60道KafKa高频题整理(附答案背诵版)

废话不多说,直接上干货

简述什么是 Kafka 的 Topic ?

Kafka 的 Topic 是一个存储消息的逻辑概念,可以认为是一个消息集合。每条消息发送到 Kafka 集群的消息都有一个类别,这个类别就是 Topic。物理上来说,不同的 Topic 的消息是分开存储的,每个 Topic 可以有多个生产者向它发送消息,也可以有多个消费者去消费其中的消息。

请简述下你在哪些场景下会选择 Kafka?

我会在以下场景下选择使用 Kafka:

  1. 实时数据流处理:Kafka 适用于处理大规模的实时数据流,例如用户行为数据、传感器数据等。我可以使用 Kafka 的流处理 API 来构建实时数据管道和流应用,实现数据的实时分析和处理。
  2. 异步通信:Kafka 可以作为异步通信工具,用于解耦和削峰填谷。我可以将一些不那么紧急的请求或者非实时的请求发送到 Kafka,然后由 Kafka 异步地处理这些请求,这样可以避免对系统造成过大的压力。
  3. 消息队列:Kafka 可以作为消息队列使用,用于在分布式系统中实现进程间或跨系统通信。我可以将消息发送到 Kafka,然后由其他系统从 Kafka 中消费这些消息,实现不同系统之间的数据共享和交互。
  4. 日志收集:Kafka 适用于日志收集,例如系统日志、用户行为日志等。我可以将日志数据发送到 Kafka,然后由 Kafka 存储和转发这些日志数据,以便于集中管理和分析。
  5. 事件驱动型微服务:Kafka 可以作为事件驱动型微服务之间的通信桥梁。我可以将事件数据发送到 Kafka,然后由其他微服务从 Kafka 中消费这些事件数据,实现微服务之间的解耦和通信。

简述Kafka 分区的目的和作用 ?

Kafka 分区的目的和作用如下:

  1. 目的:分区是 Kafka 中的一个核心概念,主要用来解决数据存储和消息处理的问题。它实现了数据在多个 Broker 之间的分布,从而实现了数据的水平和垂直扩展。
  2. 作用:
  • 水平扩展:通过分区,可以将同一个主题下的消息保存在不同的 Kafka Broker 上。当机器的运行能力不足时,只需要增加机器并在新的机器上创建分区即可实现水平扩展。
  • 负载均衡:分区实现了 Kafka 集群的负载均衡。由于每个分区都可以存储消息,因此当有新的 Broker 加入时,可以重新分配分区,使得集群中的每个 Broker 都能够存储和处理等量的消息,从而达到负载均衡的效果。
  • 并行处理:当一个主题所发送的消息被分配到该主题的多个分区中时,这些消息可以并行发送和处理。这种并行处理的能力提高了消息处理的效率。
  • 本地存储:Kafka 的分区数据存储在 Broker 的本地磁盘上,这使得消息的读写操作能够更快地完成,同时也提高了数据的可靠性和可用性。

总之,Kafka 分区的主要目的是实现数据的水平和垂直扩展、负载均衡以及提高消息处理的效率。这些作用使得 Kafka 能够应对大规模的数据处理和实时流数据处理的需求。

解释Kafka的index和log文件 ?

Kafka的index和log文件是Kafka存储消息的核心文件,它们的作用如下:

  1. index文件: index文件是Kafka中每个分区对应的索引文件,它记录了每个消息在log文件中的位置信息。index文件和log文件一起配合使用,能够快速定位和查找消息。在Kafka中,每个分区都有一个独立的index文件,随着消息的写入和删除,index文件也会进行相应的更新。
  2. log文件: log文件是Kafka中每个分区对应的消息日志文件,它记录了每个分区中所有的消息。log文件按照消息的写入顺序进行存储,每个消息都被分配一个唯一的ID,称为offset。log文件中的每个消息都会被持久化到磁盘上,以保证数据的可靠性和稳定性。当消费者进行消费时,Kafka会根据消费者的offset信息,从log文件中读取相应的消息进行消费。

总之,index文件和log文件是Kafka存储消息的核心文件,它们分别记录了每个分区的索引信息和消息日志信息,消费者通过它们能够快速查找和读取消息。

请简述 kafka 消息存储机制和组织架构 ?

