卡夫卡

卡夫卡面试通关秘籍：从原理到实战高频考点拆解

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卡夫卡面试必问：消息存储机制

面试官最爱追问卡夫卡的存储设计。我会从物理结构讲起：卡夫卡的消息是按分区(Partition) 顺序写入日志文件的，每个分区对应一个文件夹。这里的关键是理解分段(Segment) 机制——数据被拆成1GB左右的segment文件，新数据只追加到active segment。当被问及性能优化时，重点强调零拷贝(Zero-Copy) 技术：通过sendfile系统调用省去内核态到用户态的数据拷贝，配合PageCache实现磁盘顺序写的高吞吐。

卡夫卡的高可用保障

卡夫卡的高可用往往围绕ISR机制展开。被问到时先画图说明副本分布：

[生产者] → Leader副本 (Partition0)
          │
          ↘ Follower副本 (Partition0)

要特别强调ISR(In-Sync Replicas)的动态维护：当Follower滞后超过replica.lag.time.max.ms会被踢出ISR，只有ISR内的副本才有资格竞选Leader。如果面试官追问数据丢失场景，就举这个例子：生产者设置acks=1时，若Leader写入后未同步即崩溃，新Leader可能缺失这条消息。

卡夫卡消费者组再均衡陷阱

关于卡夫卡的消费者，90%的面试会涉及再均衡(Rebalance)。需要解释三种触发条件：

1. 新消费者加入组
2. 消费者超时（session.timeout.ms）
3. 订阅主题分区数变化

重点提醒避免"惊群效应"：新版卡夫卡改用增量分配策略，只有受影响的分区重新分配。如果被问到如何减少再均衡的影响，可以提到通过max.poll.interval.ms控制处理超时时间。

卡夫卡与其他组件的对比

当面试官让对比卡夫卡和RabbitMQ/RocketMQ时，抓住三个核心差异：

1. 吞吐量：卡夫卡的顺序写+批处理可达百万TPS
2. 功能定位：卡夫卡侧重流式数据处理，RabbitMQ专注业务解耦
3. 消息模型：卡夫卡采用发布订阅，RabbitMQ用Exchange路由

举个实际场景：需要实时分析用户点击流用卡夫卡，而订单支付状态变更适合用RabbitMQ。

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卡夫卡监控与调优实战

遇到性能调优题时，按这个排查链路回答：

1. 用kafka-producer-perf-test测生产者吞吐
2. 检查Broker的NetworkProcessorAvgIdlePercent（低于80%需扩容）
3. 查看消费者records-lag-max指标是否持续增长

重点记忆两个参数：num.network.threads（处理网络请求）和num.io.threads（执行磁盘IO），通常设为CPU核数+1。

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看完这些卡夫卡核心考点解析，建议大家动手搭建集群实测。更多大厂真题和场景题解，可以查阅开头的面试宝典。准备面试是个系统工程，坚持每天刷题+复盘错题才是王道！