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1、 请说明什么是Apache Kafka？
Apache Kafka是由Apache开发的一种发布订阅消息系统，它是一个分布式的、分区的和重复的日志服务。
2、 请说明什么是传统的消息传递方法？
传统的消息传递方法包括两种：
排队：在队列中，一组用户可以从服务器中读取消息，每条消息都发送给其中一个人。
发布-订阅：在这个模型中，消息被广播给所有的用户。
3、 请说明Kafka相对于传统的消息传递方法有什么优势？
高性能 ：单一的Kafka代理可以处理成千上万的客户端，每秒处理数兆字节的读写操作，Kafka性能远超过传统的ActiveMQ、RabbitMQ等，而且Kafka支持Batch操作；
可扩展 ：Kafka集群可以透明的扩展，增加新的服务器进集群；
容错性 ：Kafka每个Partition数据会复制到几台服务器，当某个Broker失效时，Zookeeper将通知生产者和消费者从而使用其他的Broker；
4、在Kafka中broker的意义是什么？
在Kafka集群中，broker指Kafka服务器。
术语解析：
5、 Kafka服务器能接收到的最大信息是多少？
Kafka服务器可以接收到的消息的最大大小是1000000字节。
6、 Kafka中的ZooKeeper是什么？
Kafka是否可以脱离ZooKeeper独立运行？Zookeeper是一个开放源码的、高性能的协调服务，它用于Kafka的分布式应用。
不可以，不可能越过Zookeeper直接联系Kafka broker，一旦Zookeeper停止工作，它就不能服务客户端请求。
Zookeeper主要用于在集群中不同节点之间进行通信，在Kafka中，它被用于提交偏移量，因此如果节点在任何情况下都失败了，它都可以从之前提交的偏移量中获取，除此之外，它还执行其他活动，如: leader检测、分布式同步、配置管理、识别新节点何时离开或连接、集群、节点实时状态等等。
7、解释Kafka的用户如何消费信息？
在Kafka中传递消息是通过使用sendfile API完成的。它支持将字节Socket转移到磁盘，通过内核空间保存副本，并在内核用户之间调用内核。
8、 解释如何提高远程用户的吞吐量？
如果用户位于与broker不同的数据中心，则可能需要调优Socket缓冲区大小，以对长网络延迟进行摊销。
9、 解释一下，在数据制作过程中，你如何能从Kafka得到准确的信息？
在数据中，为了精确地获得Kafka的消息，你必须遵循两件事: 在数据消耗期间避免重复，在数据生产过程中避免重复。
这里有两种方法，可以在数据生成时准确地获得一个语义:
每个分区使用一个单独的写入器，每当你发现一个网络错误，检查该分区中的最后一条消息，以查看您的最后一次写入是否成功
在消息中包含一个主键(UUID或其他)，并在用户中进行反复制
10、解释如何减少ISR中的扰动？broker什么时候离开ISR？（☆☆☆☆☆） ISR是一组与leaders完全同步的消息副本，也就是说ISR中包含了所有提交的消息。ISR应该总是包含所有的副本，直到出现真正的故障。如果一个副本从leader中脱离出来，将会从ISR中删除。
11、 Kafka为什么需要复制？
Kafka的信息复制确保了任何已发布的消息不会丢失，并且可以在机器错误、程序错误或更常见些的软件升级中使用。
12、 如果副本在ISR中停留了很长时间表明什么？
如果一个副本在ISR中保留了很长一段时间，那么它就表明，跟踪器无法像在leader收集数据那样快速地获取数据。
13、请说明如果首选的副本不在ISR中会发生什么？
如果首选的副本不在ISR中，控制器将无法将leadership转移到首选的副本。
14、Kafka有可能在生产后发生消息偏移吗？
在大多数队列系统中，作为生产者的类无法做到这一点，它的作用是触发并忘记消息。broker将完成剩下的工作，比如使用id进行适当的元数据处理、偏移量等。
作为消息的用户，你可以从Kafka broker中获得补偿。如果你注视SimpleConsumer类，你会注意到它会获取包括偏移量作为列表的MultiFetchResponse对象。此外，当你对Kafka消息进行迭代时，你会拥有包括偏移量和消息发送的MessageAndOffset对象。
15、 请说明Kafka 的消息投递保证（delivery guarantee）机制以及如何实现？（☆☆☆☆☆） Kafka支持三种消息投递语义：
① At most once 消息可能会丢，但绝不会重复传递
② At least one 消息绝不会丢，但可能会重复传递
③ Exactly once 每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次，很多时候这是用户想要的
consumer在从broker读取消息后，可以选择commit，该操作会在Zookeeper中存下该consumer在该partition下读取的消息的offset，该consumer下一次再读该partition时会从下一条开始读取。如未commit，下一次读取的开始位置会跟上一次commit之后的开始位置相同。