Kafka的消息存储机制和组织架构可以概括如下:

  1. Kafka是一个分布式流处理平台,它由多个Broker组成,每个Broker是一个独立的实体,负责存储和管理消息。
  2. Kafka的消息是按照主题进行分类存储的,每个主题下可以有一个或多个分区,每个分区中的消息是按照写入顺序进行存储的。
  3. Kafka中的消息是持久化到磁盘的,它支持多副本机制,可以保证数据的可靠性和稳定性。
  4. Kafka中的消息可以进行备份和恢复,每个Broker都可以存储多个主题的消息,每个主题下的消息可以被多个消费者进行消费。
  5. Kafka的组织架构包括Producer(消息生产者)、Broker(消息代理)和Consumer(消息消费者),其中Producer负责向Broker发送消息,Consumer从Broker中消费消息。
  6. Kafka还支持消费者组的概念,多个消费者可以组成一个消费者组,消费者组内的每个消费者可以负责消费不同分区的数据,从而实现负载均衡和并发处理。

总之,Kafka的消息存储机制和组织架构使得它能够实现分布式、可扩展、可靠和实时的数据流处理。

Kafka 存储方案剖析 ?

Kafka的存储方案是一个分布式、可扩展、高可用的数据存储系统。它的核心是Broker,每个Broker负责存储和管理一个或多个主题的消息。每个主题下的消息被划分为多个分区,每个分区中的消息按照写入顺序进行存储。Kafka支持多副本机制,每个分区都有多个副本,可以保证数据的可靠性和稳定性。

在Kafka的存储方案中,Producer负责向Broker发送消息,Consumer从Broker中消费消息。Producer和Consumer之间的交互是通过Kafka的API进行操作的。Kafka还支持消费者组的概念,多个消费者可以组成一个消费者组,消费者组内的每个消费者可以负责消费不同分区的数据,从而实现负载均衡和并发处理。

Kafka的存储方案中还采用了零拷贝技术,当Producer将消息发送到Broker时,Kafka可以直接将消息存储在内核中,避免了传统操作系统中从内核空间到用户空间的两次数据拷贝。这样能够提高数据传输的效率,并且减少了对硬件资源的消耗。

总之,Kafka的存储方案是一个高效、可靠、可扩展的数据存储系统,它能够满足大规模的数据处理和实时流数据处理的需求。

请阐述Kafka的文件存储机制 ?

Kafka的文件存储机制是基于日志的,它将所有的消息都保存在一个或多个主题(topic)的日志文件中。每个主题都由一个或多个分区(partition)组成,每个分区都是一个有序的、不可修改的消息日志。消息按照它们的写入顺序追加到分区中,并分配一个唯一的偏移量(offset)来标识它们在分区中的位置。

Kafka使用了两个文件来存储消息:消息文件和索引文件。索引文件以.index后缀结尾,存储当前数据文件的索引;数据文件以.log后缀结尾,存储当前索引文件消息的偏移量和物理位置信息。这种分离的存储方式使得Kafka可以高效地执行消息的写入和读取操作。

Kafka的文件存储机制还包括了消息的压缩和清理策略。它支持Gzip、Snappy和LZ4三种压缩算法,可以将消息在写入到日志文件中之前进行压缩,从而减少磁盘空间的占用。同时,Kafka也支持基于时间或日志大小的消息清理策略,可以根据设定的阈值自动删除过期或过大的消息,以释放存储空间。

此外,Kafka的文件存储机制还支持多副本机制,通过副本机制可以实现高可用性和数据冗余。每个分区都可以配置多个副本(replica),副本分布在不同的Broker上,可以提高数据的可靠性和可用性。当某个Broker宕机时,其他Broker上的副本可以自动接管它的工作,保证数据不会丢失。

Kafka的文件存储机制还支持批量写入和读取,可以将多个消息一次性写入日志文件中,或一次性读取多个消息,从而提高数据的处理效率。

简述Kafka 的工作流程 ?

Kafka的工作流程包括以下几个步骤:

  1. 生产者(Producer)将消息发送到Kafka集群中的某个Broker,这个过程是采用推(push)模式将消息发布到Broker,每条消息都被追加(append)到分区(patition)中,属于顺序写磁盘(顺序写磁盘效率比随机写内存要高,保障kafka吞吐率)。
  2. Broker接收到消息后,会根据消息的主题(topic)将其归类到相应的分区(partition)中。每个主题都由一个或多个分区组成,分区是Kafka中消息的存储单位。
  3. Kafka为每个分区维护了一个分布式的日志文件(log),物理意义上可以把主题(topic)看作进行了分区的日志文件(partition log)。每个分区中的消息都是有序的,新的消息会不断追加到日志中。
  4. 消费者(Consumer)可以订阅一个或多个主题,当消费者订阅了一个主题后,它会从该主题的分区中读取消息。消费者接收到消息后,会对其进行处理。
  5. Kafka还支持消费者组的概念,多个消费者可以组成一个消费者组,消费者组内的每个消费者可以负责消费不同分区的数据,从而实现负载均衡和并发处理。
  6. Kafka还提供了多个副本机制来保证数据的可靠性和稳定性。每个分区都有多个副本,分布在不同的Broker上。当某个Broker宕机时,其他Broker上的副本可以自动接管它的工作,保证数据不会丢失。

