【大数据】Kafka高频面试题（一）_kafka能接收到的最大消息是多少

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取

2. 什么是消费者组,有什么作用？

首先我们来看看什么是「消费者组」:
消费者组 Consumer Group，顾名思义就是由多个 Consumer 组成，且拥有一个公共且唯一的 Group ID。组内每个消费者负责消费不同分区的数据，**但一个分区只能由一个组内消费者消费，**消费者组之间互不影响。

为什么 Kafka 要设计 Consumer Group, 只有 Consumer 不可以吗？

我们知道 Kafka 是一款高吞吐量，低延迟，高并发, 高可扩展的消息队列产品， 那么如果某个 Topic 拥有数百万到数千万的数据量， 仅仅依靠 Consumer 进程消费， 消费速度可想而知， 所以需要一个扩展性较好的机制来保障消费进度， 这个时候 Consumer Group 应运而生， Consumer Group 是 Kafka 提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。

Kafka Consumer Group 特点如下:

1）每个 Consumer Group 有一个或者多个 Consumer。
2）每个 Consumer Group 拥有一个公共且唯一的 Group ID。
3) Consumer Group 在消费 Topic 的时候，Topic 的每个 Partition 只能分配给组内的某个 Consumer，只要被任何 Consumer 消费一次, 那么这条数据就可以认为被当前 Consumer Group 消费成功。

3. 在 Kafka 中，ZooKeeper 的作用是什么？

先说标准答案：目前，Kafka 使用 ZooKeeper 存放集群元数据、成员管理、Controller 选举，以及其他一些管理类任务。之后，等 KIP-500 提案完成后，Kafka 将完全不再依赖于 ZooKeeper。

记住，一定要突出“目前”，以彰显你非常了解社区的演进计划。“存放元数据”是指主题分区的所有数据都保存在 ZooKeeper 中，且以它保存的数据为权威，其他“人”都要与它保持对齐。“成员管理”是指 Broker 节点的注册、注销以及属性变更，等等。“Controller 选举”是指选举集群 Controller，而其他管理类任务包括但不限于主题删除、参数配置等。

不过，抛出 KIP-500 也可能是个双刃剑。碰到非常资深的面试官，他可能会进一步追问你 KIP-500 是做的。一言以蔽之：KIP-500 思想，是使用社区自研的基于 Raft 的共识算