1 kafka consumer消费位移为什么从zookeeper改到kafka内部主题__consumer_offsets中？
kafka 0.9版本之前使用zookeeper保存offset，之后版本使用内部主题，网上有一个答案是kafka offset维护方式
主要的点是zookeeper引入了多余的网络通讯，broker需要多余的连接来访问offset，存储在broker端，可以减少该部分的IO损耗，简化设计
2 kafka是如何使用isr的？
kafka通过isr机制来维持数据的一致性，isr即in-sync replica，跟isr相关的参数有acks、min.insync.replicas、replica.lag.time.max.ms、replica.lag.max.messages(已移除)
isr由leader动态维护，当副本节点落后leader太多或者超时未请求同步时，将副本剔除isr集合，待副本同步后，会重新加入isr集合
acks：由客户端配置，表示多少个副本收到消息后，才认为消息写入成功，0相当于异步，all，相当于同步，生产环境中需要兼顾可用性和性能，一般配置acks=1
min.insync.replicas：控制消息成功写入最小副本数
replica.lag.max.messages(已移除)：isr集合中副本落后leader的最大值，因为生产环境中很难定义这个阈值，0.9版本后移除了该参数
replica.lag.time.max.ms：isr集合中副本落后leader的最大时间间隔
3 kafka如何实现exactly-once语义？
exactly-once解释，即使生产者产生重复的消息，消费者也应该只收到一次消息，这也就是所谓的幂等
配置幂等通过配置enable.idempotence=true实现
实现：producer消息是分批发送，每个分批都有一个序号（单调递增），broker追踪分区的最大序号，当出现序号相等或者小于最大序号的，不写入topic
4 kafka使用isr来选主，具体选主流程是什么样的，是另外一个raft吗？还是有其他约束？
答：
1、大数据常用的选主机制
leader的选择方法非常多，大数据领域常用的的选举方法有如下集中
（1）Zab（zookeeper使用）
a、快速leader选举（leader election）
b、发现或者版本建立（epoch establish）
c、同步（follower从leader同步数据和状态）
d、广播（leader广播数据或状态到follower）
例如有3个节点需要选举leader，编号为1，2，3. 先启动1，选择自己为leader，然后启动2，首先也选择自己为leader。由于1，2都没有过半，选择编号大的为leader，所以1，2都选择2为leader。然后3启动后发现1，2都已经协商好且数量过半，于是3也选择2为leader，此时leader选择结束。
因为zab协议需要选择过半以上才能被选举为leader，所以zab协议需要奇数个机器参与选举（1，3，5，7一般不超过7个，因为zk一般同步元数据，所以负载不是很高，zk管理的节点通信负载才比较高，5或7个一般能处理大量的集群），一般为第二个节点启动后被选择为leader。
zookeeper进行选举时，有两个典型场景
1 启动时leader选举
2 运行过程中leader选举
（2）Raft协议
相关角色说明
leader：处理所有客户端交互，日志复制等，一般只有一个leader
Follower：类似选民，完全被动
Candidate：候选人，可以为选为一个新的领导，由管理员配置
启动时在集群中指定一些机器为candidate，然后candidate开始向其他机器（尤其是follower）拉票，当某一个candidate的票数超过半数，它就成为leader（同美国总统选举）。
两种选择算法的区别联系
（1）他们都是Paxos算法的变种。
（2）与zab协议不同的是，zab的每一个节点都有被选为leader的协议，raft协议必须从候选人中选择为leader。
2、常用选主机制的缺点
最简单的方式
由于kafka集群依赖zookeeper集群，所以最简单直观的方案是：所有的follower都在zookeeper上设置一个watch，一旦leader宕机，其对应的ephemeral znode（临时节点）会自动删除，此时所有follower都尝试创建该节点，而创建成功者（zookeeper保证只有一个能创建成功）即是新的leader，其他replica即为follower。
该方式有如下缺点：
a、脑裂（split-brain）
这是由于zookeeper的特性引起的，虽然zookeeper能保证所有的watch按顺序触发，但并不能保证同一时刻所有的replica看到的状态是一样的，这就可能造成不同的replica的响应不一致；（如由于网络原因部分选择的leader已经更新，但是其他follower由于网络原因没有看到，部分又选举出一个leader，导致一个集群出现两个leader）
b、羊（惊）群效应（herd effect）
如果宕机的哪个broker上的partition比较多，会造成多个watch被触发，造成集群类大量的调整（向羊群开一枪所有羊群四处奔散，造成网路资源和负载）。
c、zookeeper负载过重：每一个replica都要为此在zookeeper上注册一个watch，当集群规模增加到几千个partition时，zookeeper负载会过重。
3、kafka分区的选主机制
kafka如何解决以上选举机制的
kafka的leader election方案解决了上述问题，它在所有的broker中选出一个controller，所有的partition的leader选举都有controller决定。controller会将leader的改变直接通过RPC的方式（比zookeeper Queue的方式更高效）通知需要为此作为响应的broker。
原因：
1、不用zk选举，使用controller（Controller会将leader的改变通过rpc方式通知给follower），没有zk负载过重问题
2、也没有注册watch不会触发任何事件-惊群效应
3、leader失败是由一个Controller进行选举并不会产生任何通信，所以不会有脑裂的情况
问题：
（1）Controller是如何选举出来的
每一个broker都会在Controller path（/controller）上注册一个watch。当前controller失败时，对应的Controller path会自动消失（临时节点）。此时该watch被触发，所有活着的broker都会去竞选成为新的Controller（创建新的controller path），但是只有一个会竞选成功。竞选成功者成为新的leader。竞选失败则重新在新的Controller path上注册watch，因为zk的watch是一次性的，被触发一次之后即失效，所以需要重新注册。
（2）如何使用Controller进行partition选举
a、从zk中读取当前分区的所有ISR（in-sync-replicas）集合
b、调用配置的分区算法选择分区的leader
kafka选择分区算法：
i、NoOpLeaderSelector–偏爱分区（SR中的第一个），并将leader发送给为此做出改变的broker，
ii、offlinePartitionLeader–也是选择偏爱分区作为leader
iii、reassignedPartitionLeader
iii、preferredReplicaPartitionLeader
iiii、ControlledShutdownLeader
上面五中算法都使用偏爱分区作为leader，区别是选择leader之后所做的操作不同。