总之,Kafka的工作流程包括生产者发送消息、Broker接收并归类消息、维护分区日志文件、消费者订阅并消费消息、支持消费者组和副本机制等功能。

简述Kafka 基础架构 ?

Kafka的基础架构包括以下组成部分:

  1. Producer:消息生产者,负责向Kafka broker发送消息。
  2. Broker:一台Kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成。一个broker可以容纳多个topic。
  3. Topic:可以理解为一个队列,生产者和消费者面向的都是一个topic。
  4. Partition:分区。为了实现扩展性,一个非常大的topic可以分布到多个broker(即服务器)上,一个topic可以分为多个partition,每个partition是一个有序的队列。
  5. Replica:副本。一个topic的每个分区都有若干个副本,由一个Leader和若干个Follower组成。生产者发送数据和消费者消费数据都是针对Leader而言的。如果Leader挂了,会有Follower当选为新的Leader。
  6. Consumer:消息消费者,向Kafka broker取消息的客户端。Consumer Group(CG):消费者组,由多个consumer组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据,一个分区只能由一个组内消费者消费;消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组,即消费者组是逻辑上的一个订阅者。

配合分区的设计,Kafka还提出了消费者组的概念,组内每个消费者并行消费。另外,Kafka还为每个partition增加若干副本(分为leader和follow,无论是生产还是消费,都针对leader而言),以提高可

用性。生产者–》kafka集群服务器:生产者生产数据,创建一个main线程,经过拦截器,序列化器,分区器,数据根据分区器规则,进入不同的DQuene缓存队列:(内存中)(每一个队列大小默认32m)(每一批次数据大小batch.size16k)缓存队列通常使用异步发送:外部数据发送到缓存队列中,不管缓存队列中的数据是否发送完成,外部数据会持续发往缓存队列。集群还会应答selector,通过acks方式,应答有三种级别。

简述什么是Apache kafka ?

Apache Kafka是一个开源的分布式流处理平台,由Scala写成。它被设计为处理实时数据,提供了一个统一、高通量、低等待的消息系统。Apache Kafka由生产者API、消费者API、流API和连接器API四个核心API组成。

Kafka通过分布式的、分区的、多复本的日志提交服务来实现消息系统的功能。它允许客户端连接到集群中运行的Kafka服务器,并使用一个或多个Kafka主题的记录流。

在Kafka中,每个主题都由一个或多个分区组成,每个分区都是一个有序的、不可修改的消息日志。消息按照它们的写入顺序追加到分区中,并分配一个唯一的偏移量来标识它们在分区中的位置。

Apache Kafka的存储机制包括消息的压缩和清理策略,支持多副本机制以提高数据的可靠性和可用性。同时,Kafka还支持消费者组的概念,多个消费者可以组成一个消费者组,实现负载均衡和并发处理。

总之,Apache Kafka是一个分布式流处理平台,为处理实时数据提供了一个统一的消息系统,具有发布和订阅记录流的功能。

请解释Broker与Partition的关系 ?

Broker和Partition是Kafka中的两个核心概念,它们之间的关系密切。

首先,Broker是Kafka集群中的服务器节点,负责存储和转发消息。每个Broker都可以存储一个或多个Topic的消息,并与其他Broker进行通信以维护集群的状态。

其次,Partition是Topic的物理分割,每个Partition都是一个有序的、不可变的消息序列。每个Topic可以包含一个或多个Partition,因此每个Broker也负责存储和转发这些Partition的消息。

Broker和Partition之间的关系在于,Broker维护着Topic和Partition的元数据信息,例如哪个Partition属于哪个Broker,以及Partition的副本信息等。这些元数据信息对于生产者和消费者发送和接收消息非常重要。

另外,Broker还提供了API接口供生产者和消费者使用。生产者通过API将消息发送到Topic中,消费者通过API从Topic中读取消息。在这个过程中,Broker会负责将消息存储在正确的Partition中,并根据需要将消息转发给其他Broker或消费者。

总之,Broker和Partition之间存在密切的关系。Broker作为Kafka集群中的节点,负责存储和转发消息,并维护Topic和Partition的元数据信息。Partition则是Topic的物理分割,每个Partition都是一个有序的、不可变的消息序列。

简述Kafka的Producers的概念和角色 ?

