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【Kafka】Kafka面试和工作中十有八九会遇到的15个问题

1. 概念

Kafka是一个分布式流处理平台，适用于需要实时数据处理的各种场景，如日志聚合、事件源、监控和分析。Kafka的设计采用了发布-订阅模型，允许生产者发布消息到Topics，消费者订阅并处理这些消息，同时支持数据持久化、分区、副本机制以及灵活的数据保留策略和安全性配置，以确保高可靠性和系统容错性。

2. 为什么要使用kafka?

  1. 数据流处理的高吞吐量需求：Kafka通过其分布式架构和优化的日志系统，解决了传统系统在处理大规模数据流时的瓶颈问题，能够支持高吞吐量的数据传输和处理，满足实时分析和监控的需求。
  2. 系统解耦和扩展性：Kafka作为消息队列，提供了生产者和消费者之间的解耦，使得系统各部分可以独立扩展和维护，解决了系统中不同组件之间的紧耦合问题，提高了系统的灵活性和可维护性。
  3. 数据持久化和容错性：Kafka支持数据持久化，确保消息不会因为网络问题或服务故障而丢失，同时通过副本机制增强了数据的容错性，解决了分布式系统中的数据一致性和可靠性问题。

3. Kafka中的ISR、AR是什么？

在Kafka中，ISR（In-Sync Replicas）和AR（Assigned Replicas）是描述Kafka副本状态和集群健康的关键概念：

  1. ISR（In-Sync Replicas）：- ISR是指与Partition的Leader副本保持同步的Follower副本集合。这些副本必须满足一定的条件才能成为ISR的一部分，例如副本落后Leader的消息数不能超过replica.lag.time.max.ms配置的值。- ISR对于Kafka的可靠性至关重要，因为在Leader副本宕机时，只有ISR中的副本有资格被选为新的Leader，这样保证了数据不会丢失。
  2. AR（Assigned Replicas）：- AR是指分配给特定Partition的所有副本，包括Leader和Follower副本。这个集合包含了所有被分配到该Partition的副本，无论它们当前是否与Leader同步。- AR的概念在考虑Partition的副本总数和故障转移能力时很重要，即使某些副本不在ISR中，它们也可能是AR的一部分。

Kafka的健康状态可以通过监控ISR和AR的变化来评估。理想情况下，所有的AR都应该是ISR的一部分，以确保Partition的高可用性和故障转移能力。如果AR中的副本数量多于ISR，可能表明有些副本落后于Leader，或者存在网络问题、配置问题等，需要进一步调查和解决。

以下是一些关于Kafka中ISR（In-Sync Replicas）和AR（Assigned Replicas）的例子，以及它们在不同情况下的表现：

ISR（In-Sync Replicas）的例子：

假设我们有一个Kafka集群，其中有一个Topic配置了3个副本因子（即每个Partition有3个副本）。

  1. 正常情况下：- Topic的Partition P1有三个副本：F1（Leader）、F2、F3。- 如果F2和F3在replica.lag.time.max.ms配置的时间范围内复制了Leader的最新消息，那么它们都在ISR列表中。- 此时，ISR = {F1, F2, F3}。
  2. 副本延迟：- 如果F3由于网络延迟或处理缓慢，落后于Leader超过了replica.lag.time.max.ms指定的时间，那么F3将被从ISR中移除。- 此时，ISR = {F1, F2}，而F3仍属于AR但不在ISR中。
  3. 故障转移：- 如果Leader F1宕机，Kafka会从ISR中的副本选举新的Leader。假设F2被选为新的Leader。- 此时，新的ISR列表可能仍然是{F2, F3}，如果F3在F2成为Leader后赶上了进度。

AR（Assigned Replicas）的例子：

  1. 正常运行：- 继续上述例子，AR集合将包含所有三个副本，因为它们都被分配到了Partition P1。- AR = {F1, F2, F3}。
  2. 副本宕机：- 如果F3宕机，它将临时从AR集合中移除，直到它重新上线。- 在F3宕机期间，AR = {F1, F2}，但ISR可能仍然是{F1, F2}，假设F2没有宕机。
  3. 副本新增：- 如果为了提高冗余，我们决定将副本因子增加到4，一个新的副本F4将被添加到Partition P1。- 此时，AR = {F1, F2, F3, F4}。如果F4成功赶上Leader的进度，它也可能会加入ISR。

在Kafka运维中，监控ISR和AR的大小和变化对于确保数据的可靠性和系统的高可用性至关重要。管理员需要确保ISR列表中有足够的副本以提供冗余，并在必要时采取措施来处理副本延迟或宕机，以避免数据丢失和影响服务的可用性。

