Kafka面试题

0.思维导图

  Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列，主要用于大数据实时处理邻域
  消息队列分为点对点模式（消费者主动拉取数据，消息收到后清除消息）和发布订阅模式（消费者消费数据之后，不删除数据）

1. 为什么要使用kafka♥♥

• 缓存/消蜂：（解决生产消息和消费消息的处理速度不一致）当生产消息的速度过快时，kafka在中间可以起到一个缓冲的作用，把消息暂存在kafka中，消费者就可以按照自己的节奏来处理。
• 解耦：（接入不同的数据源，发往不同的目的地）消息队列可以作为一个接口层，允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保他们遵守同样的接口约束。
• 异步通信：（允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它，然后在需要的时候再去处理他们）很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理他们。

2. 简述kafka的架构♥♥♥

• 一个kafka集群由多个broker组成，一个broker可以有多个topic，一个topic可以分为多个partition，每个partition可以有若干个副本（一个leader，若干个follower）

3. 命令行操作（了解）

• 启动集群：bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
• 关闭集群：bin/kafka-server-stop.sh stop
• 查看所有topic：bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --list
• 创建topic：bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --create --replication-factor 3 --partitions 1 --topic first
• 删除topic ：bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
• 发送消息：bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
• 消费消息：bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --from-beginning --topic first

4. 生产者流程♥

• 在消息发送的过程中，涉及到了两个线程-main线程和Sender线程。在main线程中创建了一个双端队列RecordAccumulator。main线程将消息发送给RecordAccumulator，Sender线程不断从RecordAccumulator中拉取消息发送到Kafka Broker。
• 调优--生产者如何提高吞吐量
  • batch.size:批次大小，默认16K
  • linger.ms:等待事件，修改为5-100ms
  • compression.type:压缩snappy
  • RecordAccumulator:缓冲区大小，修改为64M

5. 简述kafka的分区策略♥

分区好处：便于合理使用存储资源；提高并行度

• 生产者策略

  • 直接指明partition的值
  • 没有指明partition的值但有key，那么分区值=key的hash值与topic的分区数取余
  • 没有指明partition也没有key，kafka采用sticky partition（粘性分区器），会随机选择一个分区，并尽可能一直使用该分区，待该分区达到了batchsize大小或者达到了默认发送时间，kafka就会再次选择一个分区使用，只要与上一次分区不同就可以。
  • 自定义分区器：实现Partitioner接口，重写partition方法。

• 消费者分区策略【一个消费者组有多个消费者，一个topic有多个分区，所以就会出现到底由哪个consumer来消费哪个partition的数据】，由partition.assignment.strategy参数来设置

  • Range（默认）：【针对一个topic】首先对同一个topic里面的分区按照序号进行排序，并对消费者按照字母顺序进行排序，然后用分区数除以消费者数，得到每个消费者消费几个partition，然后按分区顺序连续分配若干个partition，除不尽的话前面几个消费者就会多分配一个分区的数据。

    • 问题：如果只是针对1个topic，消费者0多消费一个分区影响不大；但是如果有N个topic，那么消费者0就会多消费N个分区，那么就容易发生数据倾斜。
    • 再平衡：挂掉一个消费者之后，45秒以内重新发送消息，此时剩余的消费者暂时不能消费到挂掉的消费者应该消费的分区，等到了45秒以后，消费者就真正挂掉了，此时会把它应该消费的分区数都分配给消费者1或者消费者2。

  • RoundRobin：【针对所有分区】首先将所有partition和consumer按照一定顺序排列，然后按照consumer依次分配排好序的partition，若该consumer没有订阅即将要分配的主题，那么直接跳过，继续向下分配。

    • 再平衡：也会进行轮询

  • sticky:尽量均匀的分配分区给消费者（随机），粘性体现在在执行新的分配之前，考虑上一次的分配结果，尽量少的变动，这样就可以节省大量的开销。

    • 再分配：均匀分配

6. kafka是如何保证数据不丢失和数据不重复♥♥♥

• 保证数据不丢失：

  • 生产端：

    • producer发送数据到kafka的时候，当kafka接收到数据之后，需要向producer发送ack确认收到，如果producer接收到ack，才会进行下一轮的发送，否则重新发送数据
    • 这里面有一个问题：什么时候发送ack呢?
      • kafka提供了3中ack应答级别：ack=0，生产者发送过来的数据，不需要等数据落盘就会应答，一般不会使用；ack=1，生产者发送过来的数据，Leader收到数据后就会应答，因为这个级别也会丢失数据，所以一般用于传输普通日志；ack=-1（默认级别），生产者发送过来的数据，Leader和ISR队列里面的所有节点收到数据后才会应答，不会丢失数据，一般用于传输和钱相关的数据，那么为什么提出了这个ISR呢？因为如果我们等待所有的follower都同步完成，才发送ack，假设有一个follower迟迟不能同步，那怎么办呢？难道要一直等吗？因此就出现了ISR队列，这里面会存放和leader保持同步的follower集合，如果长时间（30s）未和leader通信或者同步数据，就会被踢出去。

