kafka面试知识点

很抱歉，我无法提供完整的Kafka面试题及答案，因为您提供的引用内容并没有涉及到完整的面试题和答案。引用提到了ISR（InSyncRepli）、OSR（OutSyncRepli）和AR（AllRepli），这些是Kafka中与副本同步和复制相关的概念，但并不是面试题。引用是一个关于JAVA面试的文章链接，但是没有具体列出面试题和答案。引用提到了Kafka中的一些功能，但同样没有提供面试题和答案。如果您有具体的Kafka面试题，我可以帮助您解答。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

相关问题

kafka 面试宝典

根据提供的引用内容，以下是关于Kafka面试宝典的介绍：

Kafka不保证全局有序，但可以通过设置一个生产者、一个分区和一个消费者来实现全局有序。这意味着在一个分区内，消息的顺序是有保证的。

Kafka有多种分区算法可供选择，包括默认的哈希分区算法、范围分区算法和轮询分区算法。哈希分区算法根据消息的键进行分区，范围分区算法根据消息的键的范围进行分区，轮询分区算法按照轮询的方式将消息分配给各个分区。

Kafka集群经过良好的调优后，数据会直接写入操作系统缓存中，读取数据时也是从操作系统缓存中读取。这意味着Kafka完全基于内存提供数据的写入和读取，因此具有极高的性能。

总结起来，Kafka是一个高性能的分布式消息系统，可以实现高吞吐量和低延迟的消息传递。它通过分区和复制机制来提供可靠性和可扩展性，并且支持多种分区算法来满足不同的需求。

大数据kafka面试题

当面试官问到大数据Kafka的面试题，可能会涉及以下几个方面的内容：

1. Kafka的基本概念和特点：
- Kafka是一个分布式流处理平台，用于高吞吐量的实时数据传输。
- Kafka采用发布-订阅模式，消息以topic为单位进行发布和订阅。
- Kafka具有高可靠性、可扩展性和持久性等特点。

2. Kafka的架构和组件：
- Kafka集群由多个broker组成，每个broker负责存储和处理消息。
- 每个topic可以分为多个分区，每个分区可以在不同的broker上进行复制。
- 生产者将消息发布到指定的topic，消费者从指定的topic订阅消息。

3. Kafka的消息传输和存储：
- Kafka使用消息日志的方式存储消息，每个分区都有一个对应的日志文件。
- 生产者将消息追加到分区的日志文件末尾，消费者按照偏移量顺序读取消息。
- Kafka支持消息的持久化存储，并且可以根据配置进行数据的保留和清理。

4. Kafka的高可用和容机制：
- Kafka通过副本机制实现高可用性，每个分区可以有多个副本。
- 副本之间通过ISR（In-Sync Replicas）机制保持同步，确保数据的一致性。
- 当某个broker宕机时，Kafka会自动将其上的分区副本迁移到其他可用的broker上。

5. Kafka的性能调优和监控：
- 可以通过调整Kafka的参数来提高性能，如调整分区数、批量发送消息等。
- 监控Kafka集群的健康状态，包括吞吐量、延迟、存储空间等指标。