4. kafka中的broker是什么？

Kafka中的Broker是集群中的一个节点，主要承担以下五个核心职责：
消息存储：Broker接收来自生产者的消息，并将它们存储在本地磁盘上，以确保数据的持久性。Kafka的持久性是通过将消息写入到磁盘上的日志文件来实现的。这些日志文件是分段的，每个段有一个固定的大小，当达到大小时，会创建新的段。日志段由索引文件和数据文件组成，索引文件存储了消息的偏移量和位置信息。Kafka还允许配置消息的保留策略，决定消息在Broker上存储的时间。

分区管理：Broker负责维护Topic的分区（Partition），这些分区可以分布在不同的Broker之间，以实现数据的横向扩展和负载均衡。
副本协调：Broker处理Partition副本的复制，确保每个Partition有一个Leader副本和若干Follower副本，以提高数据的可用性和容错性。
消息路由：Broker根据消息键将消息路由到正确的分区，支持生产者按照特定的逻辑发送消息。在Kafka中，生产者可以通过指定消息的键（key）来控制消息的路由，这样可以将相关的记录发送到同一个分区，从而保持消息的顺序性。如果消息没有指定键，或者键为null，则生产者将使用轮询（round-robin）策略将消息均匀地分配到所有可用的分区。

KafkaProducer<String,String> producer =newKafkaProducer<>(props);// 创建一个带有键的ProducerRecordString topicName ="my-topic";String key ="message-key";// 指定键String value ="Hello, Kafka!";// 消息内容ProducerRecord<String,String> record =newProducerRecord<>(topicName, key, value);

5. kafka中的 zookeeper 起到什么作用，可以不用zookeeper吗？

在Kafka中，ZooKeeper主要起到以下作用：

集群管理：ZooKeeper用于存储和管理系统的元数据，如Broker列表、Topic配置和Partition分配信息。
Controller选举：在Kafka集群中，Controller负责监控集群状态和故障转移。ZooKeeper用于选举Controller。
故障转移：如果当前的Controller发生故障，ZooKeeper会帮助选举出新的Controller。
配置管理：ZooKeeper存储集群的配置信息，如副本因子和日志保留策略。
同步协调：ZooKeeper作为同步服务，确保所有Broker之间的操作一致性。
消费者偏移量管理：在旧版本的Kafka中，消费者组的偏移量信息存储在ZooKeeper中，以支持跨Broker的消费偏移量跟踪。

从Kafka 2.8.0版本开始，Kafka引入了KRaft模式，允许Kafka集群在没有ZooKeeper的情况下运行。在KRaft模式下，Kafka使用自己的元数据管理功能来取代ZooKeeper。这种模式下，Kafka集群中的一个Broker会被选举为“元数据Broker”，负责处理元数据的管理和存储。

6. kafka是如何进行主从同步的？

在Kafka中，Follower节点通过定期向Leader节点发送拉取请求来同步数据，Leader节点响应请求并将消息发送给Follower。这一过程是自动和异步的，确保了数据的高可用性。为了维护数据一致性，Follower节点在接收到数据后会写入到本地日志，并向Leader发送确认。Leader节点只有在收到大多数ISR（In-Sync Replicas）成员的确认后，才认为消息已成功提交。

7. Kafka为什么那么快？

7.1. 零拷贝（Zero-copy）技术

零拷贝技术原理
零拷贝（Zero-copy）技术是一种操作系统级别的优化，旨在减少在数据传输过程中CPU的参与度。传统I/O操作中，CPU需要将数据从一块内存拷贝到另一块内存，例如从用户空间拷贝到内核空间。零拷贝技术通过直接在内核空间操作数据，利用DMA（Direct Memory Access）进行内存访问，避免了这些额外的拷贝步骤，从而减少了CPU的负载和上下文切换，提高了数据传输的效率。

Kafka中零拷贝技术的实现
在Kafka中，零拷贝技术主要通过

mmap

（内存映射）和

sendfile

系统调用来实现。

mmap

允许Kafka将文件映射到内存中，然后通过

write

调用来执行传输，这样数据不需要从用户空间拷贝到内核空间。

sendfile

则允许数据直接从文件描述符传输到socket描述符，避免了数据在内核缓冲区和用户缓冲区之间的拷贝。这些技术的应用使得Kafka能够以极高的效率处理大量数据，支持高吞吐量的消息传递，而不会显著增加CPU的负担。

7.2. 顺序写入

Kafka实现顺序写入主要通过使用磁盘上的日志文件来追加消息，同时利用操作系统的页缓存机制和内存映射文件技术来优化数据的写入过程，减少数据在用户空间和内核空间之间的拷贝，并通过批量发送和异步刷盘策略进一步提高写入效率，最终实现高吞吐量和低延迟的数据持久化。

