“Kafka面试攻略：核心问题与高效回答”

1，生产者发送消息的原理

发送消息的过程中，涉及到两个线程，main线程和sender线程，main线程会创建一个双端队列，main线程向双端队列发送消息，sender线程从双端队列里拉取消息，发送给Kafka Broker。

2，如何给数据去重

幂等性就是指生产者不论向Broker发送多少次重复数据，Broker端都只会持久化一条，保证了数据不重复

ACK级别调成-1，分区的副本数要大于等于二，ISR最小副本数也要大于等于二

什么是ISR ISR就是指只保留存活的leader和follower的队列

3，如何保证数据的安全性

kafka提供了三种ACK级别

1，acks=0：生产者向leader发送消息不会等待应答，认为消息发送成功，这种方式效率较高，可靠性最差，可能导致数据的丢失。

2，acks=1：生产者向leader发送消息给leader，leader拿到数据后应答之后挂掉了还没来得及同步给follower，但是生产者接到应答后觉得已经发送成功了，这个leader挂掉后会重新选举一个leader，这个时候leader向生产者要数据，但是生产者觉得已经发送成功了，就不会给新的leader发数据，导致数据的丢失

3，acks=-1，生产者向leader发送消息，leader开始同步给其他的follower，leader和ISR队列里面的所有节点收齐数据后应答，否则不会走，但是此时有一个follower出问题了迟迟同步不了，这个时候就需要用到ISR,ISR里面都是存活的leader，如果有follower挂了就会被踢出ISR队列。默认时间是30秒。

这还不是最可靠的

数据完全可靠的条件=ACK级别设置为-1+分区副本数大于等于二ISR里面应答的最小副本数大于等于2

4.如何解决数据积压的问题？

1，如果是Kafka的消费能力不足，则可以考虑增加主题Topic的分区数，并同时提升消费组的消费者数量。

2，如果是下游的数据处理不及时；提高每批次拉取的数量，批次拉取数据过少使处理的数据小于生产的数据，也会数据积压。

5，Kafka对leader的选举机制。

Kafka集群中会有一个broker的Controller会被选举位controller leader，负责管理集群broker的上下线，所有topic分区副本分配和leader选举。

leader的选举规则：首先要在ISR里存活，按照ar的排名在前的优先。

6，Kafka如何提高吞吐量？

1，如果是生产者要提高吞吐量的话，

首先要调整batch.size的大小，默认的批次是16k，linger.ms等待时间，，修改为5-100ms，compression.cype:压缩snappy，设置缓冲区大小RecordAccumlator 修改为64m。

2，如果是要提高消费者吞吐量的话，

1，如果是Kafka的消费能力不足，则可以考虑增加主题Topic的分区数，并同时提升消费组的消费者数量。

2，如果是下游的数据处理不及时；提高每批次拉取的数量，批次拉取数据过少使处理的数据小于生产的数据，也会数据积压。

7，如何做到高效读写数据

因为Kafka本身是分布式集群，可以采用分区技术，并行度高，读写数据采用稀疏索引，可以快速定位要消费的数据，顺写磁盘，页缓存+零拷贝技术。

8，offect机制

我们要如何指定offect消费

Kafka提供了seek方法，可以让我们从分区位置开始消费。

面试题：问：假如 kafka 崩了，重启之后，想继续消费，怎么做？

1、确定要消费的主题是哪几个

2、使用命令或者其他的组件查看 __consumer_offset 主题下的偏移量信息，找到我们关心的主题再崩溃之前消费到了哪里。

3、使用 java 代码，里面有一个非常重要的方法 seek，指定需要消费的主题，分区以及偏移量，就可以继续消费了。

offect位移

记录消费到哪里的这个值，就是偏移量。

记录：哪个主题，哪个分区，哪个位置。

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