Category: Kafka

（0）写在前面  面试大厂时，一旦简历上写了Kafka，几乎必然会被问到一个问题：说说acks参数对消息持久化的影响？ 这个acks参数在kafka的使用中，是非常核心以及关键的一个参数，决定了很多东西。 所以无论是为了面试还是实际项目使用，大家都值得看一下这篇文章对Kafka的acks参数的分析，以及背后的原理。

对于kafka的架构原理我们先提出几个问题? 1.Kafka的topic和分区内部是如何存储的，有什么特点？ 2.与传统的消息系统相比,Kafka的消费模型有什么优点? 3.Kafka如何实现分布式的数据存储与数据读取?

Kafka 的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，因为寻址会比较消耗时间，但是实际上，Kafka 的特性之一就是高吞吐率。

Kafka 主题最重要的一个功能是可以让消费者指定它们想要消费的消息子集。在极端情况下，将所有数据放在同一个主题中可能不是一个好主意，因为这样消费者就无法选择它们感兴趣的事件——它们需要消费所有的消息。另一种极端情况，拥有数百万个不同的主题也不是一个好主意，因为 Kafka 的每个主题都是有成本的，拥有大量主题会损害性能。 实际上，从性能的角度来看，分区数量才是关键因素。在 Kafka 中，每个主题至少对应一个分区，如果你有 n 个主题，至少会有 n 个分区。不久之前，Jun Rao 写了一篇博文，解释了拥有多个分区的成本（端到端延迟、文件描述符、内存开销、发生故障后的恢复时间）。根据经验，如果你关心延迟，那么每个节点分配几百个分区就可以了。如果每个节点的分区数量超过成千上万个，就会造成较大的延迟。