Kafka面试题全套整理：消息处理+高可用集群+生产者与消费者实例
有很多人问过我要过Kafka相关的面试题，我一直懒得整理，这几天花了点时间，结合之前面试被问过的、别人咨询过的、我会问别人的进行了相关的整理，也就几十题，大家花个几分钟看看应该都会。面试题列表如下：
- Kafka的用途有哪些？使用场景如何？
- Kafka中的ISR、AR又代表什么？ISR的伸缩又指什么
- Kafka中的HW、LEO、LSO、LW等分别代表什么？
- Kafka中是怎么体现消息顺序性的？
- Kafka中的分区器、序列化器、拦截器是否了解？它们之间的处理顺序是什么？
- Kafka生产者客户端的整体结构是什么样子的？
- Kafka生产者客户端中使用了几个线程来处理？分别是什么？
- Kafka的旧版Scala的消费者客户端的设计有什么缺陷？
- “消费组中的消费者个数如果超过topic的分区，那么就会有消费者消费不到数据”这句话是否正确？如果不正确，那么有没有什么hack的手段？
- 消费者提交消费位移时提交的是当前消费到的新消息的offset还是offset+1?
- 有哪些情形会造成重复消费？
- 那些情景下会造成消息漏消费？
- KafkaConsumer是非线程安全的，那么怎么样实现多线程消费？
- 简述消费者与消费组之间的关系
- 当你使用kafka-topics.sh创建（删除）了一个topic之后，Kafka背后会执行什么逻辑？
- topic的分区数可不可以增加？如果可以怎么增加？如果不可以，那又是为什么？
- topic的分区数可不可以减少？如果可以怎么减少？如果不可以，那又是为什么？
- 创建topic时如何选择合适的分区数？
- Kafka目前有那些内部topic，它们都有什么特征？各自的作用又是什么？
- 优先副本是什么？它有什么特殊的作用？
- Kafka有哪几处地方有分区分配的概念？简述大致的过程及原理
- 简述Kafka的日志目录结构
- Kafka中有那些索引文件？
- 如果我指定了一个offset，Kafka怎么查找到对应的消息？
- 如果我指定了一个timestamp，Kafka怎么查找到对应的消息？
- 聊一聊你对Kafka的Log Retention的理解
- 聊一聊你对Kafka的Log Compaction的理解
- 聊一聊你对Kafka底层存储的理解（页缓存、内核层、块层、设备层）
- 聊一聊Kafka的延时操作的原理
- 聊一聊Kafka控制器的作用
- 消费再均衡的原理是什么？（提示：消费者协调器和消费组协调器）
- Kafka中的幂等是怎么实现的
- Kafka中的事务是怎么实现的（这题我去面试6加被问4次，照着答案念也要念十几分钟，面试官简直凑不要脸。实在记不住的话...只要简历上不写精通Kafka一般不会问到，我简历上写的是“熟悉Kafka，了解RabbitMQ....”）
- Kafka中有那些地方需要选举？这些地方的选举策略又有哪些？
- 失效副本是指什么？有那些应对措施？
- 多副本下，各个副本中的HW和LEO的演变过程
- 为什么Kafka不支持读写分离？
- Kafka在可靠性方面做了哪些改进？（HW, LeaderEpoch）
- Kafka中怎么实现死信队列和重试队列？
- Kafka中的延迟队列怎么实现（这题被问的比事务那题还要多！！！听说你会Kafka，那你说说延迟队列怎么实现？）
- Kafka中怎么做消息审计？
- Kafka中怎么做消息轨迹？
- Kafka中有那些配置参数比较有意思？聊一聊你的看法
- Kafka中有那些命名比较有意思？聊一聊你的看法
- Kafka有哪些指标需要着重关注？
- 怎么计算Lag？(注意read_uncommitted和read_committed状态下的不同)
- Kafka的那些设计让它有如此高的性能？
- Kafka有什么优缺点？
- 还用过什么同质类的其它产品，与Kafka相比有什么优缺点？
- 为什么选择Kafka?
- 在使用Kafka的过程中遇到过什么困难？怎么解决的？
- 怎么样才能确保Kafka极大程度上的可靠性？
- 聊一聊你对Kafka生态的理解
如果上面的问题都能掌握，相信在面试Kafka的时候肯定能够完全应付。如果还应付不了，请告知公司及职位，我去投简历会会他。如果上面1/3题回答都有难度的话，是该好好学习一下Kafka啦。
建议收藏本文，准备找工作前可以对着复习一下。
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