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 ？