面试必考:Kafka问题集锦
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分布式消息是一种通信机制，利用分布式中间代理进行通信。上游业务系统发送消息后，先存储在消息中间件，再由消息中间件将消息分发至对应业务模块应用。这种异步通信方式降低了服务间耦合度。
定义消息中间件
消息中间件在系统中引入额外组件，其优势在于降低系统架构复杂度和运维难度。它在系统中的主要作用是实现消息的存储与分发，提高系统性能，确保消息的可靠传输。
面试问题
面试官常关注面试者对开源组件的选择能力，评估其知识广度、深度以及系统整体把握能力。不同分布式消息系统特性各异，选择合适系统需综合了解系统需求与开源组件。
常见分布式消息系统对比
系统如 Kafka、RabbitMQ 等，各有优势。选择时需考虑系统需求、性能、稳定性及团队技术栈。
Kafka 基本概念与架构
Kafka 基于 Topic 进行消息分区，分区支持并发读写。消息由 Kafka Consumer 消费，采用 Offset 记录位置。
Kafka 使用与命令行工具
通过 Kafka 的命令行工具可实现服务管理、集群与 Topic 管理、客户端操作等，如 kafka-console-consumer.sh、kafka-console-producer.sh 等用于测试生产与消费。
Kafka 生产者
生产者发送消息需经过拦截、序列化、分区等步骤，最终由累加器批量发送至 Broker。常见参数包括序列化器选择、分区策略等。
Kafka 消费者
消费者通过消费组与 Topic 分区交互。消费组中消费者数量超过分区数量时，部分消费者无法分配分区。客户端消费过程包括消息读取与安全模型。
Kafka 消费者参数与 Rebalance
Rebalance 规定消费者组内分区分配，触发条件包括成员变化、配置更新等。分配策略如 Range、Round-Robin 等，自定义分配器实现不同策略。
高可用与性能问题
分区与副本机制实现高可用性与并发处理。follower 副本不提供读服务，以保证数据一致性与性能。Leader 选举与副本同步确保系统稳定。
性能优化
充分利用集群与磁盘资源，通过 Partition 并发与顺序读写优化性能。每个 Partition 下的文件通过 segment 追加数据，实现高效存储。
总结
Kafka 作为优秀的开源消息中间件，其优雅的架构设计与源码实现值得深入学习。深入了解 Kafka 能有效提升架构设计、编码与性能优化能力。
