Kafka面试题

以下面试题主要整理自尚硅谷相关文档

1. Kafka介绍

Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。

2. 消息队列的两种模式

（1）点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）

消息生产者生产消息发送到Queue中，然后消息消费者从Queue中取出并且消费消息。消息被消费以后，queue
中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。Queue支持存在多个消费者，但是对一个消息而言，只会有一个消费者可以消费。

（2）发布/订阅模式（一对多，消费者消费数据之后不会清除消息）

消息生产者（发布）将消息发布到 topic 中，同时有多个消息消费者（订阅）消费该消息。和点对点方式不同，发布到 topic 的消息会被所有订阅者消费。

3. Kafka基础架构（☆）

1）Producer ：消息生产者，就是向 kafka broker 发消息的客户端；

2）Consumer ：消息消费者，向 kafka broker 取消息的客户端；

3）Consumer Group （CG）：消费者组，由多个 consumer
组成。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 ：一台 kafka 服务器就是一个 broker。一个集群由多个 broker组成。一个 broker可以容纳多个 topic。

5）Topic ：可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个 topic；

6）Partition：为了实现扩展性，一个非常大的 topic 可以分布到多个broker（即服务器）上，一个 topic 可以分为多个 partition，每个 partition是一个有序的队列；

7）Replica：副本，为保证集群中的某个节点发生故障时，该节点上的 partition数据不丢失，且 kafka 仍然能够继续工作，kafka 提供了副本机制，一个 topic的每个分区都有若干个副本，一个 leader 和若干个follower。

8）leader：每个分区多个副本的“主”，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象都是leader。

9）follower：每个分区多个副本中的“从”，实时从 leader 中同步数据，保持和leader 数据的同步。leader 发生故障时，某个 follower 会成为新的 follower。

4. Kafka 生产者相关内容

1. 分区策略

1）分区的原因

（1）方便在集群中扩展，每个 Partition 可以通过调整以适应它所在的机器，而一个
topic又可以有多个 Partition 组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了；

（2）可以提高并发，因为可以以 Partition 为单位读写了。

2）分区的原则

我们需要将 producer 发送的数据封装成一个 ProducerRecord 对象。

（1）指明 partition 的情况下，直接将指明的值直接作为 partiton 值；

（2）没有指明 partition 值但有 key 的情况下，将 key 的 hash 值与 topic 的partition数进行取余得到 partition 值；

（3）既没有 partition 值又没有 key 值的情况下，第一次调用时随机生成一个整数（后面每次调用在这个整数上自增），将这个值与 topic 可用的 partition 总数取余得到partition值，也就是常说的 round-robin 算法。

2. 数据可靠性保证

为保证 producer 发送的数据，能可靠的发送到指定的 topic，topic 的每个 partition收到producer 发送的数据后，都需要向 producer 发送 ack（acknowledgement确认收到），如果producer 收到 ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。

1）副本数据同步策略

Kafka 选择了第二种方案，原因如下：

1.同样为了容忍 n 台节点的故障，第一种方案需要 2n+1 个副本，而第二种方案只需要n+1个副本，而 Kafka 的每个分区都有大量的数据，第一种方案会造成大量数据的冗余。

2.虽然第二种方案的网络延迟会比较高，但网络延迟对 Kafka 的影响较小。

2）ISR

采用第二种方案之后，设想以下情景：leader 收到数据，所有 follower都开始同步数据，但有一个 follower，因为某种故障，迟迟不能与 leader 进行同步，那leader 就要一直等下去，直到它完成同步，才能发送 ack。这个问题怎么解决呢？

Leader 维护了一个动态的 in-sync replica set (ISR)，意为和 leader 保持同步的follower 集合。当 ISR 中的 follower 完成数据的同步之后，leader 就会给 follower发送 ack。如果 follower长时间未向 leader 同 步 数 据 ， 则 该 follower 将 被 踢出 ISR ， 该 时间阈值由replica.lag.time.max.ms 参数设定。Leader发生故障之后，就会从 ISR 中选举新的 leader。

3）ack 应答机制

对于某些不太重要的数据，对数据的可靠性要求不是很高，能够容忍数据的少量丢失，所以没必要等 ISR 中的 follower 全部接收成功。所以 Kafka 为用户提供了三种可靠性级别，用户根据对可靠性和延迟的要求进行权衡，

选择以下的配置。

acks 参数配置：

acks：

0：producer 不等待 broker 的 ack，这一操作提供了一个最低的延迟，broker一接收到还没有写入磁盘就已经返回，当 broker 故障时有可能丢失数据；

1：producer 等待 broker 的 ack，partition 的 leader 落盘成功后返回 ack，如果在follower同步成功之前 leader 故障，那么将会丢失数据；

-1（all）：producer 等待 broker 的 ack，partition 的 leader 和 follower全部落盘成功后才返回 ack。但是如果在 follower 同步完成后，broker 发送 ack之前，leader 发生故障，那么会造成数据重复。

4）故障处理细节

LEO：指的是每个副本最大的 offset；

HW：指的是消费者能见到的最大的 offset，ISR 队列中最小的 LEO。

（1）follower 故障

follower 发生故障后会被临时踢出 ISR，待该 follower 恢复后，follower会读取本地磁盘记录的上次的 HW，并将 log 文件高于 HW 的部分截取掉，从 HW 开始向 leader进行同步。等该 follower 的 LEO 大于等于该 Partition 的 HW，即 follower 追上leader 之后，就可以重新加入ISR了。

（2）leader 故障

leader 发生故障之后，会从 ISR 中选出一个新的 leader，之后，为保证多个副本之间的数据一致性，其余的 follower 会先将各自的 log 文件高于 HW 的部分截掉，然后从新的leader同步数据。

