1、kafka是什么
类JMS消息队列，结合JMS中的两种模式，可以有多个消费者主动拉取数据，在JMS中只有点对点模式才有消费者主动拉取数据。
kafka是一个生产-消费模型。
》Producer：生产者，只负责数据生产，生产者的代码可以集成到任务系统中。 数据的分发策略由producer决定，默认是defaultPartition Utils.abs(key.hashCode) % numPartitions
》Broker：当前服务器上的Kafka进程,俗称拉皮条。只管数据存储，不管是谁生产，不管是谁消费。
在集群中每个broker都有一个唯一brokerid，不得重复。
》Topic（主题）:目标发送的目的地（生产者发送数据和消费者读取数据的地方或目录），这是一个逻辑上的概念，落到磁盘上是一个partition的目录。partition的目录中有多个segment组合(index,log)
一个Topic对应多个partition[0,1,2,3]，一个partition可以由segment组成，或者说partition的文件夹下可以设定多个segment文件，为了将存到partition的数据分散成小的文件。一个segment有默认的大小是1G。
partition文件夹的命名是 Topic00001（index，log0000000，log00000001，log0000002.。。。。这就是segment文件），
Topic000001（index，log0000000，log00000001，log0000002）
每个partition可以设置多个副本(replication-factor 1),会从所有的副本中选取一个leader出来。所有读写操作都是通过leader来进行的。
特别强调，和mysql中主从有区别，mysql做主从是为了读写分离，在kafka中读写操作都是leader。
》ConsumerGroup：数据消费者组，ConsumerGroup可以有多个，每个ConsumerGroup消费的数据都是一样的。
可以把多个consumer线程划分为一个组，组里面所有成员共同消费一个topic（主题）的数据，组员之间不能重复消费。
2、kafka生产数据时的分组策略
默认是defaultPartition Utils.abs(key.hashCode) % numPartitions
上文中的key是producer在发送数据时传入的，produer.send(KeyedMessage(topic,myPartitionKey,messageContent))
3、kafka如何保证数据的完全生产
ack机制：broker表示发来的数据已确认接收无误，表示数据已经保存到磁盘。在kafka/config/producter 中进行参数配给就行了
0：不等待broker返回确认消息
1：等待topic中某个partition leader保存成功的状态反馈
-1：等待topic中某个partition 所有副本都保存成功的状态反馈
4、broker如何保存数据
在理论环境下，broker按照顺序读写的机制，可以每秒保存600M的数据。主要通过pagecache机制，尽可能的利用当前物理机器上的空闲内存来做缓存。
当前topic所属的broker，必定有一个该topic的partition，partition是一个磁盘目录。partition的目录中有多个segment组合(index,log)
5、partition如何分布在不同的broker上
int i = 0
list{kafka01,kafka02,kafka03}
for(int i=0;i<5;i++){
brIndex = i%broker;
hostName = list.get(brIndex)
}
6、consumerGroup的组员和partition之间如何做负载均衡
| 负载均衡（又称为负载分担），英文名称为Load Balance，其意思就是将负载（工作任务）进行平衡、分摊到多个操作单元上进行执行。 |
最好是一一对应，一个partition对应一个consumer。
如果consumer的数量过多，必然有空闲的consumer。
算法：
假如topic1,具有如下partitions: P0,P1,P2,P3
加入group中,有如下consumer: C1,C2
首先根据partition索引号对partitions排序: P0,P1,P2,P3
根据consumer.id排序: C0,C1
计算倍数: M = [P0,P1,P2,P3].size / [C0,C1].size,本例值M=2(向上取整)
然后依次分配partitions: C0 = [P0,P1],C1=[P2,P3],即Ci = [P(i * M),P((i + 1) * M -1)]
7、如何保证kafka消费者消费数据是全局有序的
伪命题
如果要全局有序的，必须保证生产有序，存储有序，消费有序。
由于生产可以做集群，存储可以分片，消费可以设置为一个consumerGroup，要保证全局有序，就需要保证每个环节都有序。
只有一个可能，就是一个生产者，一个partition，一个消费者。这种场景和大数据应用场景相悖。
8.kafka的启动命令
kafka/bin/kafka-server-start.sh kafka/config/server.properties
9.怎么消除重复消费？
消费者会批量读取kafka中的数据，当达到配置要求，手动或者自动提交offset到zookeeper中
配置文件中，设置offset自动提交，可以通过时间和空间（消费了数量的大小，如多少w）来具体的实施offset配置，如果节点宕机，重启后通过offset的值，就可以直接定位到继续工作的位置。
