kafka是什么？有什么用？
Kafka是一个分布式流处理平台，基于发布-订阅模式，在java中主要用在消息队列中。
作用：
1.解耦(订单，支付，扣库存之间无强依赖关系)、
2.削峰填谷（巨量流量冲击，缓冲处理）、
3.异步通信（Kafka异步处理订单后，发送短信通知）
kafka包含什么组件，有什么作用？
核心组件：
生产者：发送消息到Topic，由分区策略制定该主题的哪个分区；
Broker：存储，处理消息；
Topic主题：生产者发送消息到Topic，消费者从Topic中消费消息；
partition分区：每个topic有多个分区，会放置到多个不同的Broker中；
消费者：订阅并消费消息，需制定Topic和分区。
可组成消费者组，同一组内的消费者分工消费不同分区（避免重复消费），不同组可独立消费同一 Topic。
Replica（副本）：每个分区有多个副本（1 个 Leader 副本 + 多个 Follower 副本），Leader 负责处理读写请求，Follower 同步 Leader 数据。若 Leader 故障，Follower 会被选举为新 Leader，保证数据不丢失。
ZooKeeper（协调者）：早期 Kafka 依赖 ZooKeeper 管理集群元数据（如 Broker 节点状态、Topic 分区信息、消费者组偏移量等）
类比：以服装生产到销售的全流程类比
生产者： 服装工厂 - 与批发市场里的经销商户（分区）对接，卖的是服装类（Topic）；
Broker： 单个批发市场 - 入驻了不少经销商户；
分区： 经销商户 - 入驻于批发市场，将服装工厂（producer）送过来的服装（消息）存储在分区队列（经销商仓库）中；
消费者组： 经销商户的门店 - 将分区队列的消息（衣服）进行消费（悬挂售卖）；
消费者： 店员 - 店员是不能直接去经销商拿货，必须以消费者组的形式消费；
备份： 相同功能的其他批发市场（防止失火停摆）
Offset（偏移量）：提货清单 - 在经销商按照指定顺序，分批提货，如，第一批拿了1-99号，第二批拿100-199号衣服；
- 简化一下就是 生产者->分区->消费者组
其中分区是物理上位于Broker，分区逻辑上属于某个Topic，消费者组（消费只能以组的形式消费，哪怕1组只有1个消费者），消费者组消费某个topic，自动分配消费者组下的消费者去不同的分区消费
消费者组和分区的关系：同组防重复，跨组不干涉；
消费者组：哪怕只有1个消费者，也要组成1个消费者的组，消费时以组为单位进行消费；
Kafka的分区有什么用？为什么要设计分区？
a.分区可以提高kafka 并行读写 的能力，生产者可以像不同分区发消息，无需单分区排队；
b.单topic单分区数据量大时压力极大,多分区抗压 ；
c.分区消息按顺序写入，保证分区内的有序 ；
d.多分区leader和follwer备份，高可用 ；
Kafka 的生产者发送消息时，如何决定消息被分配到哪个分区？有哪些分区策略？
1.轮询策略（Round - Robin）
2.随机策略（Random）
3.按消息键（Key）的哈希值策略（某个消息键的哈希值为 10，10 % 5 = 0，那么该消息就会被发送到分区 0。）
Kafka 中的消费者组（Consumer Group）有什么作用呢？
1.实现多个分区并行消费
2.动态增减消费者，实现消费者的负载均衡
它是如何保证消息消费的一致性和负载均衡的？
3.消费一致性保证（不会重复消费，偏移量记录消费的位置）
4.负载均衡实现（消费者的存活监听，分区根据消费者增减进行再平衡分配）
Kafka 中的副本（Replica）机制是如何保障数据的可靠性和高可用性的？请详细阐述副本的角色、同步过程以及故障处理机制。
在 Kafka 生产环境中，如果生产者没把消息发送到 Broker，可能有哪些原因，你会如何排查和解决？
1.生产者与 Broker 之间网络不通，比如网络设备故障、防火墙阻挡 Kafka 通信端口（默认 9092）。
2.Kafka负载过高，请求缓慢或无法写入新消息
在 Kafka 生产环境中，假设 Broker 收到了生产者的消息并返回了 ACK，但实际上消息丢失了，可能是什么原因，该如何处理？
同步分为0(效率高，不安全) 、1（效率和安全平衡）、-1（安全，效率低）
网络波动带来的leader和follwer同步延迟，部分follower还未成功同步，leader所在的broker就宕机了；
1.优化网络，增加副本数量
2.消息队列offerset对不上，虽然ack了，但也可以让生产者重发，重发仍用原id（幂等性），最后让消费者消费；
- 待更新