Kafka 面試題（五）

1. kafka的消費者是pull(拉)還是push(推)模式，這種模式有什么好處？

Kafka的消費者是pull（拉）模式。在這種模式下，消費者主動從Kafka的broker中拉取數據來進行消費。

這種pull模式的好處主要體現在以下幾個方面：

消費者自主控制消費速度：消費者可以根據自己的處理能力，自行決定拉取數據的頻率和數量。如果消費者的處理能力較強，可以頻繁地拉取數據；如果處理能力較弱，則可以降低拉取數據的頻率。這避免了在push模式下，因消費者處理速度慢而導致的消息堆積和可能的消息丟失問題。
更好的負載均衡：在pull模式下，Kafka的broker不會主動向消費者推送數據，而是由消費者主動從broker中拉取。這使得消費者可以根據自己的需求和處理能力，從多個partition中拉取數據，實現更好的負載均衡。
對消費者端故障容錯性更好：在push模式下，如果消費者端發生故障，可能會導致消息的丟失。而在pull模式下，即使消費者端發生故障，只要它能在恢復后繼續從broker中拉取數據，就不會丟失已經存儲在broker中的消息。
更好的消息控制：消費者可以明確地知道自己消費到了哪一條消息，從而可以更加精確地控制消息的消費進度。

總的來說，Kafka的pull模式使得消費者能夠更好地控制消費速度，實現更好的負載均衡，以及對消費者端故障具有更好的容錯性。同時，它也使得消費者能夠更精確地控制消息的消費進度。

2. 簡述Kafka 的網絡設計模式？

Kafka的網絡設計模式主要基于Reactor設計模式，這是一種根據不同的網絡事件將后臺線程劃分為不同角色的模型。在Kafka中，這種模式被用來實現高效的網絡通信。

具體來說，Kafka的網絡通信框架中，線程被劃分為不同的角色，例如負責處理OP_ACCEPT事件的acceptor線程，以及負責處理OP_READ/OP_WRITE這種網絡讀寫事件的processor線程。這種劃分使得Kafka能夠并行處理大量的網絡請求，提高了系統的吞吐量和響應速度。

此外，Kafka還采用了結構化的消息設計，如XML或JSON格式，并提供了多種傳輸協議設計，如AMQP、WebService + SOAP/MSMQ，以及廣義的RPC框架如PB、Dubbo等。這些設計使得Kafka能夠靈活地適應不同的應用場景和數據模型。

在網絡通信方面，Kafka支持兩種消息隊列模型：點對點模型和發布/訂閱模型。點對點模型中，生產者將消息發送到指定隊列，消費者從指定隊列獲取消息。而在發布/訂閱模型中，消費者被動地接受消息，或者主動獲取消息，每條消息可由多個消費者消費，實現消息復用。

綜上所述，Kafka的網絡設計模式是一個高度可擴展和靈活的架構，能夠支持大規模的數據處理和實時數據流處理，適用于各種場景，如日志收集、在線分析、廣告引擎以及電商中的實時推薦等。

3. 簡述Kafka保留日志策略 ?

Kafka的保留日志策略主要涉及如何管理和控制Kafka中存儲的消息數據的生命周期。其核心目標在于確保系統能夠根據需要保留足夠的消息數據，以支持諸如數據分析、歷史數據查詢等應用，同時又要避免因為存儲過多的數據而導致的磁盤空間耗盡問題。

Kafka的保留日志策略主要基于以下幾個關鍵參數：

log.retention.hours：這個參數指定了日志文件的保留時間，即消息在Kafka中存儲的最長期限。一旦消息超過了這個時間限制，它們就會被自動刪除。這個參數允許用戶根據業務需求設置合適的消息保留時間。
log.retention.bytes：這個參數定義了每個日志文件的最大大小。當日志文件達到這個大小限制時，最老的消息會被刪除，以釋放磁盤空間。這個參數對于控制Kafka集群的磁盤使用情況非常有用。
log.segment.bytes：這個參數決定了每個日志文件的分段大小。當達到這個大小限制時，當前日志文件會被關閉，并開始一個新的日志文件。這有助于Kafka進行日志文件的滾動和管理。

此外，Kafka還支持日志壓縮（compact）策略。壓縮策略與刪除策略不同，它不會直接刪除過期的消息，而是通過將相同的key對應的多個value值壓縮成一個，來減少日志占用的空間。這種策略適用于那些只需要保留最新value的場景。

