1、kafka是什么
类JMS消息队列，结合JMS中的两种模式（点对点模型，发布者/订阅者模型），可以有多个消费者主动拉取数据，在JMS中只有点对点模式才有消费者主动拉取数据。
kafka是一个生产-消费模型。
Producer：生产者，只负责数据生产，生产者的代码可以集成到任务系统中。
数据的分发策略由producer决定，默认是defaultPartition Utils.abs(key.hashCode) % numPartitions
Broker：当前服务器上的Kafka进程。只管数据存储，不管是谁生产，不管是谁消费。
在集群中每个broker都有一个唯一brokerid，不得重复。
Topic:目标发送的目的地，这是一个逻辑上的概念，落到磁盘上是一个partition的目录。partition的目录中有多个segment组合(index,log)
一个Topic对应多个partition[0,1,2,3]，一个partition对应多个segment组合。一个segment有默认的大小是1G。
每个partition可以设置多个副本(replication-factor 1),会从所有的副本中选取一个leader出来。所有读写操作都是通过leader来进行的。
特别强调，和mysql中主从有区别，mysql做主从是为了读写分离，在kafka中读写操作都是leader。
ConsumerGroup：数据消费者组，ConsumerGroup可以有多个，每个ConsumerGroup消费的数据都是一样的。
可以把多个consumer线程划分为一个组，组里面所有成员共同消费一个topic的数据，组员之间不能重复消费。
2、kafka生产数据时的分组策略
默认是defaultPartition Utils.abs(key.hashCode) % numPartitions
上文中的key是producer在发送数据时传入的，produer.send(KeyedMessage(topic,myPartitionKey,messageContent))
3、kafka如何保证数据的完全生产
ack机制：broker表示发来的数据已确认接收无误，表示数据已经保存到磁盘。
0：不等待broker返回确认消息
1：等待topic中某个partition leader保存成功的状态反馈
-1：等待topic中某个partition 所有副本都保存成功的状态反馈
4、broker如何保存数据
在理论环境下，broker按照顺序读写的机制，可以每秒保存600M的数据。主要通过pagecache机制，尽可能的利用当前物理机器上的空闲内存来做缓存。
当前topic所属的broker，必定有一个该topic的partition，partition是一个磁盘目录。partition的目录中有多个segment组合(index,log)，
但每个段segment file消息数量不一定相等，这种特性方便old segment file快速被删除。默认保留7天的数据。
5、partition如何分布在不同的broker上
int i = 0
list{kafka01,kafka02,kafka03}
for(int i=0;i<5;i++){
brIndex = i%broker;
hostName = list.get(brIndex)
}
6、consumerGroup的组员和partition之间如何做负载均衡
最好是一一对应，一个partition对应一个consumer。
如果consumer的数量过多，必然有空闲的consumer。
算法：
当一个group中,有consumer加入或者离开时,会触发partitions均衡.均衡的最终目的,是提升topic的并发消费能力，步骤如下：
1、 假如topic1,具有如下partitions: P0,P1,P2,P3
2、 加入group中,有如下consumer: C1,C2
3、 首先根据partition索引号对partitions排序: P0,P1,P2,P3
4、 根据consumer.id排序: C0,C1
5、 计算倍数: M = [P0,P1,P2,P3].size / [C0,C1].size,本例值M=2(向上取整)
6、 然后依次分配partitions: C0 = [P0,P1],C1=[P2,P3],即Ci = [P(i * M),P((i + 1) * M -1)]
7、如何保证kafka消费者消费数据是全局有序的
伪命题
如果要全局有序的，必须保证生产有序，存储有序，消费有序。
由于生产可以做集群，存储可以分片，消费可以设置为一个consumerGroup，要保证全局有序，就需要保证每个环节都有序。
只有一个可能，就是一个生产者，一个partition，一个消费者。这种场景和大数据应用场景相悖。
数据有序的讨论？
一个partition的数据是否是有序的？ 间隔性有序，不连续
针对一个topic里面的数据，只能做到partition内部有序，不能做到全局有序。
特别加入消费者的场景后，如何保证消费者消费的数据全局有序的？伪命题。
只有一种情况下才能保证全局有序？就是只有一个partition。