1. kafka为什么要与zookeeper一起使用？
Kafka将元数据信息保存在Zookeeper中，但是发送给Topic本身的数据是不会发到Zk上的，否则Zk就疯了。kafka使用zookeeper来实现动态的集群扩展，不需要更改客户端（producer和consumer）的配置。broker会在zookeeper注册并保持相关的元数据（topic，partition信息等）更新。而客户端会在zookeeper上注册相关的watcher。一旦zookeeper发生变化，客户端能及时感知并作出相应调整。这样就保证了添加或去除broker时，各broker间仍能自动实现负载均衡。这里的客户端指的是Kafka的消息生产端(Producer)和消息消费端(Consumer)Producer端使用zookeeper用来"发现"broker列表,以及和Topic下每个partition的leader建立socket连接并发送消息。也就是说每个Topic的partition是由Lead角色的Broker端使用zookeeper来注册broker信息,以及监测partition leader存活性.Consumer端使用zookeeper用来注册consumer信息,其中包括consumer消费的partition列表等,同时也用来发现broker列表,并和partition leader建立socket连接,并获取消息。
2. kafka中最重要的组件是哪些？
主题（topic） 、分区（partition）、生产者（Producers）、消费者（Consumers）、经纪人（Brokers）
3. 什么是消费者组 为什么有什么用？
consumer
group是kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。既然是一个组，那么组内必然可以有多个消费者或消费者实例(consumer instance)，它们共享一个公共的ID，即group ID。组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(subscribed topics)的所有分区(partition)。当然，每个分区只能由同一个消费组内的一个consumer来消费。个人认为，理解consumer group记住下面这三个特性就好了：
（1）consumer group下可以有一个或多个consumer instance，consumer instance可以是一个进程，也可以是一个线程；
（2）group.id是一个字符串，唯一标识一个consumer group；
（3）consumer group下订阅的topic下的每个分区只能分配给某个group下的一个consumer(当然该分区还可以被分配给其他group)。
4. zookeeper在kafka中起什么作用？
（1）leader 选举 和 follower 信息同步
（2）Broker注册
（3）Topic注册
（4）生产者的负载均衡
（5）消费者的负载均衡
（6）记录分区与消费者的关系
5. 没有zookeeper kafka可以运行吗？
不行，kafka的设计中就依赖于zookeeper
6. kafka编程是最重要的api有几个？
Producer的API、Consumer的API、Kafka Hadoop Consumer API
7. kafka中leader flower 是什么意思？
leader是领导者、flower是跟随者
8. 什么叫isr？
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
9. kafka启动流程是什么？
加载配置文件 -》赋值给serverProps -》启动了一个内部的监控服务 -》kafkaServerStartable.startup-》，首先判断是否目前正在关闭中或者已经启动了，这两种情况直接抛出异常。然后是一个CAS的操作isStartingUp，防止线程并发操作启动，判断是否可以启动。如果可以启动，就开始我们的启动过程。
• 构造Metrics类 • 定义broker状态为启动中starting • 启动定时器kafkaScheduler.startup()
• 构造zkUtils：利用参数中的zk信息，启动一个zk客户端
• 启动文件管理器：读取zk中的配置信息，包含consumer_offsets和__system.topic。重点是启动一些定时任务，来删除符合条件的记录(cleanupLogs)，清理脏记录(flushDirtyLogs)，把所有记录写到一个文本文件中，防止在启动时重启所有的记录文件(checkpointRecoveryPointOffsets)。首先判断是否目前正在关闭中或者已经启动了，这两种情况直接抛出异常。然后是一个CAS的操作isStartingUp，防止线程并发操作启动，判断是否可以启动。如果可以启动，就开始我们的启动过程。
• 构造Metrics类 • 定义broker状态为启动中starting • 启动定时器kafkaScheduler.startup()
• 构造zkUtils：利用参数中的zk信息，启动一个zk客户端
• 启动文件管理器：读取zk中的配置信息，包含consumer_offsets和__system.topic。重点是启动一些定时任务，来删除符合条件的记录(cleanupLogs)，清理脏记录(flushDirtyLogs)，把所有记录写到一个文本文件中，防止在启动时重启所有的记录文件(checkpointRecoveryPointOffsets)。
10. kafka 接到的信息最大多大 是否可以更改？
Kafka设计的初衷是迅速处理短小的消息，一般10K大小的消息吞吐性能最好（可参见LinkedIn的kafka性能测试）。但有时候，我们需要处理更大的消息，比如XML文档或JSON内容，一个消息差不多有10-100M，这种情况下，Kakfa应该如何处理?