在實際應用中，用戶可以通過設置broker端參數log.cleanup.policy來指定集群上所有topic的默認策略類型。同時，也可以通過topic級別參數cleanup.policy來為某些topic設置不同于默認值的策略類型。這樣，Kafka就可以根據不同的業務需求和應用場景，靈活地調整和管理消息的保留策略。

綜上所述，Kafka的保留日志策略是一個復雜而靈活的機制，它允許用戶根據實際需求調整消息的保留時間和大小限制，以確保系統的正常運行和數據的可用性。

4. 如果Kafka副本leader出現故障，那么Kafka是如何處理這些故障的呢？

如果Kafka副本的leader出現故障，Kafka會進行一系列處理來確保服務的連續性和數據的可靠性。以下是處理過程的主要步驟：

選舉新的leader：Kafka會從ISR（In-Sync Replicas）集合中選舉一個新的leader。ISR集合是所有與leader同步的副本的集合。這個選舉過程是由Zookeeper完成的。新的leader將從ISR集合中選出，以保證與故障前的leader數據盡可能保持一致。
數據同步：新的leader會從本地獲取上次記錄的HW（High Watermark），然后將log文件高于HW的部分截取掉。之后，新的leader會向所有follower同步數據，直到該follower的LEO（Log End Offset）大于等于該分區的HW。這樣做是為了確保所有副本的數據一致性。
恢復服務：一旦新的leader選舉出來并完成數據同步，Kafka會恢復服務。生產者可以向新的leader發送消息，消費者可以從新的leader讀取消息。

需要注意的是，Kafka只能保證副本之間數據的一致性，并不能保證數據不丟失或者不重復。因此，在實際應用中，可能需要結合其他機制（如數據備份、日志記錄等）來進一步提高數據的可靠性和安全性。

此外，Kafka副本的故障處理還涉及到follower故障的處理。如果follower發生故障，它會被臨時踢出ISR。待follower恢復后，它會讀取本地磁盤上次記錄的HW，將log文件高于HW的部分截取掉，然后從HW開始向leader進行同步。當該follower的LEO大于該Partition的HW時，即follower追上leader之后，就可以重新加入ISR。

這樣的設計使得Kafka能夠在遇到故障時，快速恢復服務并保證數據的一致性，從而提供可靠的消息傳遞和流處理服務。

5. 如果Kafka副本follower出現故障，那么Kafka是如何處理這些故障的呢？

當Kafka副本中的follower出現故障時，Kafka會采取一系列措施來處理這些故障，以確保數據的一致性和系統的可用性。以下是Kafka處理follower故障的主要步驟：

故障檢測：Kafka集群中的節點會相互監控彼此的健康狀態。一旦檢測到某個follower副本出現故障或無法響應請求，系統就會觸發故障處理機制。
臨時踢出ISR：當follower副本故障后，它會被臨時踢出ISR（In-Sync Replicas）列表。ISR列表包含了所有與leader副本同步的副本，只有處于ISR列表中的副本才能被選為分區的leader。
數據恢復：被踢出ISR的follower副本在恢復后，會讀取本地磁盤記錄的上次的HW（High Watermark，即已提交的消息的偏移量）。然后，該follower副本會截取掉log文件中高于HW的部分，并從HW開始向leader副本進行同步。這樣做是為了確保從leader副本同步的數據是完整且一致的。
重新加入ISR：當該follower副本的LEO（Log End Offset，即當前log文件的最后一條消息的偏移量）大于等于該分區的HW時，即follower追上leader之后，就可以重新加入ISR列表了。這樣，Kafka就保證了副本之間數據的一致性。
Leader選舉：如果leader副本出現故障，Kafka會觸發Leader選舉機制，從ISR列表中選擇一個新的leader副本。這個新的leader副本會接管原來的leader的工作，繼續處理讀寫請求，并與其他副本保持數據同步。

在整個故障處理過程中，Kafka通過副本機制和ISR列表來確保數據的一致性和可靠性。同時，Kafka也提供了豐富的配置選項和監控工具，幫助用戶更好地管理和維護Kafka集群，降低故障發生的概率和影響。

此外，為了進一步提高系統的可用性，Kafka還采用了如分區復制、異步復制等策略，以及通過增加follower副本的數量來提升服務的性能，使服務具備了橫向擴展的能力。這些措施共同確保了Kafka在面對各種故障時能夠保持穩定和高效運行。

