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概要
kafka的传统定义：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领域。
kafka的最新概念：kafka是一个开源的分布式事件流平台，（80%的公司都在用），用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。
在大数据场景主要采用Kafka作为消息队列。在JavaEE开发中主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ。
应用场景
传统的消息队列的主要应用场景包括：缓存/消峰、解耦和异步通信。
- 缓冲\消峰：这时候的消息队列相当于有一个缓冲区，将请求先写入消息队列，消息队列内的请求遵循先进先出原则，从而不会因为高并发而导致系统崩溃，毕竟服务器的资源有限（场景：以前双十一，没有消息队列，在高并发时可能会系统崩溃，现在有了消息队列，会直接返回，你下单成功或者其他，然后服务器慢慢从消息队列中处理这些任务）
- 解耦：耦合性就是两个模块之间的依赖性，越高呢，维护成本越高，比如说就Producer和Consumer直接连接时，一个发生变化，另一个要做出比较大的调整，有了消息对接在中间，就能降低之间耦合性，也就是解耦
- 异步通讯 ：允许用户将消息写入消息队列，并不立即去处理
消息队列两种模式
kafka的基础架构
（1）Producer：生产者（可能是flume、MySQL等），其实就是向kafka发送数据的
（2）Consumer：消费者（可能是MySQL、Hadoop、spark、flink），就是向kafka取数据的
（3）Consumer Group：就是消费者组，由一个或者多个consumer组成，在kafka中，消费者都是有组的，即使是在consumer创建时没有没有设置组，但是kafka会默认一个有一个组，是组直接从kafka中的leader中拉取数据，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
（4）Broker：kafka代理，即kafka代理服务器，一个集群由多个broker组成，一个broker可以容纳多个topic
（5）topic：主题，可以理解成队列，但是和点对点队列不同的是，不同的消费者组都可以从topic拉去相同的消息
分区
因为不同的分区分布在不同的节点上，所以便于合理使用资源，实现负载均衡，
并且在不同节点上可以提高并行度。
Kafka将消息以topic的方式进行组织和管理，一个topic包含多个分区（partition），每个分区可以理解为一个独立的日志文件。
消息生产者可以选择将消息发送到指定分区或让Kafka根据一定的负载均衡策略自动选择分区。同时，消息生产者也可以指定消息的key，这样Kafka会根据key的hash值将消息发送到对应的分区中，确保同一key的消息被发送到同一分区中，保证消息的有序性
常见问题
1、kafka的消费者是pull(拉)还是push(推)模式，这种模式有什么好处？
Kafka 遵循了一种大部分消息系统共同的传统的设计：producer 将消息推送到 broker，consumer 从broker 拉取消息。
优点：pull模式消费者自主决定是否批量从broker拉取数据，而push模式在无法知道消费者消费能力情况下，不易控制推送速度，太快可能造成消费者崩溃，太慢又可能造成浪费。
缺点：如果 broker 没有可供消费的消息，将导致 consumer 不断在循环中轮询，直到新消息到到达。为了避免这点，Kafka 有个参数可以让 consumer阻塞知道新消息到达(当然也可以阻塞知道消息的数量达到某个特定的量这样就可以批量发送)。
2、kafka维护消息状态的跟踪方法
Kafka中的Topic 被分成了若干分区，每个分区在同一时间只被一个 consumer 消费。然后再通过offset进行消息位置标记，通过位置偏移来跟踪消费状态。相比其他一些消息队列使用"一个消息被分发到consumer 后 broker 就马上进行标记或者等待 customer 的通知后进行标记"的优点是，避免了通信消息发送后，可能出现的程序奔溃而出现消息丢失或者重复消费的情况。同时也无需维护消息的状态，不用加锁，提高了吞吐量。
3、zookeeper对于kafka的作用是什么?