  • 消费端：

    • 消费者消费数据的时候会不断提交offset，就是消费数据的偏移量，以免挂了，下次可以从上次消费结束的位置继续消费，这个offset在0.9版本之前，保存在Zookeeper中，从0.9版本开始，consumer将offset保存在Kafka一个内置的topic中（consume_offsets）。

  • broker端：每个partition都会有多个副本

    • 每个broker中的partition我们一般会设置有replication（副本）的个数，生产者写入的时候首先根据分区分区策略（有partition按照partition，有key按key，都没有轮询）写入到leader中，follower（副本）再跟leader同步数据，这样有了备份，也可以保证消息数据不丢失。

• 保证数据不重复：如何保证exactly once语义？

  • 问题：当我们把ack级别设置为-1之后，假设leader收到数据并且同步ISR队列之后，在返回ack之前leader挂掉了，那么producer端就会认为数据发送失败，再次重新发送，那么此时集群就会收到重复的数据，这样在生产环境中显然是有问题的。
  • 0.11版本之后，kafka提出了一个非常重要的特性，幂等性（默认是开启的），也就是说无论producer发送多少次重复的数据，kafka只会持久化一条数据，把这个特性和至少一次语义（ack设置为-1 + 副本数 >= 2 + ISR最小副本数 >= 2）结合在一起，就可以实现精确一次性（既不丢失又不重复）。大致介绍一下它的底层原理：在producer刚启动的时候会分配一个PID（单调自增的），broker会对 做缓存，也就是把它当作主键，如果有相同主键的消息提交时，broker只会持久化一条数据。但是这个机制只能保证单会话的精准一次性，如果想要保证跨会话的精准一次性，那么就需要事务的机制来进行保证（producer在使用事务之前，必须先自定义一个唯一的事务id，这样，即使客户端重启，也能继续处理未完成的事务；并且这个事务的信息会持久化到一个特性的主题中）

• 如何保证精确一次性的消费？

  • 问题：

    1. 重复消费：自动提交offset;consumer每5s自动提交offset，如果提交后2s，consumer挂掉了，再次重启consumer，则从上一次提交的offser处继续消费，导致重复消费
    2. 漏消费：手动提交offset；消费者消费的数据还在内存中，消费者挂掉了，导致漏消费。

  • 解决： 手动提交offset + 采用消费者事务，比如mysql，也就是说下游的消费者必须支持事务（能够回滚）

7. kafka中的数据是有序的吗，如何保证有序的呢？♥

• kafka只能保证partition内是有序的，但是partition间的有序是没办法保证的

• 解决办法：

  • 设置topic有且只有一个partition
  • 从业务上把需要有序的打到同一个partition【指定相同的分区号，或者使用相同的key】

• partition 内有序性的保证：

  • 1.x版本之前：将允许最多没有返回ack的次数参数设置为1
  • 1.x版本之后：如果开启了幂等性，那么只要设置这个参数小于等于5就可以了
  • 原因：启用幂等后，kafka服务端会缓存producer发来的最近5个request的元数据，因此无论如何，都可以保证最近5个request的数据都是有序的

• kafka如何实现消息有序的？

  • 生产者： 通过分区的leader副本负责数据以先进先出的顺序写入，来保证消息顺序性。
  • 消费者：同一个分区内的消息只能被一个消费者组（group）里的一个消费者消费，保证分区内消费有序。

8. zookeeper在kafka中的作用有哪些

• 记录有哪些服务器 /brokers/ids
• 记录谁是leader，有哪些服务器可用{“leader”:0,“isr”:[0,1,2]}
• 选举controller，kafka集群中有一个broker会被选举为Controller，负责管理集群broker的上下线，所有topic的分区副本分配和leader选举等工作。
• 记录消费者数据的offset，在消费者消费数据的时候，需要定时的将分区消息的消费进度offset记录到zookeeper中（0.9版本之前）【之所以后面将offset提交到系统主题中，是因为存放在zookeeper中需要进行频繁的通信】

