【Java程序员面试专栏 分布式中间件】Kafka 核心面试指引

本文全面介绍了Kafka的核心知识,包括基础概念、与RabbitMQ的区别、消息模型、架构设计、生产策略、消费策略、存储机制、消息策略等。Kafka作为分布式流式处理平台,其高吞吐量、可靠性和扩展性使其广泛应用于消息队列、日志聚合、大数据应用等多个场景。文章深入讨论了Kafka如何通过分区、副本同步、ACK机制等保证数据的可靠性和高并发,并探讨了如何处理消息丢失和重复消费的问题,以实现高效的消息处理。

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关于Kafka部分的核心知识进行一网打尽,包括Kafka的基本概念,基本架构,工作流程,存储机制,生产策略和消费策略,通过一篇文章串联面试重点,并且帮助加强日常基础知识的理解,全局思维导图如下所示
在这里插入图片描述

基础概念

从Kafka的基本定义和应用场景等说起

Kafka 是什么?主要应用场景有哪些?

Kafka 是一个分布式流式处理平台,它被设计用于构建实时的数据管道和流应用程序。Kafka 主要用于处理高吞吐量的数据流,并支持容错处理。流平台具有三个关键功能:

  1. 消息队列【传递消息】:发布和订阅消息流,这个功能类似于消息队列,这也是 Kafka 也被归类为消息队列的原因。
  2. 容错的持久方式存储记录消息流【存储消息】:Kafka 会把消息持久化到磁盘,有效避免了消息丢失的风险
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