1、什么是消息队列？

是一个用于存放数据的组件，用于系统之间或者是模块之间的消息传递。

2、消息队列的应用场景？

主要是用于模块之间的解耦合、异步处理、日志处理、流量削峰

3、什么是kafka？

kafka是一种基于订阅发布模式的高性能，高吞吐的实时的消息队列，是一个分布式系统，高性能的TCP网络协议进行的。

4、消息队列的模式主要分成两种模式?

a、生产者、消费者模式

b、消息队列模式

5、kafka的组成：

kafaka主要是由生产者、消费者、broker、zookeeper组成

其中：

        生产者：生产数据

        消费者：消费数据

        broker：是kafka集群中服务器节点

        topic：一个topic是kafka集群中数据流中的列别，存储数据

        partition：一个topic可以分成多个分区。

        replica：副本，实现kafka集群的容错

        consumer group：消费者组，对于同一个消费者中的消费者可以消费同一个topic

        offset：偏移量，对于消费者和partition来说，可以通过offset进行拉取数据。

6、在kafka集群中，对于分区也分leader和follower（在分区的层面上讨论）

leader ：只负责读写数据

follower：负责同步数据，选举作用。

7、幂等性：

所谓的幂等性就是无论生产者向broker中发送多少条数据，broker只会持久化一条数据

实现原理：

当生产者生产完数据就会发送到分区中进行保存，此时kafka就会向生产者发送ack信号，当生产者接受的ack响应表示数据保存，否则就会重新发送一条相同的数据。

8、副本的ack机制：

1、acks=0，生产者只负责写入数据，不管数据是否写入成功，数据可能会丢失，性能是最好的。

2、acks=1，生产者将数据写入到leader中，返回写入成功，就会继续发送下一条数据

3、acks=-1/all，生产者将数据写入到leader中，同时也会将数据写入到副本中，当所有的数据都写入成功后，就返回写入成功，才会发送下一条数据。

9、生产者写入分区的策略：

1、轮询负载策略：将数据循环写入分区中

2、基于hash的分区策略：根据hash的值进入不同的分区中

3、基于key写入分区：通过hash值与分区的个数继续取余，但是会导致数据倾斜。

4、消费者消费数分区分配策略：默认使用的是range分配。

10、leader选举：

在kafka集群中，controller是通过zk进行选举。在分区中的leader是通过ISR进行选举的。

11、kafka的读写流程：

kafka的读数据：

        1、通过zk找出partition对应的leader，leader负责读取数据。

        2、通过zk找出对应的消费者的offset

        3、leader从对应的offset开始读取数据

        4、提交offset

kafka的写数据

        1、通过zk找到对应的partition对应的leader，leader负责写入数据

        2、生产者向leader中写入数据

        3、ISR中的fllower负责同步数据，并返回ack给leader。

        4、返回ack给生产者。

12、kafka性能高的原因：

        1、kafka采用的是一个sendfile的零拷贝技术

        2、kafka是批量写入和读取的，一批批的写入数据，默认写入和读取的大小月约64kb左右。

        3、kafka写磁盘是顺序读取和写入的。

13、kafka中的文件删除策略：

        默认是7天作为一个周期，删除的是整个文件，系统默认是1G生成一个文件，可以在配置文件中修改：

server.properties

14、kafka中分区的目的：

实现分布式，一个topic的数据量非常大，只存在同一个分区中压力会比较大。

15、在Kafka中是如何保证数据不丢失：

        1、broker保证数据不丢失的原因是副本机制

        2、生产者保证数据不丢失的原因是acks机制

        3、消费者保证数据不丢失的原因是控制offset

16、zk在Kafka中作用：

        1、负责选举controller

        2、存储元数据信息

17、kafka的架构：

        主节点：controller

        从节点：borker

18、消费者和消费者组的关系：

1、消费者是负责订阅分区中的数据，然而对于消费者组来说是负责订阅topic的

2、一个消费者组中包含多个消费者，同一个消费者组中消费者可以订阅同一个topic

19、在Kafka中是如何保证数据的安全性

是通过kafka中的副本机制保证了数据的安全性。

20、怎么解决kafka数据量过大

1、可以增加topic的分区数，可以提高并行处理更多的数据

kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --alter --topic my-topic --partitions 10

2、增加副本因子，可以提高数据的冗余，提高数据的可靠性 

bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --alter --topic my-topic --replication-factor 3

3、调整消费者的并行度

4、优化生产者配置：

batch.size:增加批处理提高吞吐量

5、配置清理策列：根据数据保留策略配置日志保留时间和日志大小，定期清理旧数据 

6、扩大kafka集群的规模：增加broker节点的数量

21、在Kafka中生产者是如何保证数据不丢失的

通过acks机制保证数据不丢失。

22、kafka中是如何保证数据不重复的

在kafka中使用幂等性来保证数据不重复的，在发送数据的时候，会给数据定义一个编号ID，当下次传输数据的时候ID+1，将数据写入的时候会记住这个编号，如果下一条数据的ID与上一个数据的ID一致，那么说明数据重复，不写入，返回ack。

23、消费者出问题，如何保证数据不丢失

kafka中使用commit offset 机制，会将消费的位置存储到comsumer-offset文件中。

24、什么是AR、ISR、OSR

AR：所有的副本

ISR：健康的副本

OSR：有问题的副本