6. 簡述Kafka副本的Unclean leader選舉流程？

Kafka副本的Unclean leader選舉流程主要涉及以下幾個關鍵步驟：

監測節點變化：當Kafka集群中的一個Broker節點（尤其是當前的Leader節點）出現故障時，Controller會監測到這種節點變化。Controller是Kafka集群中的一個關鍵組件，負責管理和協調集群中的各個Broker節點。
請求ISR列表：Controller會向Zookeeper請求ISR（In-Sync Replicas）列表。ISR是那些與Leader副本保持同步的副本集合，它們具有最新的數據狀態。在選舉新的Leader時，ISR中的副本會被優先考慮。
選舉新的Leader：基于ISR列表，Controller會進行新的Leader選舉。選舉的規則通常是按照AR（Assigned Replicas，即分配給分區的副本列表）中的順序進行，且優先考慮ISR中存活的副本。這樣可以確保新選出的Leader具有最新的數據狀態，并減少數據不一致的風險。
更新Zookeeper信息：一旦新的Leader被選舉出來，Controller會更新Zookeeper中存儲的leader和ISR信息，以反映集群的最新狀態。

需要注意的是，Unclean leader選舉是一個在特定條件下觸發的流程，例如在ISR中的副本都無法擔任Leader時，Kafka可能會選擇進行Unclean leader選舉，即選擇一個可能不是最新數據狀態的副本作為新的Leader。這種情況下，可能會導致數據的不一致，因此在實際應用中需要謹慎使用。

總的來說，Kafka副本的Unclean leader選舉流程是一個在Broker節點故障時自動進行的恢復過程，旨在確保Kafka集群的可用性和數據的可靠性。通過合理配置和使用Kafka的相關參數和機制，可以降低Unclean leader選舉的風險，并提高Kafka集群的穩定性和性能。

7. 簡述Kafka副本的leader選舉流程？

Kafka副本的leader選舉流程主要涉及Kafka集群中的broker節點以及它們之間的協作。以下是該流程的詳細步驟：

節點注冊與Controller選舉：Kafka每啟動一個節點，都會在Zookeeper中注冊一個節點信息。每一個broker節點都有對應的Controller，這些Controller會爭先搶占Zookeeper中的controller資源。只有成功搶到資源的那個Controller才能決定選舉。選舉出來的Controller將負責監聽brokers節點的變化，并決定leader的選舉。
監聽節點變化與ISR獲取：當某個Broker中的leader發生故障時，Controller會監聽到這一節點變化。隨后，Controller會獲取ISR（In-Sync Replicas）列表，這個列表包含了所有與leader同步的副本。
選舉新的leader：在ISR列表中的存活副本中，按照它們在AR（Assigned Replicas）中的順序，優先選舉出新的leader。這個新的leader將負責接管原來leader的工作，繼續處理讀寫請求，并與其他副本保持數據同步。
更新leader及ISR：選舉完成后，新的leader會被更新到系統中，同時ISR列表也會進行相應的更新，以反映當前副本的狀態。

整個選舉過程依賴于Zookeeper的信息同步功能。Controller的信息同步以及其他broker節點的狀態更新都是通過Zookeeper來完成的。這種機制確保了Kafka集群在面臨leader故障時能夠迅速、準確地選舉出新的leader，從而保持服務的連續性和穩定性。

請注意，以上步驟描述了一個典型的Kafka副本leader選舉流程，實際操作中可能會根據Kafka集群的具體配置和部署環境有所調整。同時，Kafka也在不斷地更新和優化其選舉機制，以更好地滿足用戶對于高可用性和一致性的需求。

8. 簡述kafka解決腦裂的解決方案？

Kafka解決腦裂問題的主要方案是利用紀元機制。當Kafka集群中新的主節點產生時，會通過Zookeeper生成一個全新的、數值更大的controller epoch標識。其他Broker在知道當前controller epoch后，如果收到由控制器發出的包含較舊epoch的消息，就會忽略它們。這樣，Kafka可以確保集群中只有一個主節點在活動，從而避免腦裂問題。

此外，為了預防腦裂問題的發生，還可以采取一些預防措施，如優化網絡配置、提高節點間的通信可靠性、設置合適的超時時間等。同時，采用一些檢測和恢復機制，如使用ZooKeeper等協調服務來確保集群中只有一個主節點存在，也是非常重要的。在發生腦裂時，及時發現并解決問題也是至關重要的。

腦裂問題可能導致數據狀態不一致、相互沖突的操作，甚至數據損壞或丟失。因此，解決Kafka中的腦裂問題對于確保系統的穩定性和數據的完整性至關重要。通過實施上述解決方案和預防措施，可以有效地減少腦裂問題的發生，并提高Kafka集群的可靠性和性能。