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1、面试官：Kafka是如何保证消息不丢失
2、面试官：Kafka中消息的重复消费问题如何解决的
3、面试官：Kafka是如何保证消费的顺序性
4、面试官：Kafka的高可用机制有了解过嘛
5、面试官：解释一下复制机制中的ISR
6、面试官：Kafka数据清理机制了解过嘛
7、面试官：Kafka中实现高性能的设计有了解过嘛
1、面试官：Kafka是如何保证消息不丢失
候选人：
嗯，这个保证机制很多，在发送消息到消费者接收消息，在每个阶段都有可能会丢失消息，所以我们解决的话也是从多个方面考虑
第一个是生产者发送消息的时候，可以使用异步回调发送，如果消息发送失败，我们可以通过回调获取失败后的消息信息，可以考虑重试或记录日志，后边再做补偿都是可以的。同时在生产者这边还可以设置消息重试，有的时候是由于网络抖动的原因导致发送不成功，就可以使用重试机制来解决
第二个在broker中消息有可能会丢失，我们可以通过kafka的复制机制来确保消息不丢失，在生产者发送消息的时候，可以设置一个acks，就是确认机制。我们可以设置参数为all，这样的话，当生产者发送消息到了分区之后，不仅仅只在leader分区保存确认，在follwer分区也会保存确认，只有当所有的副本都保存确认以后才算是成功发送了消息，所以，这样设置就很大程度了保证了消息不会在broker丢失
第三个有可能是在消费者端丢失消息，kafka消费消息都是按照offset进行标记消费的，消费者默认是自动按期提交已经消费的偏移量，默认是每隔5s提交一次，如果出现重平衡的情况，可能会重复消费或丢失数据。我们一般都会禁用掉自动提价偏移量，改为手动提交，当消费成功以后再报告给broker消费的位置，这样就可以避免消息丢失和重复消费了
2、面试官：Kafka中消息的重复消费问题如何解决的
候选人：
kafka消费消息都是按照offset进行标记消费的，消费者默认是自动按期提交已经消费的偏移量，默认是每隔5s提交一次，如果出现重平衡的情况，可能会重复消费或丢失数据。我们一般都会禁用掉自动提价偏移量，改为手动提交，当消费成功以后再报告给broker消费的位置，这样就可以避免消息丢失和重复消费了
为了消息的幂等，我们也可以设置唯一主键来进行区分，或者是加锁，数据库的锁，或者是redis分布式锁，都能解决幂等的问题
3、面试官：Kafka是如何保证消费的顺序性
候选人：
kafka默认存储和消费消息，是不能保证顺序性的，因为一个topic数据可能存储在不同的分区中，每个分区都有一个按照顺序的存储的偏移量，如果消费者关联了多个分区不能保证顺序性
如果有这样的需求的话，我们是可以解决的，把消息都存储同一个分区下就行了，有两种方式都可以进行设置，第一个是发送消息时指定分区号，第二个是发送消息时按照相同的业务设置相同的key，因为默认情况下分区也是通过key的hashcode值来选择分区的，hash值如果一样的话，分区肯定也是一样的
4、面试官：Kafka的高可用机制有了解过嘛
候选人：
嗯，主要是有两个层面，第一个是集群，第二个是提供了复制机制
kafka集群指的是由多个broker实例组成，即使某一台宕机，也不耽误其他broker继续对外提供服务
复制机制是可以保证kafka的高可用的，一个topic有多个分区，每个分区有多个副本，有一个leader，其余的是follower，副本存储在不同的broker中；所有的分区副本的内容是都是相同的，如果leader发生故障时，会自动将其中一个follower提升为leader，保证了系统的容错性、高可用性
5、面试官：解释一下复制机制中的ISR
候选人：
ISR的意思是in-sync replica，就是需要同步复制保存的follower
其中分区副本有很多的follower，分为了两类，一个是ISR，与leader副本同步保存数据，另外一个普通的副本，是异步同步数据，当leader挂掉之后，会优先从ISR副本列表中选取一个作为leader，因为ISR是同步保存数据，数据更加的完整一些，所以优先选择ISR副本列表
6、面试官：Kafka数据清理机制了解过嘛
候选人：
嗯，了解过~~
Kafka中topic的数据存储在分区上，分区如果文件过大会分段存储segment
每个分段都在磁盘上以索引(xxxx.index)和日志文件(xxxx.log)的形式存储，这样分段的好处是，第一能够减少单个文件内容的大小，查找数据方便，第二方便kafka进行日志清理。
在kafka中提供了两个日志的清理策略：
第一，根据消息的保留时间，当消息保存的时间超过了指定的时间，就会触发清理，默认是168小时（ 7天）
第二是根据topic存储的数据大小，当topic所占的日志文件大小大于一定的阈值，则开始删除最久的消息。这个默认是关闭的
这两个策略都可以通过kafka的broker中的配置文件进行设置
7、面试官：Kafka中实现高性能的设计有了解过嘛
候选人：
Kafka 高性能，是多方面协同的结果，包括宏观架构、分布式存储、ISR 数据同步、以及高效的利用磁盘、操作系统特性等。主要体现有这么几点：
消息分区：不受单台服务器的限制，可以不受限的处理更多的数据
顺序读写：磁盘顺序读写，提升读写效率
页缓存：把磁盘中的数据缓存到内存中，把对磁盘的访问变为对内存的访问
零拷贝：减少上下文切换及数据拷贝
消息压缩：减少磁盘IO和网络IO
分批发送：将消息打包批量发送，减少网络开销