大厂面试官竟然这么爱问Kafka,一连八个Kafka问题把我问蒙了?
本文首发于公众号:五分钟学大数据
在面试的时候,发现很多面试官特别爱问Kafka相关的问题,这也不难理解,谁让Kafka是大数据领域中消息队列的唯一王者,单机十万级别的吞吐量,毫秒级别的延迟,这种天生的分布式消息队列,谁能不爱?
在最近的一场面试中,有个面试官看到简历中的项目上写Kafka了,就直接开问Kafka,其他问题基本没问。下面来看下面试官的Kafka八连问:
(以下答案是参考网上资料整理而成,实际面试时只回答了大约三分之一)
1. 为什么要使用 kafka?
缓冲和削峰:上游数据时有突发流量,下游可能扛不住,或者下游没有足够多的机器来保证冗余,kafka在中间可以起到一个缓冲的作用,把消息暂存在kafka中,下游服务就可以按照自己的节奏进行慢慢处理。
解耦和扩展性:项目开始的时候,并不能确定具体需求。消息队列可以作为一个接口层,解耦重要的业务流程。只需要遵守约定,针对数据编程即可获取扩展能力。
冗余:可以采用一对多的方式,一个生产者发布消息,可以被多个订阅topic的服务消费到,供多个毫无关联的业务使用。
健壮性:消息队列可以堆积请求,所以消费端业务即使短时间死掉,也不会影响主要业务的正常进行。
异步通信:很多时候,用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制,允许用户把一个消息放入队列,但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少,然后在需要的时候再去处理它们。
2. Kafka消费过的消息如何再消费?
kafka消费消息的offset是定义在zookeeper中的, 如果想重复消费kafka的消息,可以在redis中自己记录offset的checkpoint点(n个),当想重复消费消息时,通过读取redis中的checkpoint点进行zookeeper的offset重设,这样就可以达到重复消费消息的目的了
3. kafka的数据是放在磁盘上还是内存上,为什么速度会快?
kafka使用的是磁盘存储。
速度快是因为:
- 顺序写入:因为硬盘是机械结构,每次读写都会寻址->写入,其中寻址是一个“机械动作”,它是耗时的。所以硬盘 “讨厌”随机I/O, 喜欢顺序I/O。为了提高读写硬盘的速度,Kafka就是使用顺序I/O。
- Memory Mapped Files(内存映射文件):64位操作系统中一般可以表示20G的数据文件,它的工作原理是直接利用操作系统的Page来实现文件到物理内存的直接映射。完成映射之后你对物理内存的操作会被同步到硬盘上。
- Kafka高效文件存储设计: Kafka把topic中一个parition大文件分成多个小文件段,通过多个小文件段,就容易定期清除或删除已经消费完文件,减少磁盘占用。通过索引信息可以快速定位
message和确定response的 大 小。通过index元数据全部映射到memory(内存映射文件),
可以避免segment file的IO磁盘操作。通过索引文件稀疏存储,可以大幅降低index文件元数据占用空间大小。
注:
- Kafka解决查询效率的手段之一是将数据文件分段,比如有100条Message,它们的offset是从0到99。假设将数据文件分成5段,第一段为0-19,第二段为20-39,以此类推,每段放在一个单独的数据文件里面,数据文件以该段中 小的offset命名。这样在查找指定offset的
Message的时候,用二分查找就可以定位到该Message在哪个段中。 - 为数据文件建 索引数据文件分段 使得可以在一个较小的数据文件中查找对应offset的Message 了,但是这依然需要顺序扫描才能找到对应offset的Message。
为了进一步提高查找的效率,Kafka为每个分段后的数据文件建立了索引文件,文件名与数据文件的名字是一样的,只是文件扩展名为.index。
4. Kafka数据怎么保障不丢失?
分三个点说,一个是生产者端,一个消费者端,一个broker端。
- 生产者数据的不丢失
kafka的ack机制:在kafka发送数据的时候,每次发送消息都会有一个确认反馈机制,确保消息正常的能够被收到,其中状态有0,1,-1。
如果是同步模式:
ack设置为0,风险很大,一般不建议设置为0。即使设置为1,也会随着leader宕机丢失数据。所以如果要严格保证生产端数据不丢失,可设置为-1。
如果是异步模式:
也会考虑ack的状态,除此之外,异步模式下的有个buffer,通过buffer来进行控制数据的发送,有两个值来进行控制,时间阈值与消息的数量阈值,如果buffer满了数据还没有发送出去,有个选项是配置是否立即清空buffer。可以设置为-1,永久阻塞,也就数据不再生产。异步模式下,即使设置为-1。也可能因为程序员的不科学操作,操作数据丢失,比如kill -9,但这是特别的例外情况。
注:
ack=0:producer不等待broker同步完成的确认,继续发送下一条(批)信息。
ack=1(默认):producer要等待leader成功收到数据并得到确认,才发送下一条message。
ack=-1:producer得到follwer确认,才发送下一条数据。
- 消费者数据的不丢失
通过offset commit 来保证数据的不丢失,kafka自己记录了每次消费的offset数值,下次继续消费的时候,会接着上次的offset进行消费。
而offset的信息在kafka0.8版本之前保存在zookeeper中,在0.8版本之后保存到topic中,即使消费者在运行过程中挂掉了,再次启动的时候会找到offset的值,找到之前消费消息的位置,接着消费,由于 offset 的信息写入的时候并不是每条消息消费完成后都写入的,所以这种情况有可能会造成重复消费,但是不会丢失消息。
唯一例外的情况是,我们在程序中给原本做不同功能的两个consumer组设置
KafkaSpoutConfig.bulider.setGroupid的时候设置成了一样的groupid,这种情况会导致这两个组共享同一份数据,就会产生组A消费partition1,partition2中的消息,组B消费partition3的消息,这样每个组消费的消息都会丢失,都是不完整的。 为了保证每个组都独享一份消息数据,groupid一定不要重复才行。
- kafka集群中的broker的数据不丢失
每个broker中的partition我们一般都会设置有replication(副本)的个数,生产者写入的时候首先根据分发策略(有partition按partition,有key按key,都没有轮询)写入到leader中,follower(副本)再跟leader同步数据,这样有了备份,也可以保证消息数据的不丢失。
5. 采集数据为什么选择kafka?
