我是靠谱客的博主 瘦瘦小甜瓜,最近开发中收集的这篇文章主要介绍kafka原理理解(一),觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

1.Kafka consumer是否可以消费指定分区消息?
Kafka consumer消费消息时,向broker发出"fetch"请求去消费特定分区的消息,consumer指定消息在日志中的偏移量(offset),就可以消费从这个位置开始的消息,customer拥有了offset的控制权,可以向后回滚去重新消费之前的消息,这是很有意义的。
消费者每次消费数据的时候,消费者都会记录消费的物理偏移量(offset)的位置,等到下次消费时,他会接着上次位置继续消费。

2.Kafka判断一个节点是否还活着有那两个条件?
(1)节点必须可以维护和ZooKeeper的连接,Zookeeper通过心跳机制检查每个节点的连接
(2)如果节点是个follower,他必须能及时的同步leader的写操作,延时不能太久

3.Kafka消息是采用Pull模式,还是Push模式?
Kafka最初考虑的问题是,customer应该从brokes拉取消息还是brokers将消息推送到consumer,也就是pull还push。在这方面,Kafka遵循了一种大部分消息系统共同的传统的设计:producer将消息推送到broker,consumer从broker拉取消息

Pull有个缺点是,如果broker没有可供消费的消息,将导致consumer不断在循环中轮询,直到新消息到达。为了避免这点,Kafka有个参数可以让consumer阻塞直到新消息到达

4.consumer水平扩展如何实现

kafka支持consumer水平扩展,可以让多个consumer加入一个consumer group,在一个consumer group中,每个分区只能分配给一个consumer,当kafka服务端增加分区数量进行水平扩展后,可以向consumer group中增加新的consumer来提高整个consumer group的消费能力,当consumer group 中的一个consumer出现故障下线时,会通过rebalance操作下线consumer,它负责处理的分区将分配给其他consumer

5.消息的顺序

kafka保证一个partition内消息是有序的,但是并不保证多个partition之间的数据有顺序,每个topic可以划分成多个分区,同一个topic下的不同分区包含的消息是不同的,每个消息在被添加到分区时,都会被分配一个offset,它是此消息在分区中的唯一编号,kafka通过offset保证消息在分区内的顺序,offset顺序不跨分区,即kafka只保证在同一个分区内的消息是有序的

6.kafka  unclean 配置代表啥,会对 spark streaming 消费有什么影响?

unclean.leader.election.enable 为true的话,意味着非ISR集合的broker 也可以参与选举,这样有可能就会丢数据,spark streaming在消费过程中拿到的 end offset 会突然变小,导致 spark streaming job挂掉。如果unclean.leader.election.enable参数设置为true,就有可能发生数据丢失和数据不一致的情况,Kafka的可靠性就会降低;而如果unclean.leader.election.enable参数设置为false,Kafka的可用性就会降低。

7.如果leader crash时,ISR为空怎么办?

kafka在Broker端提供了一个配置参数:unclean.leader.election,这个参数有两个值:
true(默认):允许不同步副本成为leader,由于不同步副本的消息较为滞后,此时成为leader,可能会出现消息不一致的情况。
false:不允许不同步副本成为leader,此时如果发生ISR列表为空,会一直等待旧leader恢复,降低了可用性

8.kafka中consumer group 是什么概念?

       同样是逻辑上的概念,是Kafka实现单播和广播两种消息模型的手段。同一个topic的数据,会广播给不同的group;同一个group中的worker,只有一个worker能拿到这个数据。换句话说,对于同一个topic,每个group都可以拿到同样的所有数据,但是数据进入group后只能被其中的一个worker消费。group内的worker可以使用多线程或多进程来实现,也可以将进程分散在多台机器上,worker的数量通常不超过partition的数量,且二者最好保持整数倍关系,因为Kafka在设计时假定了一个partition只能被一个worker消费(同一group内)。
 

最后

以上就是瘦瘦小甜瓜为你收集整理的kafka原理理解(一)的全部内容,希望文章能够帮你解决kafka原理理解(一)所遇到的程序开发问题。

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