kafka常见问题（2）

11、LEO、LSO、AR、ISR、HW 都表示什么含义?

• LEO:Log End Offset。日志末端位移值或末端偏移量，表示日志下一条待插入消息的 位移值。举个例子，如果日志有 10 条消息，位移值从 0 开始，那么，第 10 条消息的位 移值就是 9。此时，LEO = 10。
• LSO:Log Stable Offset。这是 Kafka 事务的概念。如果你没有使用到事务，那么这个 值不存在(其实也不是不存在，只是设置成一个无意义的值)。该值控制了事务型消费 者能够看到的消息范围。它经常与 Log Start Offset，即日志起始位移值相混淆，因为 有些人将后者缩写成 LSO，这是不对的。在 Kafka 中，LSO 就是指代 Log Stable Offset。
• AR:Assigned Replicas。AR 是主题被创建后，分区创建时被分配的副本集合，副本个 数由副本因子决定。
• ISR:In-Sync Replicas。Kafka 中特别重要的概念，指代的是 AR 中那些与 Leader 保 持同步的副本集合。在 AR 中的副本可能不在 ISR 中，但 Leader 副本天然就包含在 ISR 中。关于 ISR，还有一个常见的面试题目是如何判断副本是否应该属于 ISR。目前的判断 依据是:Follower 副本的 LEO 落后 Leader LEO 的时间，是否超过了 Broker 端参数 replica.lag.time.max.ms 值。如果超过了，副本就会被从 ISR 中移除。
• HW:高水位值(High watermark)。这是控制消费者可读取消息范围的重要字段。一 个普通消费者只能“看到”Leader 副本上介于 Log Start Offset 和 HW(不含)之间的 所有消息。水位以上的消息是对消费者不可见的。关于 HW，问法有很多，我能想到的 最高级的问法，就是让你完整地梳理下 Follower 副本拉取 Leader 副本、执行同步机制 的详细步骤。这就是我们的第 20 道题的题目，一会儿我会给出答案和解析。

12、Kafka 能手动删除消息吗?
其实，Kafka 不需要用户手动删除消息。它本身提供了留存策略，能够自动删除过期消息。 当然，它是支持手动删除消息的。因此，你最好从这两个维度去回答。

• 对于设置了 Key 且参数 cleanup.policy=compact 的主题而言，我们可以构造一条 <Key，null> 的消息发送给 Broker，依靠 Log Cleaner 组件提供的功能删除掉该 Key 的消息。
• 对于普通主题而言，我们可以使用 kafka-delete-records 命令，或编写程序调用 Admin.deleteRecords 方法来删除消息。这两种方法殊途同归，底层都是调用 Admin 的 deleteRecords 方法，通过将分区 Log Start Offset 值抬高的方式间接删除消息。

13、__consumer_offsets 是做什么用的?

这是一个内部主题，公开的官网资料很少涉及到。因此，我认为，此题属于面试官炫技一类 的题目。你要小心这里的考点:该主题有 3 个重要的知识点，你一定要全部答出来，才会显得对这块知识非常熟悉。

它是一个内部主题，无需手动干预，由 Kafka 自行管理。当然，我们可以创建该主题。

它的主要作用是负责注册消费者以及保存位移值。可能你对保存位移值的功能很熟悉， 但其实该主题也是保存消费者元数据的地方。千万记得把这一点也回答上。另外，这里 的消费者泛指消费者组和独立消费者，而不仅仅是消费者组。

Kafka 的 GroupCoordinator 组件提供对该主题完整的管理功能，包括该主题的创建、 写入、读取和 Leader 维护等。

14、分区 Leader 选举策略有几种?

分区的 Leader 副本选举对用户是完全透明的，它是由 Controller 独立完成的。你需要回答的是，在哪些场景下，需要执行分区 Leader 选举。每一种场景对应于一种选举策略。当前，Kafka 有 4 种分区 Leader 选举策略。

• OfflinePartition Leader 选举:每当有分区上线时，就需要执行 Leader 选举。所谓的分区上线，可能是创建了新分区，也可能是之前的下线分区重新上线。这是最常见的分区 Leader 选举场景。
• ReassignPartition Leader 选举:当你手动运行 kafka-reassign-partitions 命令，或者是调用 Admin 的 alterPartitionReassignments 方法执行分区副本重分配时，可能触发此类选举。假设原来的 AR 是[1，2，3]，Leader 是 1，当执行副本重分配后，副本集 合 AR 被设置成[4，5，6]，显然，Leader 必须要变更，此时会发生 Reassign Partition Leader 选举。
• PreferredReplicaPartition Leader 选举:当你手动运行 kafka-preferred-replica- election 命令，或自动触发了 Preferred Leader 选举时，该类策略被激活。所谓的 Preferred Leader，指的是 AR 中的第一个副本。比如 AR 是[3，2，1]，那么， Preferred Leader 就是 3。
• ControlledShutdownPartition Leader 选举:当 Broker 正常关闭时，该 Broker 上 的所有 Leader 副本都会下线，因此，需要为受影响的分区执行相应的 Leader 选举。

这 4 类选举策略的大致思想是类似的，即从 AR 中挑选首个在 ISR 中的副本，作为新 Leader。当然，个别策略有些微小差异。不过，回答到这种程度，应该足以应付面试官 了。毕竟，微小差别对选举 Leader 这件事的影响很小。

15、Kafka 的哪些场景中使用了零拷贝(Zero Copy)?