采集层 主要可以使用Flume, Kafka等技术。
Flume:Flume 是管道流方式,提供了很多的默认实现,让用户通过参数部署,及扩展API.
Kafka:Kafka是一个可持久化的分布式的消息队列。 Kafka 是一个非常通用的系统。你可以有许多生产者和很多的消费者共享多个主题Topics。
相比之下,Flume是一个专用工具被设计为旨在往HDFS,HBase发送数据。它对HDFS有特殊的优化,并且集成了Hadoop的安全特性。
所以,Cloudera 建议如果数据被多个系统消费的话,使用kafka;如果数据被设计给Hadoop使用,使用Flume。
6. kafka 重启是否会导致数据丢失?
- kafka是将数据写到磁盘的,一般数据不会丢失。
- 但是在重启kafka过程中,如果有消费者消费消息,那么kafka如果来不及提交offset,可能会造成数据的不准确(丢失或者重复消费)。
7. kafka 宕机了如何解决?
- 先考虑业务是否受到影响
kafka 宕机了,首先我们考虑的问题应该是所提供的服务是否因为宕机的机器而受到影响,如果服务提供没问题,如果实现做好了集群的容灾机制,那么这块就不用担心了。
- 节点排错与恢复
想要恢复集群的节点,主要的步骤就是通过日志分析来查看节点宕机的原因,从而解决,重新恢复节点。
8. 为什么Kafka不支持读写分离?
在 Kafka 中,生产者写入消息、消费者读取消息的操作都是与 leader 副本进行交互的,从 而实现的是一种主写主读的生产消费模型。
Kafka 并不支持主写从读,因为主写从读有 2 个很明显的缺点:
数据一致性问题:数据从主节点转到从节点必然会有一个延时的时间窗口,这个时间 窗口会导致主从节点之间的数据不一致。某一时刻,在主节点和从节点中 A 数据的值都为 X, 之后将主节点中 A 的值修改为 Y,那么在这个变更通知到从节点之前,应用读取从节点中的 A 数据的值并不为最新的 Y,由此便产生了数据不一致的问题。
延时问题:类似 Redis 这种组件,数据从写入主节点到同步至从节点中的过程需要经历 网络→主节点内存→网络→从节点内存 这几个阶段,整个过程会耗费一定的时间。而在 Kafka 中,主从同步会比 Redis 更加耗时,它需要经历 网络→主节点内存→主节点磁盘→网络→从节 点内存→从节点磁盘 这几个阶段。对延时敏感的应用而言,主写从读的功能并不太适用。
而kafka的主写主读的优点就很多了:
- 可以简化代码的实现逻辑,减少出错的可能;
- 将负载粒度细化均摊,与主写从读相比,不仅负载效能更好,而且对用户可控;
- 没有延时的影响;
- 在副本稳定的情况下,不会出现数据不一致的情况。
搜索公众号“五分钟学大数据”,深入钻研大数据技术
大厂面试官竟然这么爱问Kafka,一连八个Kafka问题把我问蒙了?的更多相关文章
- 大厂面试官问你META-INF/spring.factories要怎么实现自动扫描、自动装配?
大厂面试官问你META-INF/spring.factories要怎么实现自动扫描.自动装配? 很多程序员想面试进互联网大厂,但是也有很多人不知道进入大厂需要具备哪些条件,以及面试官会问哪些问题, ...
- 大厂面试官最常问的@Configuration+@Bean(JDKConfig编程方式)
大厂面试官最常问的@Configuration+@Bean(JDKConfig编程方式) 现在大部分的Spring项目都采用了基于注解的配置,采用了@Configuration 替换标签的做法.一 ...
- 【Nginx】面试官竟然问我Nginx如何生成缩略图,还好我看了这篇文章!!
写在前面 今天想写一篇使用Nginx如何生成缩略图的文章,想了半天题目也没想好,这个题目还是一名读者帮我起的.起因就是这位读者最近出去面试,面试官正好问了一个Nginx如何生成缩略图的问题.还别说,就 ...