可以将consumer设置为autocommit，即consumer一旦读到数据立即自动commit。如果只讨论这一读取消息的过程，那Kafka是确保了Exactly once。但实际上实际使用中consumer并非读取完数据就结束了，而是要进行进一步处理，而数据处理与commit的顺序在很大程度上决定了消息从broker和consumer的delivery guarantee semantic。
·读完消息先commit再处理消息。这种模式下，如果consumer在commit后还没来得及处理消息就crash了，下次重新开始工作后就无法读到刚刚已提交而未处理的消息，这就对应于At most once。
·读完消息先处理再commit消费状态(保存offset)。这种模式下，如果在处理完消息之后commit之前Consumer crash了，下次重新开始工作时还会处理刚刚未commit的消息，实际上该消息已经被处理过了，这就对应于At least once。
·如果一定要做到Exactly once，就需要协调offset和实际操作的输出。经典的做法是引入两阶段提交，但由于许多输出系统不支持两阶段提交，更为通用的方式是将offset和操作输入存在同一个地方。比如，consumer拿到数据后可能把数据放到HDFS，如果把最新的offset和数据本身一起写到HDFS，那就可以保证数据的输出和offset的更新要么都完成，要么都不完成，间接实现Exactly once。（目前就high level API而言，offset是存于Zookeeper中的，无法存于HDFS，而low level API的offset是由自己去维护的，可以将之存于HDFS中）。
总之，Kafka默认保证At least once，并且允许通过设置producer异步提交来实现At most once，而Exactly once要求与目标存储系统协作，Kafka提供的offset可以较为容易地实现这种方式。
16、如何保证Kafka的消息有序（☆☆☆☆☆） Kafka对于消息的重复、丢失、错误以及顺序没有严格的要求。
Kafka只能保证一个partition中的消息被某个consumer消费时是顺序的，事实上，从Topic角度来说，当有多个partition时，消息仍然不是全局有序的。
17、 kafka数据丢失问题,及如何保证 1）数据丢失:
acks=1的时候(只保证写入leader成功)，如果刚好leader挂了。数据会丢失。
acks=0的时候，使用异步模式的时候，该模式下kafka无法保证消息，有可能会丢。
2）brocker如何保证不丢失:
acks=all : 所有副本都写入成功并确认。
retries = 一个合理值。
min.insync.replicas=2 消息至少要被写入到这么多副本才算成功。
unclean.leader.election.enable=false 关闭unclean leader选举，即不允许非ISR中的副本被选举为leader，以避免数据丢失。
3）Consumer如何保证不丢失
如果在消息处理完成前就提交了offset，那么就有可能造成数据的丢失。
enable.auto.commit=false 关闭自动提交offset
处理完数据之后手动提交。
18、 kafka的balance是怎么做的 官方原文
Producers publish data to the topics of their choice. The producer is able to choose which message to assign to which partition within the topic. This can be done in a round-robin fashion simply to balance load or it can be done according to some semantic partition function (say based on some key in the message). More on the use of partitioning in a second. 翻译：
生产者将数据发布到他们选择的主题。生产者可以选择在主题中分配哪个分区的消息。这可以通过循环的方式来完成，只是为了平衡负载，或者可以根据一些语义分区功能（比如消息中的一些键）来完成。更多关于分区在一秒钟内的使用。
19、 kafka的消费者方式 consumer采用pull（拉）模式从broker中读取数据。
push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。
对于Kafka而言，pull模式更合适，它可简化broker的设计，consumer可自主控制消费消息的速率，同时consumer可以自己控制消费方式——即可批量消费也可逐条消费，同时还能选择不同的提交方式从而实现不同的传输语义。
pull模式不足之处是，如果kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直等待数据到达。为了避免这种情况，我们在我们的拉请求中有参数，允许消费者请求在等待数据到达的“长轮询”中进行阻塞。