Zero Copy 是特别容易被问到的高阶题目。在 Kafka 中，体现 Zero Copy 使用场景的地方有两处:基于 mmap 的索引和日志文件读写所用的 TransportLayer。

先说第一个。索引都是基于 MappedByteBuffer 的，也就是让用户态和内核态共享内核态 的数据缓冲区，此时，数据不需要复制到用户态空间。不过，mmap 虽然避免了不必要的 拷贝，但不一定就能保证很高的性能。在不同的操作系统下，mmap 的创建和销毁成本可 能是不一样的。很高的创建和销毁开销会抵消 Zero Copy 带来的性能优势。由于这种不确 定性，在 Kafka 中，只有索引应用了 mmap，最核心的日志并未使用 mmap 机制。

再说第二个。TransportLayer 是 Kafka 传输层的接口。它的某个实现类使用了 FileChannel 的 transferTo 方法。该方法底层使用 sendfile 实现了 Zero Copy。对 Kafka 而言，如果 I/O 通道使用普通的 PLAINTEXT，那么，Kafka 就可以利用 Zero Copy 特 性，直接将页缓存中的数据发送到网卡的 Buffer 中，避免中间的多次拷贝。相反，如果 I/O 通道启用了 SSL，那么，Kafka 便无法利用 Zero Copy 特性了。

深度思考题

16、Kafka 为什么不支持读写分离?

这道题目考察的是你对 Leader/Follower 模型的思考。

Leader/Follower 模型并没有规定 Follower 副本不可以对外提供读服务。很多框架都是允 许这么做的，只是 Kafka 最初为了避免不一致性的问题，而采用了让 Leader 统一提供服 务的方式。

不过，在开始回答这道题时，你可以率先亮出观点:自 Kafka 2.4 之后，Kafka 提供了有限度的读写分离，也就是说，Follower 副本能够对外提供读服务。

说完这些之后，你可以再给出之前的版本不支持读写分离的理由。

• 场景不适用。读写分离适用于那种读负载很大，而写操作相对不频繁的场景，可 Kafka 不属于这样的场景。
• 同步机制。Kafka 采用 PULL 方式实现 Follower 的同步，因此，Follower 与 Leader 存 在不一致性窗口。如果允许读 Follower 副本，就势必要处理消息滞后(Lagging)的问题。

17、如何调优 Kafka?

回答任何调优问题的第一步，就是确定优化目标，并且定量给出目标!这点特别重要。对于 Kafka 而言，常见的优化目标是吞吐量、延时、持久性和可用性。每一个方向的优化思路都 是不同的，甚至是相反的。

确定了目标之后，还要明确优化的维度。有些调优属于通用的优化思路，比如对操作系统、 JVM 等的优化;有些则是有针对性的，比如要优化 Kafka 的 TPS。我们需要从 3 个方向去考虑

• Producer 端:增加 batch.size、linger.ms，启用压缩，关闭重试等。
• Broker 端:增加 num.replica.fetchers，提升 Follower 同步 TPS，避免 Broker Full GC 等。
• Consumer:增加 fetch.min.bytes 等

18、Controller 发生网络分区(Network Partitioning)时，Kafka 会怎 么样?

这道题目能够诱发我们对分布式系统设计、CAP 理论、一致性等多方面的思考。不过，针 对故障定位和分析的这类问题，我建议你首先言明“实用至上”的观点，即不论怎么进行理论分析，永远都要以实际结果为准。一旦发生 Controller 网络分区，那么，第一要务就是 查看集群是否出现“脑裂”，即同时出现两个甚至是多个 Controller 组件。这可以根据 Broker 端监控指标 ActiveControllerCount 来判断。

现在，我们分析下，一旦出现这种情况，Kafka 会怎么样。

由于 Controller 会给 Broker 发送 3 类请求，即LeaderAndIsrRequest、 StopReplicaRequest 和 UpdateMetadataRequest，因此，一旦出现网络分区，这些请求将不能顺利到达 Broker 端。这将影响主题的创建、修改、删除操作的信息同步，表现为 集群仿佛僵住了一样，无法感知到后面的所有操作。因此，网络分区通常都是非常严重的问 题，要赶快修复。

19、Java Consumer 为什么采用单线程来获取消息?

在回答之前，如果先把这句话说出来，一定会加分:Java Consumer 是双线程的设计。一 个线程是用户主线程，负责获取消息;另一个线程是心跳线程，负责向 Kafka 汇报消费者 存活情况。将心跳单独放入专属的线程，能够有效地规避因消息处理速度慢而被视为下线 的“假死”情况。

单线程获取消息的设计能够避免阻塞式的消息获取方式。单线程轮询方式容易实现异步非阻塞式，这样便于将消费者扩展成支持实时流处理的操作算子。因为很多实时流处理操作算子都不能是阻塞式的。另外一个可能的好处是，可以简化代码的开发。多线程交互的代码是非常容易出错的。

20、简述 Follower 副本消息同步的完整流程

首先，Follower 发送 FETCH 请求给 Leader。接着，Leader 会读取底层日志文件中的消 息数据，再更新它内存中的 Follower 副本的 LEO 值，更新为 FETCH 请求中的 fetchOffset 值。最后，尝试更新分区高水位值。Follower 接收到 FETCH 响应之后，会把 消息写入到底层日志，接着更新 LEO 和 HW 值。

Leader 和 Follower 的 HW 值更新时机是不同的，Follower 的 HW 更新永远落后于 Leader 的 HW。这种时间上的错配是造成各种不一致的原因。