Kafka 面试题#

1. Kafka 核心概念#

问题： 解释 Kafka 的核心概念。

答案：

概念	说明
Producer	消息生产者，向 Topic 发送消息
Consumer	消息消费者，从 Topic 订阅消息
Broker	Kafka 服务器节点，负责存储和转发消息
Topic	消息主题，逻辑上的消息分类
Partition	分区，Topic 的物理分片，实现水平扩展
Offset	消息在分区中的唯一标识
Consumer Group	消费者组，组内消费者共同消费一个 Topic
ZooKeeper/KRaft	集群协调服务（新版使用 KRaft）

2. Kafka 高可用#

问题： Kafka 如何保证高可用？

答案：

副本机制：

每个 Partition 有多个副本（Leader + Follower）
Leader 负责读写，Follower 同步数据
Leader 故障时自动选举新 Leader

# 创建 Topic，3 个分区，3 个副本
kafka-topics.sh --create \
  --topic my-topic \
  --partitions 3 \
  --replication-factor 3 \
  --bootstrap-server localhost:9092

ACK 机制：

producerProps.put("acks", "all");  // 0, 1, all

acks=0：不等待确认，最快但不安全
acks=1：等待 Leader 确认
acks=all：等待所有 ISR 确认，最安全

3. Kafka 消息保证#

问题： Kafka 如何保证消息不丢失？

答案：

生产者端：

// 开启幂等性
props.put("enable.idempotence", "true");

// 事务支持
props.put("transactional.id", "my-producer");
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
producer.initTransactions();
producer.beginTransaction();
producer.send(record);
producer.commitTransaction();

消费者端：

// 手动提交 Offset
props.put("enable.auto.commit", "false");

while (true) {
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        // 处理消息
        process(record);
    }
    // 处理完成后再提交
    consumer.commitSync();
}

4. Kafka 性能优化#

问题： 如何优化 Kafka 性能？

答案：

生产者优化：

props.put("batch.size", 16384);        // 批量发送大小
props.put("linger.ms", 5);             // 发送延迟
props.put("compression.type", "lz4");  // 压缩算法
props.put("buffer.memory", 33554432);  // 缓冲区大小

消费者优化：

props.put("fetch.min.bytes", 50000);   // 最小获取字节数
props.put("fetch.max.wait.ms", 500);   // 最大等待时间
props.put("max.poll.records", 500);    // 单次最大拉取记录数

分区策略：

根据业务特点选择分区数
避免热点分区
使用自定义分区器

5. Kafka 与 RabbitMQ 对比#

问题： Kafka 和 RabbitMQ 有什么区别？

答案：

特性	Kafka	RabbitMQ
设计目标	高吞吐流处理	通用消息队列
消息模型	发布-订阅	多种模式（点对点、发布订阅）
吞吐量	百万级/秒	万级/秒
消息持久化	磁盘持久化	内存+磁盘
消息顺序	分区内有序	队列内有序
消费模式	Pull	Push/Pull
适用场景	日志收集、流处理	企业应用集成