程序员：我就在简历上写了熟悉kafka，结果面试官就逮着问，硬问

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原创最新推荐文章于 2026-04-24 00:30:00 发布 465 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

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霸哥：怎么了？看起来心情不太好的亚子？

程序员：昨天去面试，被一个面试官怼了

霸哥：还有这种事？

程序员：是啊，我也没想到，我都以为面试一切顺利了，结果二面的时候被那个面试官逮了！

霸哥：怎么回事啊？

程序员：我之前做简历的时候，为了让技能这一块丰富好看点，写有Java基础扎实、会用JVM啥的、了解分布式、Zookeeper注册中心，也就加了一个熟悉kafka，然后，面试官就逮着kafka问

霸哥：你熟悉的话，应该就没什么问题啊？

程序员：我写的是熟悉，不是精通，问一些概念原理我都答了，接下来就是Kafka 数据存储设计、生产者设计、消费者设计，一通问，唉~

下面霸哥就来跟大家分享一下有关于kafka的核心技术知识，掌握了这些，是熟悉，还是精通，你们说了算！

注意：以下内容摘自一份283页的pdf，《Java核心技术点》↓

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等等...

Kafka 概念

Kafka 是一种高吞吐量、分布式、基于发布/订阅的消息系统，最初由 LinkedIn 公司开发，使用Scala 语言编写，目前是 Apache 的开源项目。

1. broker：Kafka 服务器，负责消息存储和转发；

2. topic：消息类别，Kafka 按照 topic 来分类消息；

3. partition：topic 的分区，一个 topic 可以包含多个 partition，topic 消息保存在各个partition 上；

4. offset：消息在日志中的位置，可以理解是消息在 partition 上的偏移量，也是代表该消息的唯一序号；

5. Producer：消息生产者；

6. Consumer：消息消费者；

7. Consumer Group：消费者分组，每个 Consumer 必须属于一个 group；

8. Zookeeper：保存着集群 broker、topic、partition 等 meta 数据；另外，还负责 broker 故障发现，partition leader 选举，负载均衡等功能；

Kafka 数据存储设计

1、partition 的数据文件（offset，MessageSize，data）

partition 中的每条 Message 包含了以下三个属性：offset，MessageSize，data，其中 offset 表示 Message 在这个 partition 中的偏移量，offset 不是该 Message 在 partition 数据文件中的实际存储位置，而是逻辑上一个值，它唯一确定了 partition 中的一条 Message，可以认为 offset 是partition 中 Message 的 id；MessageSize 表示消息内容 data 的大小；data 为 Message 的具体内容。

2、数据文件分段 segment（顺序读写、分段命令、二分查找）

partition 物理上由多个 segment 文件组成，每个 segment 大小相等，顺序读写。每个 segment数据文件以该段中最小的 offset 命名，文件扩展名为.log。这样在查找指定 offset 的 Message 的时候，用二分查找就可以定位到该 Message 在哪个 segment 数据文件中。

3、数据文件索引（分段索引、稀疏存储）

Kafka 为每个分段后的数据文件建立了索引文件，文件名与数据文件的名字是一样的，只是文件扩展名为.index。index 文件中并没有为数据文件中的每条 Message 建立索引，而是采用了稀疏存储的方式，每隔一定字节的数据建立一条索引。这样避免了索引文件占用过多的空间，从而可以将索引文件保留在内存中。

生产者设计

1、负载均衡（partition 会均衡分布到不同 broker 上）

由于消息 topic 由多个 partition 组成，且 partition 会均衡分布到不同 broker 上，因此，为了有效利用 broker 集群的性能，提高消息的吞吐量，producer 可以通过随机或者 hash 等方式，将消息平均发送到多个 partition 上，以实现负载均衡。

2、批量发送

是提高消息吞吐量重要的方式，Producer 端可以在内存中合并多条消息后，以一次请求的方式发送了批量的消息给 broker，从而大大减少 broker 存储消息的 IO 操作次数。但也一定程度上影响了消息的实时性，相当于以时延代价，换取更好的吞吐量。

3、压缩（GZIP 或 Snappy）

Producer 端可以通过 GZIP 或 Snappy 格式对消息集合进行压缩。Producer 端进行压缩之后，在Consumer 端需进行解压。压缩的好处就是减少传输的数据量，减轻对网络传输的压力，在对大数据处理上，瓶颈往往体现在网络上而不是 CPU（压缩和解压会耗掉部分 CPU 资源）。

消费者设计

Consumer Group

同一 Consumer Group 中的多个 Consumer 实例，不同时消费同一个 partition，等效于队列模式。partition 内消息是有序的，Consumer 通过 pull 方式消费消息。Kafka 不删除已消费的消息对于 partition，顺序读写磁盘数据，以时间复杂度 O(1)方式提供消息持久化能力。