Kafka的Producers是负责向Kafka服务端写入数据的程序。在Kafka系统中,生产者(Producers)扮演着重要的角色,它们负责将数据发送到Kafka集群中的Broker。

Producers的主要职责是将消息发送到Kafka系统,以便后续的处理和存储。它们通过与Kafka的API交互来实现这一目标。

在Kafka中,生产者(Producers)可以发送两种类型的消息:普通消息和流式消息。普通消息是具有固定长度的字节数组,而流式消息则是连续的、非结构化的字节流。

当Producers发送消息时,它们需要指定消息的目标Topic和Partition。Kafka系统根据消息的目标Partition和副本因子确定消息应该被存储在哪个Broker和Partition上。

此外,Kafka还为Producers提供了多种配置选项,以适应不同的场景和需求。例如,生产者可以配置消息的序列化方式、压缩方式、超时时间等参数。

总之,Kafka的Producers是负责向Kafka服务端写入数据的程序,它们通过与Kafka的API交互将数据发送到指定的Topic和Partition上。在Kafka系统中,Producers扮演着重要的角色,它们使得数据可以被高效地写入、存储和处理。

简述Kafka的Consumers的概念和角色 ?

Kafka的Consumers是负责从Kafka服务端读取数据的程序。在Kafka系统中,消费者(Consumers)扮演着重要的角色,它们负责从Kafka集群中的Broker读取消息。

Consumers的主要职责是从Kafka系统中读取消息,并进行后续的处理或消费。它们通过与Kafka的API交互来实现这一目标。

在Kafka中,Consumers可以订阅一个或多个Topic,并按照消息生成的顺序读取它们。消费者通过检查消息的偏移量来区分已经读取过的消息。偏移量是一种元数据,它是一个不断递增的整数值,在创建消息时,Kafka会把偏移量添加到消息里。在给定的分区里,每个消息的偏移量都是唯一的。消费者把每个分区最后读取的消息的偏移量保存在Zookeeper或Kafka上,如果消费者关闭或重启,它的读取状态不会丢失。

当Consumers从Kafka系统中读取消息时,它们需要指定要订阅的Topic和Partition。Kafka系统根据消费者的订阅信息和Partition的副本因子确定消息应该被发送到哪个Broker和Partition上。

此外,Kafka还为Consumers提供了多种配置选项,以适应不同的场景和需求。例如,消费者可以配置消息的序列化方式、压缩方式、超时时间等参数。

总之,Kafka的Consumers是负责从Kafka服务端读取数据的程序,它们通过与Kafka的API交互从指定的Topic和Partition读取消息。在Kafka系统中,Consumers扮演着重要的角色,它们使得数据可以被高效地读取和处理。

请列举kafka中的Message组成 ?

Kafka中的Message由以下几部分组成:

  1. Offset:偏移量,标识消息在消息队列中的位置。
  2. Key:消息的键,用于标识消息类别或其他标识符。
  3. Value:消息的实际内容,是发送者实际要发送的数据。
  4. Timestamp:消息的时间戳,记录消息的创建时间。

简述什么是 Kafka 的 Broker ?

Kafka的Broker是一个独立的Kafka服务器,它负责接收来自生产者的消息并将其存储在Kafka集群中的一个或多个主题中,同时也负责从Kafka集群中的一个或多个主题中检索消息并将其发送给消费者。Broker在Kafka集群中扮演着重要的角色,它维护着消息队列,处理来自生产者和消费者的请求,并保证消息的可靠性和一致性。

请说明Kafka的Partition读取的方式和策略?