注意：这只能保证副本之间的数据一致性，并不能保证数据不丢失或者不重复。

3. Exactly Once 语义

将服务器的 ACK 级别设置为-1，可以保证 Producer 到 Server 之间不会丢失数据，即 At Least Once 语义。相对的，将服务器 ACK 级别设置为0，可以保证生产者每条消息只会被发送一次，即 At Most Once 语义。

At Least Once 可以保证数据不丢失，但是不能保证数据不重复；相对的，At Least Once可以保证数据不重复，但是不能保证数据不丢失。但是，对于一些非常重要的信息，比如说交易数据，下游数据消费者要求数据既不重复也不丢失，即Exactly Once 语义。在 0.11 版本以前的Kafka，对此是无能为力的，只能保证数据不丢失，再在下游消费者对数据做全局去重。对于多个下游应用的情况，每个都需要单独做全局去重，这就对性能造成了很大影响。

0.11 版本的 Kafka，引入了一项重大特性：幂等性。所谓的幂等性就是指 Producer 不论向 Server 发送多少次重复数据，Server 端都只会持久化一条。幂等性结合 At LeastOnce 语义，就构成了 Kafka 的 Exactly Once 语义。即：At Least Once + 幂等性 = Exactly Once

要启用幂等性，只需要将 Producer 的参数中 enable.idompotence 设置为 true即可。Kafka的幂等性实现其实就是将原来下游需要做的去重放在了数据上游。开启幂等性的Producer 在初始化的时候会被分配一个 PID，发往同一 Partition 的消息会附带Sequence Number。而Broker 端会对<PID, Partition,SeqNumber>做缓存，当具有相同主键的消息提交时，Broker 只会持久化一条。

但是 PID 重启就会变化，同时不同的 Partition 也具有不同主键，所以幂等性无法保证跨分区跨会话的 Exactly Once。

5. Kafka 消费者相关内容

1. 消费方式

consumer 采用 pull（拉）模式从 broker 中读取数据。

push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由 broker决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成 consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而 pull 模式则可以根据consumer 的消费能力以适当的速率消费消息。

pull 模式不足之处是，如果 kafka 没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。针对这一点，Kafka 的消费者在消费数据时会传入一个时长参数timeout，如果当前没有数据可供消费，consumer会等待一段时间之后再返回，这段时长即为 timeout。

2. 分区分配策略

一个 consumer group 中有多个 consumer，一个 topic 有多个partition，所以必然会涉及到 partition 的分配问题，即确定那个 partition 由哪个consumer 来消费。

Kafka 有两种分配策略，一是 Range，一是 RoundRobin。

假设我们有个名为T1的主题，其包含了10个分区，然后我们有两个消费者（C1，C2）来消费这10个分区里面的数据，而且C1的num.streams= 1，C2的num.streams = 2。

1.Range(默认策略)

假如有10个分区，3个消费者线程，把分区按照序号排列0，1，2，3，4，5，6，7，8，9；消费者线程为C1-0，C2-0，C2-1，那么用partition数除以消费者线程的总数来决定每个消费者线程消费几个partition，如果除不尽，前面几个消费者将会多消费一个分区。在我们的例子里面，我们有10个分区，3个消费者线程，10/3=3，而且除除不尽，那么消费者线程C1-0将会多消费一个分区，所以最后分区分配的结果看起来是这样的：

C1-0：0，1，2，3

C2-0：4，5，6

C2-1：7，8，9

2.RoundRobin

在我们的例子里面，加入按照 hashCode 排序完的topic-partitions组依次为T1-5, T1-3,T1-0, T1-8, T1-2, T1-1, T1-4, T1-7, T1-6, T1-9，我们的消费者线程排序为C1-0,C1-1, C2-0, C2-1，最后分区分配的结果为：

C1-0 将消费 T1-5, T1-2, T1-6 分区；

C1-1 将消费 T1-3, T1-1, T1-9 分区；

C2-0 将消费 T1-0, T1-4 分区；

C2-1 将消费 T1-8, T1-7 分区；

3. offset 的维护

由于 consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer恢复后，需要从故障前的位置的继续消费，所以 consumer需要实时记录自己消费到了哪个offset，以便故障恢复后继续消费。Kafka 0.9版本之前，consumer 默认将 offset 保存在 Zookeeper 中，从 0.9 版本开始，consumer默认将 offset 保存在 Kafka 一个内置的 topic 中，该 topic为__consumer_offsets。

6. Kafka 是如何实现高吞吐率的？（☆）

Kafka是分布式消息系统，需要处理海量的消息，Kafka的设计是把所有的消息都写入速度低容量大的硬盘，以此来换取更强的存储能力，但实际上，使用硬盘并没有带来过多的性能损失。kafka主要使用了以下几个方式实现了超高的吞吐率：

1）顺序读写

2）零拷贝

3）文件分段

4）批量发送

5）数据压缩

7. Kafka如何保证消息有序性（☆）

将每个只分发给一个consumer组，这样一个分区就只被这个组的一个consumer消费，就可以顺序的消费这个分区的消息。有多少分区就允许多少并发消费。Kafka只能保证一个分区内的消息有序性。

8. Kafka与传统消息队列的区别

1. 高可用性

2. 消息有序性：一个分区内有序。

3.负载均衡性：分区内的一条消息，只会被消费者组中的一个消费者消费，主题中的消息会均衡的发送给消费者组的所有消费者消费。

9. Kafka消息丢失和重复问题（☆）

https://blog.csdn.net/qq_25026989/article/details/89103843

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丢失了；

解决办法：

1、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；

2、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。