21
10月
2023
Kafka是如何保证消息不丢失?
需要从三个层面去解决这个问题
生产者发送消息到Brocker丢失
设置异步发送,发送失败使用回调进行记录或重发
失败重试,参数配置,可以设置重试次数消息在Brocker中存储丢失
发送确认acks,选择all,让所有的副本都参与保存数据后确认
消费者从Brocker接收消息丢失
关闭自动提交偏移量,开启手动提交偏移量
提交方式,最好是同步+异步提交
Kafka中消息的重复消费问题如何解决的?
- 关闭自动提交偏移量,开启手动提交偏移量
- 提交方式,最好是同步+异步提交
- 幂等方案
参考:
Kafka如何保证消息的顺序性?
问题原因:
一个topic的数据可能存储在不同的分区中,每个分区都有一个按照顺序的存储的偏移量,如果消费者关联了多个分区不能保证顺序性
解决方案(两种方式)
- 发送消息时指定分区号
- 发送消息时按照相同的业务设置相同的key
Kafka的高可用机制有了解过嘛?
可以从两个层面回答,第一个是集群,第二个是复制机制:
集群:
一个kafka集群由多个broker实例组成,即使某一台宕机,也不耽误其他broker继续对外提供服务
复制机制:
一个topic有多个分区,每个分区有多个副本,有一个leader,其余的是follower,副本存储在不同的broker中所有的分区副本的内容是都是相同的,如果leader发生故障时,会自动将其中一个follower提升为leader,保证了系统的容错性、高可用性
解释一下复制机制中的ISR?
ISR (in-sync replica) 需要同步复制保存的follower
分区副本分为了两类,一个是ISR,与leader副本同步保存数据,另外一个普通的副本,是异步同步数据,当leader挂掉之后,会优先从ISR副本列表中选取一个作为leader。
Kafka的数据清理机制有了解过嘛?
Kafka存储结构
- Kafka中topic的数据存储在分区上,分区如果文件过大会分段存储segment
- 每个分段都在磁盘上以索引(xxxx.index)和日志文件(xxxx.log)的形式存储
- 分段的好处是,第一能够减少单个文件内容的大小,查找数据方便,第二方便kafka进行日志清理。
日志的清理策略有两个:
- 根据消息的保留时间,当消息保存的时间超过了指定的时间,就会触发清理,默认是168小时(7天)
- 根据topic存储的数据大小,当topic所占的日志文件大小大于一定的闻值,则开始删除最久的消息。 (默认关闭)
Kafka中实现高性能的设计有了解过嘛?
Kafka高性能,是多方面协同的结果,包括宏观架构、分布式存储、ISR数据同步、以及高效的利用磁盘、操作系统特性等。主要体现有这么几点:
- 消息分区:不受单台服务器的限制,可以不受限的处理更多的数据
- 顺序读写:磁盘顺序读写,提升读写效率
- 页缓存:把磁盘中的数据缓存到内存中,把对磁盘的访问变为对内存的访问
- 零拷贝:减少上下文切换及数据拷贝
- 消息压缩:减少磁盘IO和网络IO
- 分批发送:将消息打包批量发送,减少网络开销