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“你用过消息中间件吗？用过哪些？”
这是在面试过程中面试官必问的一个问题，但是我真的听过很多人说没用过，也有人说用过但也仅仅知道怎么调用，其他的问题一概不知，在消息中间件在项目中发挥着中流砥柱作用的今天，仅仅知道调用显然是不够的的了，为了能让乡亲们多点底气，今天为大家带来Kafka的高频面试题（kafka我用的比较多）。
1、为什么要使用 kafka，为什么要使用消息队列？
缓冲和削峰：上游数据时有突发流量，下游可能扛不住，或者下游没有足够多的机器来保证冗余，kafka在中间可以起到一个缓冲的作用，把消息暂存在kafka中，下游服务就可以按照自己的节奏进行慢慢处理。
解耦和扩展性：项目开始的时候，并不能确定具体需求。消息队列可以作为一个接口层，解耦重要的业务流程。只需要遵守约定，针对数据编程即可获取扩展能力。
冗余：可以采用一对多的方式，一个生产者发布消息，可以被多个订阅topic的服务消费到，供多个毫无关联的业务使用。
健壮性：消息队列可以堆积请求，所以消费端业务即使短时间死掉，也不会影响主要业务的正常进行。
异步通信：很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。
2、Kafka的常用组件有哪些？
producer：消息的生产者, 自己决定哪个 partions 中生产消息, 两种机制:hash 与 轮询。
consumer：通过 zookeeper 进行维护消费者偏移量, consumer有自己的消费组,不同组之间维护同一个 topic 数据,互不影响.相同组的不同 consumer消费同一个 topic,这个 topic相同的数据只被消费一次。
broker：broker 组成 kafka 集群的节点,之间没有主从关系, 依赖 zookeeper进行协调, broker 负责消息的读写与存储, 一个 broker可以管理读个 partions
topic：一类消息的总称/消息队里, topic是由 partions组成, 一个 topic 由多台 server 里的 partions 组成。
zookeeper 协调 kafka broker,存储元数据, consumer的 offset+ broker 信息 +topic信息+ partions信息
partions 组成 topic 的单元, 每个 topic有副本(创建 topic 指定), 每个 partions 只能有有个 broker管理
3、数据传输的事物定义有哪三种?
数据传输的事务定义通常有以下三种级别：
最多一次: 消息不会被重复发送，最多被传输一次，但也有可能一次不传输。
最少一次: 消息不会被漏发送，最少被传输一次，但也有可能被重复传输。
精确的一次(Exactly once): 不会漏传输也不会重复传输,每个消息都传输被一次而 且仅仅被传输一次，这是大家所期望的。
4、****ZooKeeper在Kafka中的作用是什么？
Apache Kafka是一个使用Zookeeper构建的分布式系统。虽然，Zookeeper的主要作用是在集群中的不同节点之间建立协调。但是，如果任何节点失败，我们还使用Zookeeper从先前提交的偏移量中恢复，因为它做周期性提交偏移量工作。
5、没有ZooKeeper可以使用Kafka吗？
zookeeper 是一个分布式的协调组件，早期版本的kafka用zk做meta信息存储，consumer的消费状态，group的管理以及 offset的值。考虑到zk本身的一些因素以及整个架构较大概率存在单点问题，新版本中逐渐弱化了zookeeper的作用。新的consumer使用了kafka内部的group coordination协议，也减少了对zookeeper的依赖。但是broker依然依赖于ZK，zookeeper 在kafka中还用来选举controller 和 检测broker是否存活等等。
6、Kafka 判断一个节点是否还活着有那两个条件?
节点必须可以维护和 ZooKeeper 的连接，Zookeeper 通过心跳机制检查每个节点的连接。
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。
7、解释偏移的作用。
给分区中的消息提供了一个顺序ID号，我们称之为偏移量。因此，为了唯一地识别分区中的每条消息，我们使用这些偏移量。
8、producer 是否直接将数据发送到 broker 的 leader(主节点)?
producer 直接将数据发送到 broker 的 leader(主节点)，不需要在多个节点进行分发，为了 帮助 producer 做到这点，所有的 Kafka 节点都可以及时的告知:哪些节点是活动的，目标topic 目标分区的 leader 在哪。这样 producer 就可以直接将消息发送到目的地了。
9、Kafa consumer 是否可以消费指定分区消息?
Kafa consumer 消费消息时，向 broker 发出"fetch"请求去消费特定分区的消息，consumer指定消息在日志中的偏移量(offset)，就可以消费从这个位置开始的消息，customer 拥有 了 offset 的控制权，可以向后回滚去重新消费之前的消息，这是很有意义的。
10、Kafka 存储在硬盘上的消息格式是什么?