- 一线大厂面试官最喜欢问的15道Java多线程面试题
前言 在任何Java面试当中多线程和并发方面的问题都是必不可少的一部分.如果你想获得更多职位,那么你应该准备很多关于多线程的问题. 他们会问面试者很多令人混淆的Java线程问题.面试官只是想确信面试者 ...
- iOS开发,这样写简历才能让大厂面试官看重你!
前言: 对于职场来说,简历就如同门面.若是没想好,出了差错,耽误些时日倒不打紧,便是这简历入不了HR的眼,费力伤神还不能觅得好去处,这数年来勤学苦练的大好光阴,岂不辜负? 简历,简而有力.是对一个人工 ...
- 我已经说了5种css居中实现的方式了,面试官竟然说还不够?
这是一篇关于居中对齐方式的总结 开篇之前,先问一下大家都知道几种居中的实现方式? 面试时答出来两三个就不错了,就怕面试官还让你继续说.今天就来总结一下这些居中的方式 使用flex布局设置居中. 使用f ...
- 大厂面试官:Java工程师的“十项全能”
想要成为合格的Java程序员或工程师到底需要具备哪些专业技能,在面试之前到底需要准备哪些东西呢?面试时面试官想了解你的什么专业技能,以下都是一个合格Java软件工程师所要具备的. 一.专业技能 熟练的 ...
- Apache Kafka(八)- Kafka Delivery Semantics for Consumers
Kafka Delivery Semantics 在Kafka Consumer中,有3种delivery semantics,分别为:至多一次(at most once).至少一次(at least ...
- 这些Servlet知识你一定要知道,金九银十大厂面试官都爱问
前言 Servlet是服务器端的Java应用程序,可以生产动态Web页面.透过JSP执行过程可以知道JSP最终被编译成一个.class文件,查看该文件对应的Java类,发现该Java类继承自org.a ...
随机推荐
- 团队作业4-Day2
团队作业4-Day2 项目git地址 1. 站立式会议 2. 项目燃尽图 3. 适当的项目截图(部分) 4. 代码/文档签入记录(部分) 5. 每人每日总结 吴梓华:今日进行了小程序与网页代码编写的区 ...
- 【NOI2019】弹跳(KDT优化建图)
Description 平面上有 \(n\) 个点,分布在 \(w \times h\) 的网格上.有 \(m\) 个弹跳装置,由一个六元组描述.第 \(i\) 个装置有参数:\((p_i, t_i, ...
- 优化Windows电脑常见方法,提高速度,释放硬盘C盘
开始,我们首先让电脑变得易于使用一,提高开机速度常见的使电脑变卡的原因是:一台电脑同时安装了多个杀毒软件.一台电脑安装多个杀毒软件不仅占用你电脑大量内存.有时甚至会产生冲突,这会导致电脑运行非常缓慢, ...
- Java 8 新特性——实践篇
Java 8 新特性--实践篇 参考 Java8新特性 重要更新:Lambda 表达式和Stream API Lambda 表达式 Lambda 表达式引入之前: 举个场景例子:当我们要对一个班级里的 ...
- 拒绝造轮子!如何移植并使用Linux内核的通用链表(附完整代码实现)
在实际的工作中,我们可能会经常使用链表结构来存储数据,特别是嵌入式开发,经常会使用linux内核最经典的双向链表 list_head.本篇文章详细介绍了Linux内核的通用链表是如何实现的,对于经常使 ...
- [日常摸鱼]Luogu2878 [USACO07JAN]Protecting the Flowers
直接贴题面x 有$n$头奶牛跑到FJ的花园里去吃花儿了,它们分别在距离牛圈$T$分钟处吃花儿,每分钟会吃掉$D$朵卡哇伊的花儿,FJ现在要将它们给弄回牛圈,但是他每次只能弄一头回去,来回用时总共为$2 ...
- [水题日常]UVA11181 条件概率(Probability|Given)
话说好久没写blog了 好好学概率论的第一天,这题一开始完全不会写,列出个条件概率的公式就傻了,后来看着lrj老师的书附带的代码学着写的- 因为我比较弱智 一些比较简单的东西也顺便写具体点或者是按照书 ...
- 转载:从输入 URL 到页面加载完的过程中都发生了什么事情?
原帖地址:http://www.guokr.com/question/554991/ 1)把URL分割成几个部分:协议.网络地址.资源路径.其中网络地址指示该连接网络上哪一台计算机,可以是域名或者IP ...
- 为什么会有kafka消息系统?小问题藏着大细节!
前言:老刘今天写这篇文章首先想对一些复制粘贴的博客表达不满:其次是想用通俗易懂的话解释消息系统:最后欢迎各位英雄好汉.女中豪杰前来battle. 1. 为什么有消息系统? 1.1 背景 今天复习kaf ...
- 《深入理解 Java 虚拟机》读书笔记
第二章 Java 内存区域与内存溢出溢出 程序计数器 程序计数器是一块较小的内存空间,它可以看作是当前线程所执行的字节码的行号指示器.字节码解释器工作时就是通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的 ...