Kafka的Partition读取方式和策略主要涉及两个方面:消息的读取和偏移量的跟踪。

  1. 消息的读取:

Kafka的消费者使用Pull(拉)模式从Broker中读取消息。这意味着消费者主动从Broker中获取消息,而不是等待Broker推送消息。消费者会指定要订阅的Topic和Partition,然后从指定的Partition中读取消息。读取到的消息是按照它们在Partition中的顺序进行的。

  1. 偏移量的跟踪:

Kafka的消费者使用偏移量来跟踪他们在每个Partition中的位置。偏移量是一个整数,表示消费者在Partition中的位置。当消费者读取一条消息时,他们会更新该Partition的偏移量,以便在下一次从该Partition读取时能够从正确的位置开始。

Kafka使用Zookeeper或Broker来保存偏移量。具体来说,每个消费者都会在Zookeeper或Broker中创建一个特殊的文件,称为“consumer_offsets”,用于保存每个Partition的偏移量。当消费者关闭或重启时,他们会从这些偏移量开始读取。

Kafka还提供了多种读取策略,例如:

  1. 轮询(Round Robin):在多个消费者之间平均分配Partition,每次轮询分配给下一个消费者。
  2. 范围分配(Range):将Partition分配给特定的消费者组中的一部分消费者,每个消费者负责一部分Partition。
  3. 粘性(Sticky):将Partition分配给一个消费者,直到该消费者出现故障或重新加入组,才将Partition分配给其他消费者。

总之,Kafka的Partition读取方式和策略基于Pull(拉)模式和偏移量的跟踪,提供了灵活的消息读取方式和高吞吐量的数据处理能力。

简述Kafka的Partition写入策略 ?

Kafka的Partition写入策略主要有以下几种:

  1. 指定分区(与写入策略无关): 当Producer在发送消息时指定了Partition,就只发送到这个Partition,与分区策略无关。
  2. 轮询策略: 当没有指定Partition和Key时,使用轮询策略。Producer会按照循环的顺序将消息发送到不同的Partition。
  3. 按key分配策略: 当没有指定Partition,但是指定了key时,按照key的hash值选择Partition。Producer会根据key的hash值计算出对应的Partition,并将消息发送到该Partition。
  4. 随机策略: 每次都是随机的将消息分配到每个分区。在较早的版本中是默认的分区策略。
  5. 自定义分区策略: 可以通过实现org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner接口来定义自定义分区策略。在Kafka生产者配置中,配置自定义分区器的类名。

以上是Kafka的Partition写入策略的主要内容,不同的策略适用于不同的场景和需求。

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17. 为什么说Partition 为 Kafka 提供了数据冗余?

18. 简述什么是 Kafka 的 Partition 分区 ?

19. Kafka 是基于磁盘的日志消息队列系统,为什么读写速度那么快?

20. 请解释Broker与Topic的关系 ?

21. 请解释Partition与Topic的关系 ?

22. 简述什么是Consumer group消费者组的概念 ?

23. 简述什么是Replica 副本 ?

24. 简述什么是AR、ISR、OSR ?

25. Kafka 如何保证分区数据安全?

26. 简述什么是 CAP 理论,Kafka 满足哪两个?

27. 阐述Kafka与Zookeeper是什么关系 ?

28. kafka的消费者是pull(拉)还是push(推)模式,这种模式有什么好处?

29. 简述Kafka 的网络设计模式 ?

30. 简述Kafka保留日志策略 ?

31. 如果Kafka副本leader出现故障,那么Kafka是如何处理这些故障的呢?

32. 如果Kafka副本follower出现故障,那么Kafka是如何处理这些故障的呢?

33. 简述Kafka副本的Unclean leader选举流程?

34. 简述Kafka副本的leader选举流程?

35. 简述kafka解决脑裂的解决方案 ?

36. 列举发生脑裂又会什么影响?

37. 简述什么是脑裂 ?

38. 简述kafka broker的leader选举机制 ?

39. 简述Kafka数据传输的事务有几种?

40. 解释什么是Kafka的页缓冲 PageCache ?

41. 请列举Kafka在什么情况下会出现消息丢失?

42. 请列举Kafka如何保障消息不丢失( 消息可靠性方案 ) ?

43. 讲述kafka的ACK的三种机制?

44. 描述Kafka Controller的作用?

45. Kafka创建Topic时如何将分区放置到不同的Broker中?

46. Kafka 消费者是否可以消费指定分区消息?

47. 简述Kafka 是如何实现高吞吐率的?

48. Kafka 分区数可以增加或减少吗?为什么?

49. 阐述Kafka 数据一致性原理 ?

50. Kafka的流处理是什么意思?

51. 简述RabbitMQ与Kafka选型对比 ?

52. Kafka:硬件配置选择和调优的建议 ?

53. 简述Kafka不支持读写分离的原因 ?

54. 启动Kafka服务器的过程是什么?

55. 简述Kafka和Flume之间的主要区别 ?

56. kafka服务器默认能接收的最大消息是多少 ?

57. kafka如何实现延迟队列?

58. Kafka中是怎么体现消息顺序性的?

59. 单独简述如何通过offset查找message ?

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