深入剖析：Kafka流数据处理引擎的核心面试问题解析75问（5.7万字参考答案）
Kafka 是一款开源的分布式流处理平台，被广泛应用于构建实时数据管道、日志聚合、事件驱动的架构等场景。本文将深入探究 Kafka 的基本原理、特点以及其在实际应用中的价值和作用。 Kafka 的基本原理是建立在发布-订阅模式之上的。生产者将消息发布到主题（Topic）中，而消费者则可以订阅这些主题并处理其中的消息。Kafka包括多个关键组件，如生产者、消费者、主题分区、ZooKeeper 等，Kafka 实现了高性能的消息传递和存储。特点：高吞吐量、可持久化存储、水平扩展、容错性和实时性等。
目录
一、apache kafka是什么？
二、主要组件
三、broker（代理）
四、topic（主题）
五、partition（分区）
六、offset（偏移量）
七、producer（生产者）
八、consumer（消费者）
九、consumer group（消费者组）
十、zookeeper
十一、创建topic时如何将分区放置到不同的broker中
十二、kafka如何获取topic 主题的列表
十三、consumer_offsets
十四、生产数据时数据的分组策略
十五、能手动删除消息吗
十六、生产者和消费者的命令行
十七、消费者组
十八、consumer消费方式
十九、consumer是推还是拉
二十、consumer 是否可以消费指定分区消息
二十一、消费者如何消费数据
二十二、消费者负载均衡策略
二十三、message格式是什么
二十四、kafka 可以接收的消息最大为多少
二十五、数据有序生
二十六、消息消费是采用pull 模式，还是push 模式
二十七、消息消费为什么不用push模式
二十八、java consumer为什么采用单线程来获取消息
二十九、follower副本消息同步的完整流程
三十、消息队列的作用
三十一、kafka 维护消费状态跟踪的方法
三十二、为什么需要消息系统，mysql不能满足需求吗
三十三、zookeeper对于kafka的作用是什么
三十四、leo、lso、ar、isr、hw 含义
三十五、数据传输的事务定义
三十六、数据传输的事务保证
三十七、判断一个节点是否还活着
三十八、kafka 与传统mq消息系统之间区别
三十九、kafka的ack的三种机制
四十、消数者如何不自动提交移面
四十一、消费故障，如何解决活锁问题
四十二、如何控制消费的位置
四十三、分布式情况下，如何保证消息的顺序消费
四十四、kafka高可用机制
四十五、保证不重复消费
四十六、领导者副本和追随者副本的区别
四十七、leaderepoch机制
四十八、设置kafka接收的最大消息的大小
四十九、监控kafka的框架都有哪些
五十、设置broker的heapsize
五十一、如何估算集群的机器数量
五十二、leader总是-1情况
五十三、producer是否直接将数据发送到broker的leader(主节点)
五十四、leader选举原理
五十五、kafka的分区leader 选举策略有几种
五十六、kafka的哪些场景中使用了零拷贝
五十七、零拷贝技术
五十八、java编程实现零拷贝技术
五十九、kafka为什么不支持读写分离
六十、如何调优kafka
六十一、controller发生网络分区时, kafka会怎么样
六十二、存储在硬盘上的消息格式
六十三、高效文件存储设计特点
六十四、新建的分区会在哪个目录下创建
六十五、partition的数据如何保存到硬盘
六十六、segment.ms默认值
六十七、kafka什么情况下会rebalance
六十八、rebalance过程
六十九、rebalance有什么影响
七十、解决rebalance中遇到的问题
七十一、一次reblance大概要多久
七十二、kafka为何这么快
七十三、kafka系统工具有哪些类型
七十四、kafka 存在那些局限性
七十五、kafka与flume的区别
一、apache kafka是什么？
二、主要组件
三、broker（代理）
四、topic（主题）
五、partition（分区）
六、offset（偏移量）
七、producer（生产者）
八、consumer（消费者）
九、consumer group（消费者组）
十、zookeeper
十一、创建topic时如何将分区放置到不同的broker中
十二、kafka如何获取topic 主题的列表
十三、consumer_offsets
十四、生产数据时数据的分组策略
十五、能手动删除消息吗
十六、生产者和消费者的命令行
十七、消费者组
十八、consumer消费方式
十九、consumer是推还是拉
二十、consumer 是否可以消费指定分区消息
二十一、消费者如何消费数据
二十二、消费者负载均衡策略
二十三、message格式是什么
二十四、kafka 可以接收的消息最大为多少
二十五、数据有序生
二十六、消息消费是采用pull 模式，还是push 模式
二十七、消息消费为什么不用push模式
二十八、java consumer为什么采用单线程来获取消息
二十九、follower副本消息同步的完整流程
三十、消息队列的作用
三十一、kafka 维护消费状态跟踪的方法
三十二、为什么需要消息系统，mysql不能满足需求吗
三十三、zookeeper对于kafka的作用是什么
三十四、leo、lso、ar、isr、hw 含义
三十五、数据传输的事务定义
三十六、数据传输的事务保证
三十七、判断一个节点是否还活着
三十八、kafka 与传统mq消息系统之间区别
三十九、kafka的ack的三种机制
四十、消数者如何不自动提交移面
四十一、消费故障，如何解决活锁问题
四十二、如何控制消费的位置
四十三、分布式情况下，如何保证消息的顺序消费
四十四、kafka高可用机制
四十五、保证不重复消费
四十六、领导者副本和追随者副本的区别
四十七、leaderepoch机制
四十八、设置kafka接收的最大消息的大小
四十九、监控kafka的框架都有哪些
五十、设置broker的heapsize
五十一、如何估算集群的机器数量
五十二、leader总是-1情况
五十三、producer是否直接将数据发送到broker的leader(主节点)
五十四、leader选举原理
五十五、kafka的分区leader 选举策略有几种
五十六、kafka的哪些场景中使用了零拷贝
五十七、零拷贝技术
五十八、java编程实现零拷贝技术
五十九、kafka为什么不支持读写分离
六十、如何调优kafka
六十一、controller发生网络分区时, kafka会怎么样
六十二、存储在硬盘上的消息格式
六十三、高效文件存储设计特点
六十四、新建的分区会在哪个目录下创建
六十五、partition的数据如何保存到硬盘
六十六、segment.ms默认值
六十七、kafka什么情况下会rebalance
六十八、rebalance过程
六十九、rebalance有什么影响
七十、解决rebalance中遇到的问题
七十一、一次reblance大概要多久
七十二、kafka为何这么快
七十三、kafka系统工具有哪些类型
七十四、kafka 存在那些局限性
七十五、kafka与flume的区别
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