kafka

1、请说明什么是Apache Kafka?

Apache Kafka是由Apache开发的一种发布订阅消息系统,它是一个分布式的、分区的和重复的日志服务。

2、请说明什么是传统的消息传递方法?

传统的消息传递方法包括两种:

·排队:在队列中,一组用户可以从服务器中读取消息,每条消息都发送给其中一个人。

·发布-订阅:在这个模型中,消息被广播给所有的用户。

3、请说明Kafka相对传统技术有什么优势?

Apache Kafka与传统的消息传递技术相比优势之处在于:

快速:单一的Kafka代理可以处理成千上万的客户端,每秒处理数兆字节的读写操作。

可伸缩:在一组机器上对数据进行分区和简化,以支持更大的数据

持久:消息是持久性的,并在集群中进行复制,以防止数据丢失。

设计:它提供了容错保证和持久性

4、在Kafka中broker的意义是什么?

在Kafka集群中,broker术语用于引用服务器。

5、Kafka服务器能接收到的最大信息是多少?

Kafka服务器可以接收到的消息的最大大小是1000000字节。

6、解释Kafka的Zookeeper是什么?我们可以在没有Zookeeper的情况下使用Kafka吗?

Zookeeper是一个开放源码的、高性能的协调服务,它用于Kafka的分布式应用。

不,不可能越过Zookeeper,直接联系Kafka broker。一旦Zookeeper停止工作,它就不能服务客户端请求。

·Zookeeper主要用于在集群中不同节点之间进行通信

·在Kafka中,它被用于提交偏移量,因此如果节点在任何情况下都失败了,它都可以从之前提交的偏移量中获取

·除此之外,它还执行其他活动,如: leader检测、分布式同步、配置管理、识别新节点何时离开或连接、集群、节点实时状态等等。

7、解释Kafka的用户如何消费信息?

在Kafka中传递消息是通过使用sendfile API完成的。它支持将字节从套接口转移到磁盘,通过内核空间保存副本,并在内核用户之间调用内核。

8、解释如何提高远程用户的吞吐量?

如果用户位于与broker不同的数据中心,则可能需要调优套接口缓冲区大小,以对长网络延迟进行摊销。

9、解释一下,在数据制作过程中,你如何能从Kafka得到准确的信息?

在数据中,为了精确地获得Kafka的消息,你必须遵循两件事: 在数据消耗期间避免重复,在数据生产过程中避免重复。

这里有两种方法,可以在数据生成时准确地获得一个语义:

·每个分区使用一个单独的写入器,每当你发现一个网络错误,检查该分区中的最后一条消息,以查看您的最后一次写入是否成功

·在消息中包含一个主键(UUID或其他),并在用户中进行反复制

10、解释如何减少ISR中的扰动?broker什么时候离开ISR?

ISR是一组与leaders完全同步的消息副本,也就是说ISR中包含了所有提交的消息。ISR应该总是包含所有的副本,直到出现真正的故障。如果一个副本从leader中脱离出来,将会从ISR中删除。

11、Kafka为什么需要复制?

Kafka的信息复制确保了任何已发布的消息不会丢失,并且可以在机器错误、程序错误或更常见些的软件升级中使用。

12、如果副本在ISR中停留了很长时间表明什么?

如果一个副本在ISR中保留了很长一段时间,那么它就表明,跟踪器无法像在leader收集数据那样快速地获取数据。

13、请说明如果首选的副本不在ISR中会发生什么?

如果首选的副本不在ISR中,控制器将无法将leadership转移到首选的副本。

14、有可能在生产后发生消息偏移吗?

在大多数队列系统中,作为生产者的类无法做到这一点,它的作用是触发并忘记消息。broker将完成剩下的工作,比如使用id进行适当的元数据处理、偏移量等。

作为消息的用户,你可以从Kafka broker中获得补偿。如果你注视SimpleConsumer类,你会注意到它会获取包括偏移量作为列表的MultiFetchResponse对象。此外,当你对Kafka消息进行迭代时,你会拥有包括偏移量和消息发送的MessageAndOffset对象。

### Kafka 使用教程和核心技术详解 Kafka 是一个分布式流处理平台,最初由 LinkedIn 开发,并于 2011 年开源。它被设计为高吞吐量、低延迟的消息系统,广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理等领域[^1]。 #### Kafka 的核心概念 Kafka 的架构围绕几个关键概念展开: - **主题(Topic)**:Kafka消息的类别或提要名称。生产者将消息发布到特定主题,消费者从主题中订阅消息。 - **分区(Partition)**:每个主题可以划分为多个分区,分区是 Kafka 中并行处理的基础单位。 - **副本(Replica)**:为了提高可靠性,Kafka 会为每个分区创建多个副本,分布在不同的 Broker 上。 - **消费者组(Consumer Group)**:消费者可以组成一个组来共同消费一个主题的消息,组内的每个消费者负责处理一部分分区的消息[^2]。 #### Kafka 的使用方法 Kafka 提供了多种客户端库以支持不同编程语言的开发。以下是一个简单的 Python 示例,展示如何使用 Kafka 生产者和消费者: ```python from kafka import KafkaProducer, KafkaConsumer # 创建 Kafka 生产者 producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092') # 发送消息到指定主题 producer.send('my-topic', b'Hello, Kafka!') producer.flush() producer.close() # 创建 Kafka 消费者 consumer = KafkaConsumer( 'my-topic', bootstrap_servers='localhost:9092', auto_offset_reset='earliest', enable_auto_commit=True, group_id='my-group' ) # 消费消息 for message in consumer: print(f"Received message: {message.value.decode('utf-8')}") ``` #### Kafka 的核心技术详解 Kafka 的核心技术主要包括以下几个方面: - **持久化日志**:Kafka消息存储在磁盘上,并通过顺序写入操作优化性能。这种设计使得 Kafka 能够提供高吞吐量和持久性保证。 - **分区与并行性**:通过将主题划分为多个分区,Kafka 实现了水平扩展的能力。每个分区可以独立地被多个消费者消费。 - **复制机制**:Kafka 的复制机制确保了即使某些 Broker 出现故障,数据仍然可用。领导者分区负责读写操作,而跟随者分区则同步数据[^3]。 - **消费者偏移量管理**:Kafka 允许消费者自行管理偏移量,这为灵活的消费模式提供了支持,例如重新消费旧消息或跳过某些消息。 #### Kafka 的学习资料 对于初学者,可以从官方文档入手,了解 Kafka 的基本概念和配置选项。此外,还有许多在线课程和书籍可以帮助深入理解 Kafka 的原理和实践[^4]。 ```markdown - 官方文档: https://kafka.apache.org/documentation/ - 在线课程: Coursera、Udemy 等平台提供的 Kafka 课程 - 推荐书籍: "Kafka: The Definitive Guide" by Neha Narkhede, Gwen Shapira, and Todd Palino ```
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