7.3. 批量处理

Kafka的批处理是指它在消息生产和消费时采用的一种优化机制，其中消息被打包成批次进行传输，而非单独发送每条消息。这种机制显著提高了吞吐量并降低了网络负载：生产者可以累积一定量的消息后再批量发送，而消费者则可以一次性拉取多个消息进行处理。此外，批处理还允许Kafka更高效地利用网络带宽，并通过减少磁盘I/O次数来提高性能。在内部，Kafka使用批处理来实现零拷贝（Zero-copy）特性，进一步加速数据的传输速度，确保了Kafka在处理大规模数据流时的高性能和低延迟特性。

7.4. 分区

Kafka的分区机制是其核心特性之一，它允许一个大型的Topic被划分为多个更小的分区（Partition），每个分区都是一个有序的、不可变的消息序列。这种设计使得Kafka能够实现数据的并行处理和负载均衡：生产者可以并行地向多个分区发送消息，而消费者也可以组成消费者组，以并行方式从不同分区读取消息。分区机制不仅提高了系统的吞吐量，还保证了消息在单个分区内的顺序性，同时允许Kafka通过增加分区数量来水平扩展，满足大规模数据处理的需求。

7.5. 消息压缩：

Kafka的消息压缩是在消息发送到Broker之前，对消息进行压缩处理的过程，以减少网络传输的数据量和存储占用。Kafka支持多种压缩算法，如GZIP、Snappy和LZ4，生产者可以根据需要选择适当的压缩算法。压缩消息可以减少I/O操作，提高网络传输效率，并降低存储成本。在Broker端，压缩的消息被解压缩后存储，这样消费者读取的是未压缩的消息，保持了消息内容的完整性。消息压缩是Kafka优化性能和资源利用的重要特性，尤其适用于需要传输大量数据的场景。

8. 怎么提高Producer的数据写入速度？

为了提高Kafka Producer的数据写入速度，可以采取以下四个关键优化措施：

  1. 批处理和延迟：通过增大batch.size参数，可以在单个批次中发送更多消息，同时适当调整linger.ms参数，允许更多消息累积，以形成更大的数据批次进行发送。
  2. 数据压缩：启用compression.type，如GZIP或Snappy，可以减少传输的数据量，从而提高网络吞吐量，并减少I/O等待时间。
  3. 分区和并行性：增加Topic的分区数量可以提高并行写入能力，同时增加Producer实例可以进一步提高并发性。
  4. 性能调优：根据实际监控到的性能指标，调整buffer.memory、acks和其他相关配置，以优化内存使用和确认机制，同时减少网络延迟。

9. Kafka ack机制是什么？如何保证数据不丢失？

在Kafka中，

ack

（Acknowledgement，确认）是一个重要的配置参数，它决定了Producer在发送消息时对数据持久性的保证级别。

ack

参数影响着Producer在发送消息后，需要从Broker那里获得多少副本确认才算发送成功。以下是

ack

参数的三个主要设置：

  1. acks=0：当设置为0时，Producer在发送消息后不会等待任何来自Broker的确认。这种设置下，发送的消息可能会丢失，但如果性能是主要考虑因素，这可以提供最低的延迟。
  2. acks=1（默认设置）：在这种设置下，Producer在发送消息后会等待Broker的确认。如果Broker成功接收消息，Producer会收到确认。这种方式保证了消息不会在发送过程中丢失，但并不能保证消息被所有副本持久化。
  3. acks=all 或 acks=-1：当设置为all或-1时，Producer在发送消息后会要求Broker等待所有同步副本（ISR中的副本）确认。这提供了最高级别的数据持久性保证，但可能会增加延迟。
ack

参数的选择取决于对数据持久性和系统性能的不同需求。通常情况下，为了确保数据不丢失，会使用

acks=1

。如果对数据的持久性要求更高，可以选择

acks=all

，但需要注意这可能会对性能产生影响。在某些对性能要求极高的场景下，可能会选择

acks=0

以减少延迟，但要承担数据丢失的风险。

10. Consumer Group 和 Consumer

Kafka中的Consumer Group是一组共享相同"group.id"的消费者，它们作为一个整体协调工作，共同消费订阅的主题中的所有分区，以确保每个消息只被组内的一个消费者处理，从而避免重复消费。