9. broker工作流程

kafka分区中的所有副本统称为AR，AR=ISR + OSR
ISR:表示和leader保持同步的Follower集合。如果Follow长时间未向Leader发送通信请求或同步数据，则该Follower将被踢出ISR，默认30s。
OSR:从ISR踢出的follower。
Kafka集群中有一个broker的Controller会被选举为Controller Leader，负责管理集群broker的上下线、所有topic的分区副本分配和leader选举等工作；Controller的信息同步工作依赖于zookeeper。

• 熟悉一下leader选举的流程
• leader挂了或者follower挂了怎么办？

10. 简述kafka消息的存储机制♥♥♥

  kafka中的消息就是topic，topic只是逻辑上的概念，而partition才是物理上的概念，每个partition会对应一个log文件，它存储的就是producer生产的数据。生产者生产的数据会不断追加到log文件中，日过log文件很大了，就会导致定位数据变慢，因此卡夫卡会将大的log文件分为多个segment，每个segment会对应.log文件和.index文件和.timeindex文件，.log存储数据，.index存储偏移量和索引信息，.timeindex存储时间戳索引信息。它的存储结构大概就是这样的【log.segment.bytes=1g;指log日志划分成块的大小】

• 注意：
  • .index 为稀疏索引，大约每往log文件写入4kb数据，会往index文件写入一条索引。
  • log.index.interval.bytes=4kb
  • Index文件中保存的offset为相对offset，这样能确保offset的值所占空间不会过大
  • Kafka中默认的日志保存时间为7天log.retention.hours。

11. kafka的数据是放在磁盘上还是内存上，为什么速度会块♥♥

• 10说到了放在本地log文件中，所以是放在磁盘上
• 速度块有四个原因：（Kafka每秒可以处理一百万条以上的消息，吞吐量达到每秒百万级。那么Kafka为什么那么高的吞吐量呢？）
  • Kafka本身是分布式集群，并且采用分区技术，并行度高
  • 读数据采用稀疏索引，可以快速定位到要消费的数据
  • 写log文件的时候，一直是在追加到文件末端，是顺序写的方式，官网中说了，同样的磁盘，顺序写能达到600M/s，而随机写只要100kb/s
  • 实现了零拷贝技术，只用就磁盘文件的数据复制到页面缓冲区一次，然后将数据从页面缓冲区直接发送到网络中，这样就避免了在内核空间和用户空间之间的拷贝。
• 补充：传统的读取数据发送到网络中的步骤？
  • 操作系统将数据磁盘文件读取到内存空核的页面进行缓存
  • 应用程序将数据从内核空间读入到用户缓冲区【×】
  • 应用程序将读取到的数据写回到内核空间并放入socket缓冲区【×】
  • 操作系统将数据从socket缓冲区复制到网卡接口，此时数据才能通过网络进行发送。

12. kafka消费方式

• 分为两种消费方式：
  • pull模式：主动从broker中拉取数据，可以根据消费者的消费能力以适当的速率消费消息
  • push模式：Kafka没有采用这种方式，因为由broker决定消息发送速率，很难适应所有消费者的消费速率。
• Kafka采用pull模式，但是仍然有一个不足：如果kafka中没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。（于是又提出了timeout机制）
  
  

13. kafka消息数据积压，消费者如何提高吞吐量

• 如果是Kafka消费能力不足，则可以考虑增加topic的分区数，并且同时提升消费者组的消费者数量，消费者数=分区数。（两者缺一不可）
• 如果是下游的数据处理不及时，提高每批次拉取的数量。批次拉取数据过少（拉取数据/处理时间<生产速度），使处理的数据小于生产的数据，也会造成数据积压。
  • fetch.max.bytes=50M
  • max.poll.records=500条

14. 你知道kafka单条日志传输大小吗

• 默认为单条消息最大值是1M，但是在我们应用场景中，常常会出现一条消息大于1M的情况，如果不对Kafka进行配置，则会出现生产者无法将消息推送到Kafka中或消费者消费不到Kafka里面数据的情况。我们可以配置两个参数：一个是副本的最大值，一个是单条消息的最大值，来解决消息最大限制的entire

  • broker端接收每个批次消息最大值：message.max.bytes=1M
  • 生产者发往broker每个请求消息最大值（针对topic）：max.request.size=1M
  • 副本同步数据每个批次消息最大值：replica.fetch.max.bytes=1M

• 需要注意一点：副本的最大值一定要大于单个消息的最大值，否则就会导致数据同步失败。

15. kafka为什么同一个消费者组的消费者不能消费相同的分区♥

  因为这样可能会消费到重复的消息，因为kafka的log文件对应的数据都会存储自己的偏移量，而它是按照消费者组、主题、分区来进行区分的，那么同一个消费者组中的消费者使用的就是同一份偏移量，这样就很容易消费到重复的消息。