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把做的网站放到互联网上,网站推广投放,专业的医疗网站建设,b站推广网站入口2024的推广形式是什么目录 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…

目录

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


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