Consumer Group的设计旨在实现Kafka的可扩展性、容错性和消息处理的负载均衡。
这种设计允许多个消费者实例并行处理消息，提高了系统的整体吞吐量。
同时，当组内的某个消费者失败时，Kafka可以自动将该消费者负责的分区重新分配给组内的其他消费者，从而保证了消息不会丢失，增强了系统的容错性。
此外，Consumer Group机制支持动态增减消费者实例，使得系统可以根据实际负载灵活调整，而无需重启或重新配置整个系统。

11. 怎么处理Kafka中的消息丢失和重复消费？

避免消息丢失

为了避免Kafka中的消息丢失，可以采取以下措施：

  • 确保生产者通过设置acks=all参数来要求所有副本确认消息写入，以增强数据的持久性；
  • 为每个主题配置足够的副本因子，以便在Broker故障时仍能保持数据的可用性；
  • 实现生产者端的重试机制，以应对发送失败的情况；
  • 建立监控系统来实时检测生产者发送的问题，及时发出警报。

避免消息重复消费

为了减少Kafka中消息的重复消费，可以实施以下策略：

  • 设计幂等性的消息处理逻辑，确保消息即使被多次处理也不会影响系统状态；
  • 在消息处理后手动提交偏移量，避免自动提交导致的重复；
  • 利用Kafka事务功能保证消息处理的原子性；
  • 合理规划消费者组大小，匹配主题的分区数量；
  • 对于无法处理的消息，使用死信队列进行隔离；
  • 通过监控和日志记录来及时发现和解决重复消费问题。

12.Kafka的消息事务机制

Kafka的消息事务机制是一种确保生产者发送的消息块在跨多个分区和主题时具有原子性、一致性、隔离性和持久性的特性。这意味着事务中的所有消息要么全部成功提交，要么全部失败，没有中间状态。

实现方法：
启用事务： 生产者需要配置为事务性生产者，这通常涉及到设置transactional.id属性，这个ID在整个事务中是唯一的。
初始化事务：生产者需要调用initTransactions()方法来初始化事务支持。
开始事务： 在发送消息之前，调用beginTransaction()方法来开始一个新的事务。
发送消息： 在事务中发送消息，这些消息将被缓存，直到事务被提交。
提交或中止事务： 如果所有消息都发送成功，调用commitTransaction()方法来提交事务，使消息对所有消费者可见。如果发送过程中出现错误，调用abortTransaction()方法来中止事务，这将使事务中的所有消息都不会被提交。
关闭生产者： 事务完成后，关闭生产者以释放资源。

importorg.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;importorg.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;importorg.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;importjava.util.Properties;publicclassTransactionalProducerExample{publicstaticvoidmain(String[] args){Properties props =newProperties();
        props.put("bootstrap.servers","localhost:9092");
        props.put("key.serializer",StringSerializer.class.getName());
        props.put("value.serializer",StringSerializer.class.getName());
        props.put("transactional.id","my-transactional-producer");KafkaProducer<String,String> producer =newKafkaProducer<>(props);try{
            producer.initTransactions();// 开始事务
            producer.beginTransaction();// 发送消息
            producer.send(newProducerRecord<>("topic1","key1","value1"));
            producer.send(newProducerRecord<>("topic2","key2","value2"));// 提交事务
            producer.commitTransaction();}catch(Exception e){// 中止事务
            producer.abortTransaction();
            e.printStackTrace();}finally{// 关闭生产者
            producer.close();}}}

13.Kafka是否支持读写分离？为什么？

Kafka不支持传统数据库系统中的读写分离特性，这主要可以从以下三个维度来解释：

  1. 系统架构设计 Kafka的设计架构是围绕分布式消息队列的需求，而不是传统数据库的CRUD操作。在Kafka中，数据是以主题（Topic）和分区（Partition）的形式组织的，每个分区都有一个领导者（Leader）和若干个追随者（Follower）。写入操作（生产者发送消息）总是先写入领导者，然后由追随者异步复制。这种设计使得Kafka非常适合于高吞吐量的消息发布和订阅模式，但并不适合实现读写分离。
  2. 数据一致性和副本机制 Kafka使用副本机制来保证数据的一致性和高可用性。在Kafka中，一个分区的副本会分布在不同的Broker上，其中只有一个副本作为领导者负责处理所有的写入请求，而追随者副本则负责读取请求。这种机制确保了数据的强一致性，但同时也意味着所有写入操作都必须通过领导者副本，因此无法实现传统意义上的读写分离。
  3. 消费者模型和消息处理 Kafka的消费者模型是基于拉取（Pull）模式的，消费者可以拉取并处理他们感兴趣的消息。这种模型允许消费者以非常灵活的方式消费消息，包括并行处理和故障转移。然而，这种模型并不支持读写分离，因为消费者可以独立地从任何副本读取数据，而不需要一个专门的“读副本”。

