kafka面试题整理

消息队列的性能好坏,其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一。下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度,分析Kafka是如何实现高效文件存储,及实际应用效果。

 

 1.1  Kafka的特性:

- 高吞吐量、低延迟:kafka每秒可以处理几十万条消息,它的延迟最低只有几毫秒,每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consume操作。

- 可扩展性:kafka集群支持热扩展

- 持久性、可靠性:消息被持久化到本地磁盘,并且支持数据备份防止数据丢失

- 容错性:允许集群中节点失败(若副本数量为n,则允许n-1个节点失败)

- 高并发:支持数千个客户端同时读写

 

1)每个service里面的kafka consumer数量都小于对应的topic的partition数量,但是所有服务的consumer数量之和等于partition的数量,这是因为分布式service服务的所有consumer都来自一个consumer group;

2) 如果来自不同的consumer group就会处理重复的message了。同一个consumer group下的consumer不能处理同一个partition,不同的consumer group可以处理同一个topic,那么都是顺序处理message,一定会处理重复的。

一般这种情况都是两个不同的业务逻辑,才会启动两个consumer group来处理一个topic。

 

线程的同步:相当于多个线程去同时访问同一块资源,但是每次只能有一个线程去访问,也就是会阻塞。解决线程同步的方法有(这也是常问的):互斥锁,信号处理,条件变量。

怎么创建socket通信

服务器:

1.创建一个socket

2.bind一个句柄(端口和地址)

3.listen设置监听的客户数

4.accept客户端的句柄

5.读写。

客户机:

1.创建一个socket

2.connect到服务器

3.读写操作。

 

线程和进程的区别:

1.进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。 线程是:是CPU调度和分派的基本单位。

 2.线程的开销比进程的开销小。

3.一个进程里面可以创建多个线程。

4.进程是独立的内存单元,线程可以多个线程共享一片资源,提高处理效率。

 

进程间的通信方式有哪几种:

管道,信号,socket,共享内存,消息队列
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原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/u010705742/article/details/85695442

<think>我们正在处理用户关于Redis和Kafka面试题的查询。根据对话历史,用户之前询问了Webhook与消息队列的关系,现在转向面试题。引用内容中提供了Redis事务、集群以及Kafka文件结构的片段,但用户明确要求“Redis和Kafka的常见面试题及答案”,因此我们需要整合相关知识。考虑到引用内容:引用[1]:Redis事务的不可回滚性(编程错误无法通过回滚解决)和集群方案分类。引用[2]:RedisCluster的故障场景(半数以上主节点故障导致不可用)。引用[3]:Kafka的segment文件组成(.index,.log,.timeindex)。但用户需要的是面试题,所以我们要扩展更多常见问题,同时结合引用内容。结构化回答:1.Redis面试题(包含事务、集群、持久化等)2.Kafka面试题(包含基础概念、文件结构、可靠性等)3.混合使用场景(如Redis和Kafka结合使用)注意:由于引用内容有限,我们将基于知识库补充常见面试题,并标注引用涉及的部分。参考:-Redis部分:事务、集群(包括引用[1][2])、持久化、数据类型等-Kafka部分:文件结构(引用[3])、副本机制、生产者消费者、Exactly-Once语义等回答格式:使用标题分段,代码块展示关键代码,表格对比等。同时末尾生成相关问题。特别提示:根据引用[3],我们可以详细解释Kafka的segment文件结构。现在构建回答:</think> 以下整理了 Redis 和 Kafka 常见面试题及答案,结合引用内容进行技术解析: --- ### 🔍 一、Redis 常见面试题 #### 1. Redis事务的局限性(引用[1]) **问题**:Redis事务为什么不支持回滚? **答案**: Redis采用「乐观锁」机制,通过`MULTI/EXEC`执行命令队列。**不支持回滚**的核心原因: - 编程错误无法通过回滚解决(如对字符串执行`INCR`) - 设计哲学强调简单高效,错误应在开发阶段解决 - 语法错误会拒绝执行整个事务(类型错误继续执行其他命令) #### 2. Redis集群高可用性(引用[2]) **问题**:什么场景会导致Redis Cluster完全不可用? **答案**: 当**半数以上主节点同时故障**时,集群将不可用: ```mermaid graph TB A[网络分区] --> B{主节点分区A:3节点<br>主节点分区B:2节点} B -->|分区A超过半数| C[集群正常] B -->|分区B<半数| D[集群不可用] ``` **根本原因**:故障转移需要多数主节点达成共识,节点不足无法选举新主节点[^2]。 #### 3. 集群方案对比 | **类型** | 分片方式 | 适用场景 | 缺点 | |----------------|-------------------|-----------------------|--------------------| | Redis Cluster | 槽位分片(16384) | 大数据量高可用 | 跨槽事务不支持 | | Codis | Proxy分片 | 兼容旧客户端 | Proxy单点风险 | | Twemproxy | 一致性哈希 | 简单分片 | 无数据复制能力 | --- ### 📊 二、Kafka 常见面试题 #### 1. Segment文件结构(引用[3]) **问题**:Kafka的.log/.index/.timeindex文件作用? **答案**: ```plaintext └── topic-partition ├── 00000000000.log # 消息数据(顺序写入) ├── 00000000000.index # 位移索引(稀疏索引) └── 00000000000.timeindex # 时间戳索引 ``` **协作原理**: $$ \text{查找效率} = O(\log n) + \text{常数扫描} $$ 通过.index定位.log文件的物理偏移,避免全量扫描[^3]。 #### 2. 高可靠性保障 **问题**:如何保证Kafka消息不丢失? **答案**: 需三方协作: - **生产者**:`acks=all` + 异步重试 - **Broker**:`replication.factor≥3` + `min.insync.replicas≥2` - **消费者**:关闭auto-commit + 手动提交位移 #### 3. 为什么高性能? **核心机制**: 1. 顺序磁盘I/O(抵消机械盘寻道瓶颈) 2. Zero-Copy技术(`sendfile`系统调用) 3. 页缓存(Page Cache)代替JVM缓存 --- ### ⚡ 三、Redis与Kafka协同场景 #### 实时计数 + 流处理架构 ```mermaid sequenceDiagram participant C as Client participant R as Redis participant K as Kafka C->>R: INCR计数器 R->>K: 异步推送变更事件 K->>Spark: 流式聚合 ``` **优势**: - Redis处理实时查询(低延迟) - Kafka保证事件不丢失(高可靠) ---
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