Kafka面试深度解析：17个关键问题与答案

"Kafka面试题和答案集合" Kafka是一个分布式流处理平台，设计用于高效地处理大量实时数据。它的核心特性包括以topic为单位的消息存储、生产者(producers)和消费者(consumers)模型、以及分布式集群架构，由一个或多个称为broker的服务组成。 1. Kafka的消息模型： - Topic：消息主题，逻辑上的分类，消息被归类在不同的topic下。 - Producer：消息生产者，负责将消息发布到指定的topic。 - Consumer：消息消费者，订阅topic并消费消息。 2. 数据传输事务级别： - 最多一次：消息可能不被传输，也可能只传输一次，但无重复。 - 最少一次：消息至少传输一次，但可能重复。 - 精确一次（Exactly-once）：每个消息都被传输且仅传输一次，是理想状态。 3. 节点健康检查： - Kafka节点通过与ZooKeeper保持连接来验证其活动状态，Zookeeper通过心跳机制检测。 - 如果节点是follower，它需要及时同步leader的写操作，不能有太大的延迟。 4. 生产者行为： - 生产者直接将数据发送到topic对应分区的leader节点，通过Kafka集群中的元数据信息得知哪个是当前的leader。 - Kafka节点会向生产者提供活动broker列表，以便高效地路由消息。 5. 消费者行为： - Consumer可以消费指定分区的消息，通过向broker发送“fetch”请求，并指定要消费的offset。 - Consumer可以控制offset，实现消息的回溯消费，提供灵活性。 6. 消息传递模式： - Kafka采用的是Pull模式，消费者主动从broker拉取消息，而不是Push模式，即broker向消费者推送消息。 - 这种设计允许消费者以自己的速度消费消息，同时提供了消息堆积和重试的灵活性。 在实际应用中，Kafka常用于日志收集、实时分析、流处理等多种场景，其高吞吐、低延迟的特性使其在大数据领域中备受青睐。理解以上概念对于掌握Kafka的使用和优化至关重要。