消息由一个固定长度的头部和可变长度的字节数组组成。头部包含了一个版本号和 CRC32校验码。
消息长度: 4 bytes (value: 1+4+n)
版本号: 1 byte
CRC 校验码: 4 bytes
具体的消息: n bytes
11、kafka follower如何与leader同步数据？
Kafka的复制机制既不是完全的同步复制，也不是单纯的异步复制。完全同步复制要求All Alive Follower都复制完，这条消息才会被认为commit，这种复制方式极大的影响了吞吐率。而异步复制方式下，Follower异步的从Leader复制数据，数据只要被Leader写入log就被认为已经commit，这种情况下，如果leader挂掉，会丢失数据，kafka使用ISR的方式很好的均衡了确保数据不丢失以及吞吐率。Follower可以批量的从Leader复制数据，而且Leader充分利用磁盘顺序读以及send file(zero copy)机制，这样极大的提高复制性能，内部批量写磁盘，大幅减少了Follower与Leader的消息量差。
12、Kafka 高效文件存储设计特点:
Kafka 把 topic 中一个 parition 大文件分成多个小文件段，通过多个小文件段，就容易定 期清除或删除已经消费完文件，减少磁盘占用。
通过索引信息可以快速定位 message 和确定 response 的最大大小。
通过 index 元数据全部映射到 memory，可以避免 segment file 的 IO 磁盘操作。
通过索引文件稀疏存储，可以大幅降低 index 文件元数据占用空间大小。
13、Kafka 与传统消息系统之间有三个关键区别
Kafka 持久化日志，这些日志可以被重复读取和无限期保留
Kafka 是一个分布式系统:它以集群的方式运行，可以灵活伸缩，在内部通过复制数据 提升容错能力和高可用性
Kafka 支持实时的流式处理
14、Kafka为什么那么快？
Cache Filesystem Cache PageCache缓存
顺序写 由于现代的操作系统提供了预读和写技术，磁盘的顺序写大多数情况下比随机写内存还要快。
Zero-copy 零拷技术减少拷贝次数
Batching of Messages 批量量处理。合并小的请求，然后以流的方式进行交互，直顶网络上限。
Pull 拉模式 使用拉模式进行消息的获取消费，与消费端处理能力相符。
15、什么情况下一个 broker 会从 isr中踢出去？
leader会维护一个与其基本保持同步的Replica列表，该列表称为ISR(in-sync Replica)，每个Partition都会有一个ISR，而且是由leader动态维护 ，如果一个follower比一个leader落后太多，或者超过一定时间未发起数据复制请求，则leader将其重ISR中移除 。
16、kafka producer如何优化打入速度？
增加线程
提高 batch.size
增加更多 producer 实例
增加 partition 数
设置 acks=-1 时，如果延迟增大：可以增大 num.replica.fetchers（follower 同步数据的线程数）来调解；
跨数据中心的传输：增加 socket 缓冲区设置以及 OS tcp 缓冲区设置。
17、kafka producer 打数据，ack 为 0， 1， -1 的时候代表啥（ack机制）， 设置 -1 的时候，什么情况下，leader 会认为一条消息 commit了？
1（默认） 数据发送到Kafka后，经过leader成功接收消息的的确认，就算是发送成功了。在这种情况下，如果leader宕机了，则会丢失数据。
0 生产者将数据发送出去就不管了，不去等待任何返回。这种情况下数据传输效率最高，但是数据可靠性确是最低的。
-1 producer需要等待ISR中的所有follower都确认接收到数据后才算一次发送完成，可靠性最高。当ISR中所有Replica都向Leader发送ACK时，leader才commit，这时候producer才能认为一个请求中的消息都commit了。
18、Kafka中的消息是否会丢失和重复消费？
要确定Kafka的消息是否丢失或重复，从两个方面分析入手：消息发送和消息消费。
1、消息发送
** Kafka消息发送有两种方式：**同步（sync）和异步（async），默认是同步方式，可通过producer.type属性进行配置。Kafka通过配置request.required.acks属性来确认消息的生产：
0---表示不进行消息接收是否成功的确认；
1---表示当Leader接收成功时确认；
-1---表示Leader和Follower都接收成功时确认；
综上所述，有6种消息生产的情况，下面分情况来分析消息丢失的场景：
（1）acks=0，不和Kafka集群进行消息接收确认，则当网络异常、缓冲区满了等情况时，消息可能丢失；
（2）acks=1、同步模式下，只有Leader确认接收成功后但挂掉了，副本没有同步，数据可能丢失；
2、消息消费
