kafka 架构

https://cloud.tencent.com/developer/article/2307892 19张图

生产者架构

消息的磁盘存储文件结构

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produce消息分区策略

kafka–基础知识点–5–生产者分区策略

ISR、OSR、AR 是什么？

ISR：ISR，全称 in-sync replicas，是一组动态维护的同步副本集合，每个topic分区都有自己的ISR列表，ISR中的所有副本都与leader保持同步状态(也包括leader本身)，只有ISR中的副本才有资格被选为新的leader，
OSR：Out-of-Sync Replicas
AR：Assigned Replicas 所有副本ISR是由leader维护，follower从leader同步数据有一些延迟（具体可以参见图文了解 Kafka 的副本复制机制），超过相应的阈值会把 follower 剔除出 ISR, 存入OSR（Out-of-Sync Replicas ）列表，新加入的follower也会先存放在OSR中。AR=ISR+OSR。

LEO、HW、LSO、LW等分别代表什么

LEO：是 LogEndOffset 的简称，代表当前日志文件中下一条
HW：水位或水印（watermark）一词，也可称为高水位(high watermark)，通常被用在流式处理领域（比如Apache Flink、Apache Spark等），以表征元素或事件在基于时间层面上的进度。在Kafka中，水位的概念反而与时间无关，而是与位置信息相关。严格来说，它表示的就是位置信息，即位移（offset）。取 partition 对应的 ISR中最小的 LEO 作为 HW，consumer 最多只能消费到 HW 所在的位置上一条信息。
LSO：是 LastStableOffset 的简称，对未完成的事务而言，LSO 的值等于事务中第一条消息的位置(firstUnstableOffset)，对已完成的事务而言，它的值同 HW 相同
LW：Low Watermark 低水位, 代表 AR 集合中最小的 logStartOffset 值。

故障恢复leader、follower

ack 确认策略

数据传输的事务定义通常有以下三种级别：

最多一次: 消息不会被重复发送，最多被传输一次，但也有可能一次不传输
最少一次: 消息不会被漏发送，最少被传输一次，但也有可能被重复传输.
精确的一次（Exactly once）: 不会漏传输也不会重复传输,每个消息都传输被

at least once
at more once
exactly once

消费者消费策略

https://zhuanlan.zhihu.com/p/716426534

leader epoch

follower 同步leader消息过程及 leo、hw的变化过程

exactly once = 幂等性+at least once

https://www.cnblogs.com/jiangzishun/p/17679666.html 幂等性

kafka事务

producer 事务 https://www.cnblogs.com/xijiu/p/16917741.html

kafka常用命令

kafka使用场景

kafka数据保存磁盘为什么这么快

零拷贝

在分布式的情况下如何保证顺序消费

kafka消息丢失的场景及如何避免消息丢失

kafka为什么不支持读写分离

方便实现单调读（Monotonic Reads）
什么是单调读呢？就是对于一个消费者用户而言，在多次消费消息时，它不会看到某条消息一会儿存在一会儿不存在。

如果允许追随者副本提供读服务，那么假设当前有 2 个追随者副本 F1 和 F2，它们异步地拉取领导者副本数据。倘若 F1 拉取了 Leader 的最新消息而 F2 还未及时拉取，那么，此时如果有一个消费者先从 F1 读取消息之后又从 F2 拉取消息，它可能会看到这样的现象：第一次消费时看到的最新消息在第二次消费时不见了，这就不是单调读一致性。但是，如果所有的读请求都是由 Leader 来处理，那么 Kafka 就很容易实现单调读一致性。

消息堆积

kafka-consumer-groups

Kafka创建Topic时如何将分区放置到不同的Broker中

副本因子不能大于 Broker 的个数；第一个分区（编号为0）的第一个副本放置位置是随机从 brokerList 选择的；
其他分区的第一个副本放置位置相对于第0个分区依次往后移。也就是如果我们有5个 Broker，5个分区，假设第一个分区放在第四个 Broker 上，那么第二个分区将会放在第五个 Broker 上；第三个分区将会放在第一个 Broker 上；第四个分区将会放在第二个 Broker 上，依次类推；
剩余的副本相对于第一个副本放置位置其实是由 nextReplicaShift 决定的，而这个数也是随机产生的；