1.kafka consumer是否可以消費指定分割槽訊息？
kafka consumer消費訊息時，向broker發出"fetch"請求去消費特定分割槽的訊息，consumer指定訊息在日誌中的偏移量（offset），就可以消費從這個位置開始的訊息，customer擁有了offset的控制權，可以向後回滾去重新消費之前的訊息，這是很有意義的。
消費者每次消費資料的時候，消費者都會記錄消費的物理偏移量（offset）的位置，等到下次消費時，他會接著上次位置繼續消費。
2.kafka判斷乙個節點是否還活著有那兩個條件？
（1）節點必須可以維護和zookeeper的連線，zookeeper通過心跳機制檢查每個節點的連線
（2）如果節點是個follower,他必須能及時的同步leader的寫操作，延時不能太久
3.kafka訊息是採用pull模式，還是push模式？
kafka最初考慮的問題是，customer應該從brokes拉取訊息還是brokers將訊息推送到consumer，也就是pull還push。在這方面，kafka遵循了一種大部分訊息系統共同的傳統的設計：producer將訊息推送到broker，consumer從broker拉取訊息
pull有個缺點是，如果broker沒有可供消費的訊息，將導致consumer不斷在迴圈中輪詢，直到新訊息到達。為了避免這點，kafka有個引數可以讓consumer阻塞直到新訊息到達
4.consumer水平擴充套件如何實現
kafka支援consumer水平擴充套件，可以讓多個consumer加入乙個consumer group，在乙個consumer group中，每個分割槽只能分配給乙個consumer，當kafka服務端增加分割槽數量進行水平擴充套件後，可以向consumer group中增加新的consumer來提高整個consumer group的消費能力，當consumer group 中的乙個consumer出現故障下線時，會通過rebalance操作下線consumer，它負責處理的分割槽將分配給其他consumer
5.訊息的順序
kafka保證乙個partition內訊息是有序的，但是並不保證多個partition之間的資料有順序，每個topic可以劃分成多個分割槽，同乙個topic下的不同分割槽包含的訊息是不同的，每個訊息在被新增到分割槽時，都會被分配乙個offset，它是此訊息在分割槽中的唯一編號，kafka通過offset保證訊息在分區內的順序，offset順序不跨分割槽，即kafka只保證在同乙個分區內的訊息是有序的
6.kafka unclean 配置代表啥，會對 spark streaming 消費有什麼影響?
unclean.leader.election.enable 為true的話，意味著非isr集合的broker 也可以參與選舉，這樣有可能就會丟資料，spark streaming在消費過程中拿到的 end offset 會突然變小，導致 spark streaming job掛掉。如果unclean.leader.election.enable引數設定為true，就有可能發生資料丟失和資料不一致的情況，kafka的可靠性就會降低；而如果unclean.leader.election.enable引數設定為false，kafka的可用性就會降低。
7.如果leader crash時，isr為空怎麼辦?
kafka在broker端提供了乙個配置引數：unclean.leader.election,這個引數有兩個值：
true（預設）：允許不同步副本成為leader，由於不同步副本的訊息較為滯後，此時成為leader，可能會出現訊息不一致的情況。
false：不允許不同步副本成為leader，此時如果發生isr列表為空，會一直等待舊leader恢復，降低了可用性
8.kafka中consumer group 是什麼概念?
同樣是邏輯上的概念，是kafka實現單播和廣播兩種訊息模型的手段。同乙個topic的資料，會廣播給不同的group；同乙個group中的worker，只有乙個worker能拿到這個資料。換句話說，對於同乙個topic，每個group都可以拿到同樣的所有資料，但是資料進入group後只能被其中的乙個worker消費。group內的worker可以使用多執行緒或多程序來實現，也可以將程序分散在多台機器上，worker的數量通常不超過partition的數量，且二者最好保持整數倍關係，因為kafka在設計時假定了乙個partition只能被乙個worker消費（同一group內）。
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