针对这个问题，有以下几个建议： • 最好的方法是不直接传送这些大的数据。如果有共享存储，如NAS, HDFS， S3等，可以把这些大的文件存放到共享存储，然后使用Kafka来传送文件的位置信息。
• 第二个方法是，将大的消息数据切片或切块，在生产端将数据切片为10K大小，使用分区主键确保一个大消息的所有部分会被发送到同一个kafka分区（这样每一部分的拆分顺序得以保留），如此以来，当消费端使用时会将这些部分重新还原为原始的消息。
• 第三，Kafka的生产端可以压缩消息，如果原始消息是XML，当通过压缩之后，消息可能会变得不那么大。在生产端的配置参数中使用compression.codec和commpressed.topics可以开启压缩功能，压缩算法可以使用GZip或Snappy。
不过如果上述方法都不是你需要的，而你最终还是希望传送大的消息，那么，则可以在kafka中设置下面一些参数： broker 配置:
message.max.bytes (默认:1000000) –
broker能接收消息的最大字节数，这个值应该比消费端的fetch.message.max.bytes更小才对，否则broker就会因为消费端无法使用这个消息而挂起。
• log.segment.bytes (默认: 1GB) –
kafka数据文件的大小，确保这个数值大于一个消息的长度。一般说来使用默认值即可（一般一个消息很难大于1G，因为这是一个消息系统，而不是文件系统）。
• replica.fetch.max.bytes (默认: 1MB) –
broker可复制的消息的最大字节数。这个值应该比message.max.bytes大，否则broker会接收此消息，但无法将此消息复制出去，从而造成数据丢失。
consumer 配置: fetch.message.max.bytes (默认 1MB) –
消费者能读取的最大消息。这个值应该大于或等于message.max.bytes。
所以，如果你一定要选择kafka来传送大的消息，还有些事项需要考虑。要传送大的消息，不是当出现问题之后再来考虑如何解决，而是在一开始设计的时候，就要考虑到大消息对集群和主题的影响。
• 性能: 根据前面提到的性能测试，kafka在消息为10K时吞吐量达到最大，更大的消息会降低吞吐量，在设计集群的容量时，尤其要考虑这点。
• 可用的内存和分区数：Brokers会为每个分区分配replica.fetch.max.bytes参数指定的内存空间，假设replica.fetch.max.bytes=1M，且有1000个分区，则需要差不多1G的内存，确保分区数最大的消息不会超过服务器的内存，否则会报OOM错误。同样地，消费端的 fetch.message.max.bytes 指定了最大消息需要的内存空间，同样，分区数*最大需要内存空间，不能超过服务器的内存。所以，如果你有大的消息要传送，则在内存一定的情况下，只能使用较少的分区数或者使用更大内存的服务器。
• 垃圾回收：到现在为止，我在kafka的使用中还没发现过此问题，但这应该是一个需要考虑的潜在问题。更大的消息会让GC的时间更长（因为broker需要分配更大的块），随时关注GC的日志和服务器的日志信息。如果长时间的GC导致kafka丢失了zookeeper的会话，则需要配置zookeeper.session.timeout.ms参数为更大的超时时间。
一切的一切，都需要在权衡利弊之后，再决定选用哪个最合适的方案。
参考配置如下： 1 2 3 4
replica.fetch.max.bytes=4194304
message.max.bytes=4000000
compression.codec=snappy
max.partition.fetch.bytes=4194304
11. kafka的cluster 是什么意思
kafka的集群
12. kafka怎么调优
Broker参数配置 1、网络和io操作线程配置优化
#broker处理消息的最大线程数（默认为3） num.network.threads=cpu核数+1
#broker处理磁盘IO的线程数 num.io.threads=cpu核数*22、log数据文件刷盘策略
#每当producer写入10000条消息时，刷数据到磁盘 log.flush.interval.messages=10000
#每间隔1秒钟时间，刷数据到磁盘 log.flush.interval.ms=10003、日志保留策略配置
#保留三天，也可以更短 （log.cleaner.delete.retention.ms） log.retention.hours=72
#段文件配置1GB，有利于快速回收磁盘空间，重启kafka加载也会加快(如果文件过小，则文件数量比较多，kafka启动时是单线程扫描目录(log.dir)下所有数据文件
log.segment.bytes=10737418244、Replica相关配置 default.replication.factor:3
#这个参数指新创建一个topic时，默认的Replica数量,Replica过少会影响数据的可用性，太多则会白白浪费存储资源，一般建议在2~3为宜。
Java API调优 1、zookeeper.session.timeout.ms
解释：配置的超时时间太短，Zookeeper没有读完Consumer的数据，连接就被Consumer断开了！ 参数：50002、zookeeper.sync.time.ms 解释：ZooKeeper集群中leader和follower之间的同步的时间
参数：20003、auto.commit.enable=true
解释：注意offset信息并不是每消费一次消息就向zk提交一次,而是现在本地保存(内存),并定期提交4、auto.commit.interval.ms 解释：自动提交offset到zookeeper的时间间隔 参数：1000
5、zookeeper.connection.timeout.ms 解释：确认zookeeper连接建立操作客户端能等待的最长时间
参数：100006、rebalance.backoff.ms 解释：消费均衡两次重试之间的时间间隔 参数：2000
7、rebalance.max.retries 解释：消费均衡的重试次数 参数：10
13. kafka的缺点
重复消息：kafka保证每条消息至少送达一次，虽然几率很小，但一条消息可能被送达多次
消息乱序：kafka某一次固定的partition内部的消息是保证是序的，如果是个Topic有多个Partition，Partition之间的消息送达不保证有序
复杂性：Kafka需要Zookeeper的支持，Topic一般人工创建，部署和维护比一般的MQ成本高
本篇博客记录了我在学习Kafka过程中的一些问题，可能有些问题总结不到位，望见谅，有关Kafka基础面试题也可浏览这篇博客：kafka基础面试题。