Zookeeper 主要用于在集群中不同节点之间进行通信，在 Kafka 中，它被用于提交偏移量，因此如果节点在任何情况下都失败了，它都可以从之前提交的偏移量中获取，除此之外，它还执行其他活动，如: leader 检测、分布式同步、配置管理、识别新节点何时离开或连接、集群、节点实时状态等等。
4、kafka判断一个节点还活着的有那两个条件？
（1）节点必须维护和 ZooKeeper 的连接，Zookeeper 通过心跳机制检查每个节点的连接
（2）如果节点是个 follower,他必须能及时的同步 leader 的写操作，延时不能太久
5、讲一讲 kafka 的 ack 的三种机制
Kafka 生产者的 ACK 机制指的是生产者在发送消息后，对消息副本的确认机制。ACK 机制可以帮助生产者确保消息被成功写入 Kafka 集群中的多个副本，并在需要时获取确认信息。
request.required.acks 有三个值 0 1 -1(all)，具体如下：
0：生产者不会等待 broker 的 ack，这个延迟最低但是存储的保证最弱当 server 挂掉的时候就会丢数据。
1：服务端会等待 ack 值 leader 副本确认接收到消息后发送 ack 但是如果 leader挂掉后他不确保是否复制完成新 leader 也会导致数据丢失。
-1(all)：服务端会等所有的 follower 的副本受到数据后才会受到 leader 发出的ack，这样数据不会丢失。
6、kafka 分布式（不是单机）的情况下，如何保证消息的顺序消费?
Kafka 中发送 1 条消息的时候，可以指定(topic, partition, key) 3 个参数，partiton 和 key 是可选的。
Kafka 分布式的单位是 partition，同一个 partition 用一个 write ahead log 组织，所以可以保证FIFO 的顺序。不同 partition 之间不能保证顺序。因此你可以指定 partition，将相应的消息发往同 1个 partition，并且在消费端，Kafka 保证1 个 partition 只能被1 个 consumer 消费，就可以实现这些消息的顺序消费。
另外，你也可以指定 key（比如 order id），具有同 1 个 key 的所有消息，会发往同 1 个partition，那这样也实现了消息的顺序消息。
7、kafka 如何不消费重复数据？比如扣款，我们不能重复的扣。
这个问题换种问法，就是kafka如何保证消息的幂等性。对于消息队列来说，出现重复消息的概率还是挺大的，不能完全依赖消息队列，而是应该在业务层进行数据的一致性幂等校验。
比如你处理的数据要写库（mysql，redis等），你先根据主键查一下，如果这数据都有了，你就别插入了，进行一些消息登记或者update等其他操作。另外，数据库层面也可以设置唯一健，确保数据不要重复插入等 。一般这里要求生产者在发送消息的时候，携带全局的唯一id。
8、partition的数据文件（offffset，MessageSize，data）
partition中的每条Message包含了以下三个属性： offset，MessageSize，data，其中offset表示Message在这个partition中的偏移量，offset不是该Message在partition数据文件中的实际存储位置，而是逻辑上一个值，它唯一确定了partition中的一条Message，可以认为offset是partition中Message的 id； MessageSize表示消息内容data的大小；data为Message的具体内容。
9、kafka如何实现数据的高效读取？（顺序读写、分段命令、二分查找）
Kafka为每个分段后的数据文件建立了索引文件，文件名与数据文件的名字是一样的，只是文件扩展名为index。 index文件中并没有为数据文件中的每条Message建立索引，而是采用了稀疏存储的方式，每隔一定字节的数据建立一条索引。这样避免了索引文件占用过多的空间，从而可以将索引文件保留在内存中
10、Kafka的那些设计让它有如此高的性能?
