Kafka面试集结

1. Kafka的哪些设计让他有如此高的性能
	1.1 分布式
	1.2 顺序写磁盘（减少磁盘寻指针的过程）
	1.3 零拷贝（内存读写不过代码）
2. Kafka Controller如何根据offset查找相应的消息
	1.1 二分法先在index文件定位
	1.2 然后查找log文件数据
3. Kafka有哪些选举
	1.1 Controller的资源争夺
	1.2 leader的ISR选举：根据数据同步的时间快慢
4. Kafka重复消费、遗漏消费
	1.1 重复消费： 先处理数据，后提交offset，当处理完成但是挂机时，offset未提交，导致重启后重复消费
	1.2 遗漏消费： 先提交offset，挂机后，未处理数据，再次启动，有一部分数据便会被遗漏消费
5. Kafka自身存储offset为0开始，Kafka消费者提交的则是当前最新消息的offset+1
6. 当消费者组内消费者数大于topic的分区数时，绝对会有消费者闲置浪费资源
7. Kafka 拦截器>序列化器>分区器
8. Kafka消息分区内有序，topic无序
9. Kafka HW（high water）消费者可见的最大offset
	Kafka LEO 每一个分区自己的offset
10. Kafka机器数量 = 2*（峰值生产速度*副本数/100）+1
11. Kafka数据量计算
	每天总数据量100g 每天产生1亿条数据 10000万/24/60/60=1150条/秒
	平均每秒 1150条
	低谷每秒 400条
	高峰每秒 1150*（2-20）=2300-23000条
	每条日志大小 0.5k-2k
	每秒多少数据量 2.3M-20M
12. kafka消息数据积压，Kafka消费能力不足怎么处理？
	12.1 增加分区数和消费者（相等） 增加消费能力
	12.2 增加每次拉取的数量 max.poll.records=500