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基础篇
Q1: Kafka为什么能这么快？
A: Kafka的高性能主要来自三大核心技术：
- 零拷贝(Zero-Copy)：通过
sendfile()系统调用，数据直接从磁盘到网卡，避免了内核态和用户态之间的多次拷贝 - 页缓存(Page Cache)：消息直接写入操作系统页缓存而非JVM内存，减少GC影响并利用OS缓存机制
- 内存映射(mmap)：索引文件通过内存映射实现，操作内存即操作文件
Q2: Kafka的存储结构是怎样的？
A: Kafka采用分片-分段式存储：
- 每个Topic分为多个Partition（提高并行度）
- 每个Partition物理上分为多个Segment文件（默认1GB）
- 每个Segment包含两个文件：
.log文件存储实际消息.index文件存储消息偏移量索引
- 写入采用顺序追加方式，充分利用磁盘顺序I/O性能
可靠性篇
Q3: Kafka如何保证消息不丢失？
A: 需要三方协同保障：
生产者端：
- 设置
acks=all（等待所有ISR副本确认） - 启用重试机制
retries=MAX_INT - 使用幂等生产者或事务
Broker端：
- 设置
replication.factor≥3（多副本） - 配置
min.insync.replicas≥2（最小同步副本数） - 禁用
unclean.leader.election（防止数据不一致）
消费者端：
- 禁用自动提交
enable.auto.commit=false - 处理完成后手动提交偏移量
consumer.commitSync(); // 同步提交
// 或
consumer.commitAsync(); // 异步提交
Q4: ISR和OSR是什么？
A: Kafka的副本管理机制：
- ISR(In-Sync Replicas)：与Leader保持同步的副本集合
- OSR(Out-of-Sync Replicas)：落后于Leader的副本
- 高水位(High Watermark)：标识已成功复制到所有ISR的消息位置
- 只有ISR中的副本才有资格成为Leader，通过
replica.lag.time.max.ms控制同步阈值
生产者篇
Q5: 如何实现生产者幂等性？
A: 通过三个机制保证：
- PID(Producer ID)：每个生产者唯一标识
- Sequence Number：每个消息的分区级序列号
- Broker端去重：缓存最近接收的序列号
启用方式：
enable.idempotence=true
Q6: Kafka事务如何工作？
A: 事务实现跨分区原子写入：
- 两阶段提交：
- 阶段1：标记事务开始
- 阶段2：提交/中止事务
- 事务协调器：管理事务状态
- 事务日志：持久化事务状态
代码示例：
producer.initTransactions();
try {producer.beginTransaction();producer.send(record1);producer.send(record2); producer.commitTransaction();
} catch (Exception e) {producer.abortTransaction();
}
消费者篇
Q7: 什么是Consumer Rebalance？
A: 消费者组重新分配分区的过程：
触发条件：
- 消费者加入/离开组
- Topic分区数变化
- 订阅Topic变化
优化策略：
- 增量Rebalance：仅重新分配变化的分区
- Sticky分配：尽量保留原有分配关系
- 参数调优：
session.timeout.ms=6000 heartbeat.interval.ms=2000
Q8: 如何避免消息重复消费？
A: 结合多种策略：
- 消费者幂等处理：业务逻辑实现去重
- 外部存储去重：利用Redis等记录已处理消息ID
- 事务消费：配合Kafka事务实现精确一次处理
- 偏移量管理：确保先处理再提交
高级特性篇
Q9: Kafka如何实现死信队列？
A: 原生不支持但可自建：
- 创建专门的DLQ Topic
- 消费失败时发送到DLQ：
try {process(record);
} catch (Exception e) {ProducerRecord<String, String> dlqRecord = new ProducerRecord<>("dlq_topic", record.key(), record.value());dlqProducer.send(dlqRecord);
}
- DLQ消息应包含原始Topic、分区、偏移量等元数据
Q10: Kafka架构有哪些重要演进？
A: 两个关键阶段：
-
ZooKeeper时代：
- 依赖ZK进行控制器选举
- 元数据存储在ZK
- 运维复杂度高
-
KRaft模式：
- 移除ZK依赖
- 使用Raft协议自管理元数据
- 简化部署架构（KIP-500）
知识扩展：Kafka的性能优化本质上是对计算机体系结构的深度理解——零拷贝利用了DMA技术，页缓存利用了局部性原理，而顺序I/O则规避了机械磁盘的寻道瓶颈。这些设计哲学值得所有分布式系统借鉴。