1.kafka是分布式的消息队列
2.对log文件进行了segment,并对segment创建了索引
3.(对于单节点)使用了顺序读写,速度能够达到600M/s
4.引用了zero拷贝,在os系统就完成了读写操做
11、Kafka为什么不支持读写分离？
1、 这其实是分布式场景下的通用问题，因为我们知道CAP理论下，我们只能保证C（一致性）和A（可用性）取其一，如果支持读写分离，那其实对于一致性的要求可能就会有一定折扣，因为通常的场景下，副本之间都是通过同步来实现副本数据一致的，那同步过程中肯定会有时间的消耗，如果支持了读写分离，就意味着可能的数据不一致，或数据滞后。
2、 Leader/Follower模型并没有规定Follower副本不可以对外提供读服务。很多框架都是允许这么做的，只是 Kafka最初为了避免不一致性的问题，而采用了让Leader统一提供服务的方式。
3、 不过，自Kafka 2.4之后，Kafka提供了有限度的读写分离，也就是说，Follower副本能够对外提供读服务。
12、分区Leader选举策略有几种？
分区的Leader副本选举对用户是完全透明的，它是由Controller独立完成的。你需要回答的是，在哪些场景下，需要执行分区Leader选举。每一种场景对应于一种选举策略。
1、 OfflinePartition Leader选举：每当有分区上线时，就需要执行Leader选举。所谓的分区上线，可能是创建了新分区，也可能是之前的下线分区重新上线。这是最常见的分区Leader选举场景。
2、 ReassignPartition Leader选举：当你手动运行Kafka-reassign-partitions命令，或者是调用Admin的alterPartitionReassignments方法执行分区副本重分配时，可能触发此类选举。假设原来的AR是[1，2，3]，Leader是1，当执行副本重分配后，副本集合AR被设置成[4，5，6]，显然，Leader必须要变更，此时会发生Reassign Partition Leader选举。
3、 PreferredReplicaPartition Leader选举：当你手动运行Kafka-preferred-replica-election命令，或自动触发了Preferred Leader选举时，该类策略被激活。所谓的Preferred Leader，指的是AR中的第一个副本。比如AR是[3，2，1]，那么，Preferred Leader就是3。
4、 ControlledShutdownPartition Leader选举：当Broker正常关闭时，该Broker上的所有Leader副本都会下线，因此，需要为受影响的分区执行相应的Leader选举。
这4类选举策略的大致思想是类似的，即从AR中挑选首个在ISR中的副本，作为新Leader。
13、请简述下你在哪些场景下会选择 Kafka？
•日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoop、HBase、Solr等。
•消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。
•用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。
•运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。
•流式处理：比如spark streaming和 Flink
14、请谈一谈 Kafka 数据一致性原理
一致性就是说不论是老的 Leader 还是新选举的 Leader，Consumer 都能读到一样的数据。
假设分区的副本为3，其中副本0是 Leader，副本1和副本2是 follower，并且在 ISR 列表里面。虽然副本0已经写入了 Message4，但是 Consumer 只能读取到 Message2。因为所有的 ISR 都同步了 Message2，只有 High Water Mark 以上的消息才支持 Consumer 读取，而 High Water Mark 取决于 ISR 列表里面偏移量最小的分区，对应于上图的副本2，这个很类似于木桶原理。
这样做的原因是还没有被足够多副本复制的消息被认为是"不安全"的，如果 Leader 发生崩溃，另一个副本成为新 Leader，那么这些消息很可能丢失了。如果我们允许消费者读取这些消息，可能就会破坏一致性。试想，一个消费者从当前 Leader（副本0） 读取并处理了 Message4，这个时候 Leader 挂掉了，选举了副本1为新的 Leader，这时候另一个消费者再去从新的 Leader 读取消息，发现这个消息其实并不存在，这就导致了数据不一致性问题。
当然，引入了 High Water Mark 机制，会导致 Broker 间的消息复制因为某些原因变慢，那么消息到达消费者的时间也会随之变长（因为我们会先等待消息复制完毕）。延迟时间可以通过参数 replica.lag.time.max.ms 参数配置，它指定了副本在复制消息时可被允许的最大延迟时间。
小结
每日一小结，进步一大节。
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