據全部映射到memory，可以避免segment file的IO磁盤操作。

4、通過索引文件稀疏存儲，可以大幅降低index文件元數據佔用空間大小。

19、如何從Kafka得到準確的信息(不是重讀數據)?

	在數據生產過程中避免重複。

	在數據消耗期間避免重複。

20、Kafka的設計是什麼樣的呢？

Kafka將消息以topic爲單位進行歸納 將向Kafka topic發佈消息的程序成爲producers. 將預訂topics並消費
消息的程序成爲consumer. Kafka以集羣的方式運行，可以由一個或多個服務組成，每個服務叫做一個
broker. producers通過網絡將消息發送到Kafka集羣，集羣向消費者提供消息

21、數據傳輸的事物定義有哪三種？

1、最多一次:消息不會被重複發送，最多被傳輸一次，但也有可能一次不傳輸
​			可能會造成數據丟失。

2、 最少一次: 消息不會被漏發送，最少被傳輸一次，但也有可能被重複傳輸.
			可能會造成數據的重複消費。

3、精確的一次（Exactly once）: 不會漏傳輸也不會重複傳輸,每個消息都傳輸被一次而且僅僅被傳輸一次。
								

22、Kafka判斷一個節點是否還活着有哪些條件？

1、節點必須可以維護和ZooKeeper的連接，Zookeeper通過心跳機制檢查每個節點的連接

2、如果節點是個follower,他必須能及時的同步leader的寫操作，延時不能太久

23、Kafka 與傳統消息系統之間有哪些區別？

1、Kafka 持久化日誌：這些日誌可以被重複讀取和無限期保留

2、Kafka 是一個分佈式系統：它以集羣的方式運行，可以靈活伸縮，在內部通過複製數據提升容錯能力和高可用性

3、Kafka 支持實時的流式處理

24、Kafka創建Topic時將分區放置到不同的Broker的策略是什麼？

·前提：副本因子不能大於 Broker 的個數；

·第一個分區（編號爲0）的第一個副本放置位置是隨機從 brokerList 選擇的；

·其他分區的第一個副本放置位置相對於第0個分區依次往後移。

例如：有5個 Broker，5個分區，假設第一個分區放在第四個 Broker 上，那麼第二個分區將會放在第五個 Broker 上；第三個分區將會放在第一個 Broker 上；第四個分區將會放在第二個 Broker 上，第五個分區將會放在第三個 Broker 上；

25、Kafka新建的分區會在哪個目錄下創建

若 log.dirs 參數只配置了一個目錄，那麼分配到各個 Broker 上的分區將在這個目錄下創建文件夾用於存放數據。 

若 log.dirs 參數配置了多個目錄，那麼 Kafka 會在含有分區目錄總數最少的文件夾中創建新的分區目錄，分區目錄名爲 Topic名+分區ID。注意（不是磁盤使用量最少的目錄）

26、partition的數據如何保存到硬盤

topic中的多個partition以文件夾的形式保存到broker，每個分區序號從0遞增， 且消息有序 Partition文
件下有多個segment（xxx.index，xxx.log） segment 文件裏的 大小和配置文件大小一致可以根據要求修改
默認爲1g 如果大小大於1g時，會滾動一個新的segment並且以上一個segment最後一條消息的偏移量命名

27、kafka的ack機制

request.required.acks有三個值 0  1 -1

0:生產者不會等待broker的ack，這個延遲最低但是存儲的保證最弱當server掛掉的時候就會丟數據

1：服務端會等待ack值 leader副本確認接收到消息後發送ack但是如果leader掛掉後他不確保是否複製完成新leader也會導致數據丟失

-1：同樣在1的基礎上 服務端會等所有的follower的副本受到數據後纔會受到leader發出的ack，這樣數據不會丟失

28、Kafka的消費者如何消費數據

消費者每次消費數據的時候，消費者都會記錄消費的物理偏移量（offset）的位置 等到下次消費時，他會接着
上次位置繼續消費。同時也可以按照指定的offset進行重新消費。

29、如何使kafka集羣內的數據是有序的？

只創建一個分區。（但是實際這樣會存在性能問題，具體業務具體分析後確認。）

30、Zookeeper彙總保留了哪些數據？

1、消費者提交的偏移量。

2、leader檢測、分佈式同步、配置管理、識別新節點何時離開或連接、集羣、節點實時狀態	

3、分區和消費者的所有者關

4、broker id

31、kafka consumer 什麼情況會觸發再平衡reblance?

1、一旦消費者加入或退出消費組，導致消費組成員列表發生變化，消費組中的所有消費者都要執行再平衡。

2、訂閱主題分區發生變化，所有消費者也都要再平衡。

32、描述下kafka consumer 再平衡步驟?

1、關閉數據拉取線程，清空隊列和消息流，提交偏移量；

2、釋放分區所有權，刪除zk中分區和消費者的所有者關係；

3、將所有分區重新分配給每個消費者，每個消費者都會分到不同分區；

4、將分區對應的消費者所有關係寫入ZK，記錄分區的所有權信息；

5、重啓消費者拉取線程管理器，管理每個分區的拉取線程。

33、手動提交offset有什麼好處？？

​	使更新offset更及時，避免因offset更新不及時導致重複消費數據的問題。

34、爲什麼kafka中的數據需要定期刪除或合併？

​	Kafka只用於做數據的臨時存儲、臨時緩衝，不是永久存儲（永久性存儲使用HDFS）。