Kafka消息消费有两个consumer接口，Low-level API和High-level API：
Low-level API：消费者自己维护offset等值，可以实现对Kafka的完全控制；
High-level API：封装了对parition和offset的管理，使用简单；
如果使用高级接口High-level API，可能存在一个问题就是当消息消费者从集群中把消息取出来、并提交了新的消息offset值后，还没来得及消费就挂掉了，那么下次再消费时之前没消费成功的消息就“诡异”的消失了；
解决办法：
针对消息丢失：同步模式下，确认机制设置为-1，即让消息写入Leader和Follower之后再确认消息发送成功；异步模式下，为防止缓冲区满，可以在配置文件设置不限制阻塞超时时间，当缓冲区满时让生产者一直处于阻塞状态；
针对消息重复：将消息的唯一标识保存到外部介质中，每次消费时判断是否处理过即可。
消息重复消费及解决参考：https://www.javazhiyin.com/22910.html
19、为什么Kafka不支持读写分离？
在 Kafka 中，生产者写入消息、消费者读取消息的操作都是与 leader 副本进行交互的，从 而实现的是一种主写主读的生产消费模型。
Kafka 并不支持主写从读，因为主写从读有 2 个很明 显的缺点:
数据一致性问题。数据从主节点转到从节点必然会有一个延时的时间窗口，这个时间 窗口会导致主从节点之间的数据不一致。某一时刻，在主节点和从节点中 A 数据的值都为 X， 之后将主节点中 A 的值修改为 Y，那么在这个变更通知到从节点之前，应用读取从节点中的 A 数据的值并不为最新的 Y，由此便产生了数据不一致的问题。
延时问题。类似 Redis 这种组件，数据从写入主节点到同步至从节点中的过程需要经 历网络→主节点内存→网络→从节点内存这几个阶段，整个过程会耗费一定的时间。而在 Kafka 中，主从同步会比 Redis 更加耗时，它需要经历网络→主节点内存→主节点磁盘→网络→从节 点内存→从节点磁盘这几个阶段。对延时敏感的应用而言，主写从读的功能并不太适用。
20、Kafka中是怎么体现消息顺序性的？
kafka每个partition中的消息在写入时都是有序的，消费时，每个partition只能被每一个group中的一个消费者消费，保证了消费时也是有序的。
整个topic不保证有序。如果为了保证topic整个有序，那么将partition调整为1.
21、消费者提交消费位移时提交的是当前消费到的最新消息的offset还是offset+1?
offset+1
22、kafka如何实现延迟队列？
Kafka并没有使用JDK自带的Timer或者DelayQueue来实现延迟的功能，而是基于时间轮自定义了一个用于实现延迟功能的定时器（SystemTimer）。 JDK的Timer和DelayQueue插入和删除操作的平均时间复杂度为O(nlog(n))，并不能满足Kafka的高性能要求，而基于时间轮可以将插入和删除操作的时间复杂度都降为O(1)。 时间轮的应用并非Kafka独有，其应用场景还有很多，在Netty、Akka、Quartz、Zookeeper等组件中都存在时间轮的踪影。
底层使用数组实现，数组中的每个元素可以存放一个TimerTaskList对象。 TimerTaskList是一个环形双向链表，在其中的链表项TimerTaskEntry中封装了真正的定时任务TimerTask.
Kafka中到底是怎么推进时间的呢？ Kafka中的定时器借助了JDK中的DelayQueue来协助推进时间轮。 具体做法是对于每个使用到的TimerTaskList都会加入到DelayQueue中。 Kafka中的TimingWheel专门用来执行插入和删除TimerTaskEntry的操作，而DelayQueue专门负责时间推进的任务。 再试想一下，DelayQueue中的第一个超时任务列表的expiration为200ms，第二个超时任务为840ms，这里获取DelayQueue的队头只需要O(1)的时间复杂度。 如果采用每秒定时推进，那么获取到第一个超时的任务列表时执行的200次推进中有199次属于“空推进”，而获取到第二个超时任务时有需要执行639次“空推进”，这样会无故空耗机器的性能资源，这里采用DelayQueue来辅助以少量空间换时间，从而做到了“精准推进”。 Kafka中的定时器真可谓是“知人善用”，用TimingWheel做最擅长的任务添加和删除操作，而用DelayQueue做最擅长的时间推进工作，相辅相成。
参考文章：https://blog.csdn.net/u013256816/article/details/80697456
参考文章：https://blog.csdn.net/qq\_28900249/article/details/90346599
本文就到这儿了，如果有用，还望乡亲们帮忙点个在看，这就是对码之初最大的肯定和鼓励，谢谢乡亲们！
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