Kafka的设计目标是构建一个高吞吐量、分布式、可扩展的消息系统，而不是一个支持读写分离的传统数据库系统。Kafka通过其日志结构、副本机制和消费者模型来确保数据的可靠性和系统的可扩展性，而不是通过实现读写分离来达到这些目标。因此，在Kafka中，读写分离不是一个核心特性，也不是其设计哲学的一部分。

14. 如何保证消息被顺序消费？

在Kafka中，要实现多分区消息的顺序消费，可以通过以下三种策略：
分区键策略
通过使用分区键（Partition Key），可以将相关联的消息发送到同一个分区。Kafka根据消息键对消息进行哈希，并将具有相同键的消息发送到同一个分区。这样，每个分区内的消息可以保证顺序性。

实现：

// 为消息设置分区键String key ="user123";// 假设这是用户ID，用于确保同一个用户的订单消息发送到同一个分区ProducerRecord<String,String> record =newProducerRecord<>("topic", key,"message");
producer.send(record);

消息排序服务
在消费者端，实现一个消息排序服务，该服务可以是一个独立的系统组件。消费者从每个分区读取消息后，先将消息发送给排序服务，排序服务根据某种顺序（如时间戳或序列号）对消息进行排序，然后再将排序后的消息发送给消费者进行处理。

实现：

// 消费者接收消息后，发送给排序服务ConsumerRecord<String,String> record =/* ... */;OrderingService.order(record,(orderedRecord)->{// 处理排序后的消息processOrderedRecord(orderedRecord);});

生产者保证消息有序
在生产者端，通过控制消息的发送顺序，可以保证消息在发送到Kafka之前就已经是有序的。这通常涉及到在生产者应用程序中实现某种排序逻辑，或者确保相关联的消息按特定顺序发送。

实现：

// 在生产者应用程序中实现排序逻辑，确保消息发送的顺序性List<ProducerRecord<String,String>> orderedRecords =getOrderedRecords();for(ProducerRecord<String,String> record : orderedRecords){
    producer.send(record);}

在实际应用中，可以根据业务需求和性能考虑，将这三种策略结合使用。例如，如果需要全局顺序性，可以使用分区键策略将所有消息发送到一个分区；如果需要跨分区的顺序性，可以结合使用消息排序服务和分区键策略。而生产者保证消息有序则可以在消息生成阶段就控制消息的顺序，减少后续处理的复杂性。

15. 如何处理消息积压/堆积问题？

处理Kafka消息堆积问题时，可以从以下五个维度进行考虑：

分区维度

方案说明：通过调整主题的分区数量，可以影响消息的并行处理能力。

  • 增加分区：如果主题的分区数不足以提供足够的并行度，增加分区数可以让更多的消费者实例同时工作，从而提高吞吐量。
  • 重新分配分区：如果消费者落后，可能需要重新分配分区以平衡负载。

示例：

# 使用Kafka管理工具增加分区数
bin/kafka-topics.sh --alter--topic your_topic --partitions10--zookeeper localhost:2181

生产者维度

方案说明：优化生产者的发送逻辑，以减少消息积压。

  • 限流：在生产者端实现限流机制，避免在消费者处理能力不足时发送过多消息。
  • 异步发送：使用异步API发送消息，避免同步等待导致的性能瓶颈。

示例：

producer.send(record,(metadata, exception)->{if(exception !=null){// 处理异常}else{// 确认消息发送成功}});

消费者维度

方案说明：通过调整消费者的行为和配置，提高消息的消费速度。

  • 增加消费者实例：在消费者组中增加更多的消费者实例，以提高并行处理能力。
  • 调整消费者配置：优化消费者的配置参数，如fetch.min.bytes和max.poll.records，以提高每次拉取的数据量。

示例：

Properties consumerProps =newProperties();
consumerProps.put("bootstrap.servers","localhost:9092");// ... 其他配置KafkaConsumer<String,String> consumer =newKafkaConsumer<>(consumerProps);

代码维度

方案说明：优化消费者端的消息处理代码，减少处理延迟。

  • 批量处理：在消费者端实现批量处理逻辑，一次性处理多条消息，减少处理开销。
  • 并行处理：使用多线程或多进程来并行处理消息。

告警维度

方案说明：实施监控和告警机制，以便在消息开始堆积时能够及时发现并采取措施。

  • 监控系统：使用Kafka管理工具或第三方监控系统来监控消息队列的长度和消费者的消费进度。
  • 设置阈值告警：当消息堆积超过一定阈值时，触发告警通知，以便及时处理。
标签： kafka 面试
本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_37519752/article/details/138961144
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