《kafka》专题

本文向大家介绍kafka 同时设置了 7 天和 10G 清除数据，到第五天的时候消息达到了 10G，这个时候 kafka 将如何处理？相关面试题，主要包含被问及kafka 同时设置了 7 天和 10G 清除数据，到第五天的时候消息达到了 10G，这个时候 kafka 将如何处理？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 这个时候 kafka 会执行数据清除工作，时间和大小不论那个满足条件，都会清

本文向大家介绍KafkaConsumer是非线程安全的，那么怎么样实现多线程消费？相关面试题，主要包含被问及KafkaConsumer是非线程安全的，那么怎么样实现多线程消费？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1.在每个线程中新建一个KafkaConsumer 2.单线程创建KafkaConsumer，多个处理线程处理消息（难点在于是否要考虑消息顺序性，offset的提交方式）

本文向大家介绍使用 kafka 集群需要注意什么？相关面试题，主要包含被问及使用 kafka 集群需要注意什么？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 集群的数量不是越多越好，最好不要超过 7 个，因为节点越多，消息复制需要的时间就越长，整个群组的吞吐量就越低。 集群数量最好是单数，因为超过一半故障集群就不能用了，设置为单数容错率更高。

本文向大家介绍kafka 有几种数据保留的策略？相关面试题，主要包含被问及kafka 有几种数据保留的策略？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 kafka 有两种数据保存策略：按照过期时间保留和按照存储的消息大小保留。

本文向大家介绍什么情况会导致 kafka 运行变慢？相关面试题，主要包含被问及什么情况会导致 kafka 运行变慢？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 cpu 性能瓶颈 磁盘读写瓶颈 网络瓶颈

本文向大家介绍kafka中的broker 是干什么的？相关面试题，主要包含被问及kafka中的broker 是干什么的？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 broker 是消息的代理，Producers往Brokers里面的指定Topic中写消息，Consumers从Brokers里面拉取指定Topic的消息，然后进行业务处理，broker在中间起到一个代理保存消息的中转站。

本文向大家介绍kafka工作原理？相关面试题，主要包含被问及kafka工作原理？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 producer向broker发送事件，consumer从broker消费事件。 事件由topic区分开，每个consumer都会属于一个group。 相同group中的consumer不能重复消费事件，而同一事件将会发送给每个不同group的consumer。

本文向大家介绍Kafka 与传统消息系统之间有三个关键区别?相关面试题，主要包含被问及Kafka 与传统消息系统之间有三个关键区别?时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 (1).Kafka 持久化日志，这些日志可以被重复读取和无限期保留 (2).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 (3).Kafka 支持实时的流式处理

本文向大家介绍聊一聊你对Kafka的Log Retention的理解相关面试题，主要包含被问及聊一聊你对Kafka的Log Retention的理解时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 kafka留存策略包括 删除和压缩两种 删除: 根据时间和大小两个方式进行删除 大小是整个partition日志文件的大小 超过的会从老到新依次删除 时间指日志文件中的最大时间戳而非文件的最后修改时间 压缩:

本文向大家介绍Kafka 分区数可以增加或减少吗？为什么？相关面试题，主要包含被问及Kafka 分区数可以增加或减少吗？为什么？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 我们可以使用 bin/kafka-topics.sh 命令对 Kafka 增加 Kafka 的分区数据，但是 Kafka 不支持减少分区数。 Kafka 分区数据不支持减少是由很多原因的，比如减少的分区其数据放到哪里去？是删除，

本文向大家介绍Kafka消息是采用Pull模式，还是Push模式？相关面试题，主要包含被问及Kafka消息是采用Pull模式，还是Push模式？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Kafka最初考虑的问题是，customer应该从brokes拉取消息还是brokers将消息推送到consumer，也就是pull还push。在这方面，Kafka遵循了一种大部分消息系统共同的传统的设计：pro

本文向大家介绍请谈一谈 Kafka 数据一致性原理?相关面试题，主要包含被问及请谈一谈 Kafka 数据一致性原理?时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一致性就是说不论是老的 Leader 还是新选举的 Leader，Consumer 都能读到一样的数据。 如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：iteblog_hadoop 假设分区的副本为3，

本文向大家介绍Kafka中的HW、LEO、LSO、LW等分别代表什么？相关面试题，主要包含被问及Kafka中的HW、LEO、LSO、LW等分别代表什么？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 HW:High Watermark 高水位，取一个partition对应的ISR中最小的LEO作为HW，consumer最多只能消费到HW所在的位置上一条信息。 LEO:LogEndOffset 当前日志

本文向大家介绍谈谈你对 Kafka 事务的了解？相关面试题，主要包含被问及谈谈你对 Kafka 事务的了解？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 为什么要提供事务机制 Kafka事务机制的实现主要是为了支持 即正好一次语义 操作的原子性 有状态操作的可恢复性 《Kafka背景及架构介绍》一文中有说明Kafka在0.11.0.0之前的版本中只支持和语义，尚不支持语义。 但是在很多要求严格的场景

本文向大家介绍Kafka生产者客户端中使用了几个线程来处理？分别是什么？相关面试题，主要包含被问及Kafka生产者客户端中使用了几个线程来处理？分别是什么？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 2个，主线程和Sender线程。主线程负责创建消息，然后通过分区器、序列化器、拦截器作用之后缓存到累加器RecordAccumulator中。Sender线程负责将RecordAccumulator中