一、Kafka的特性
1.消息持久化：消息存储在磁盘，所以消息不会丢失
2.高吞吐量：可以轻松实现单机百万级别的并发
3.扩展性：扩展性强，还是动态扩展
4.多客户端支持：支持多种语言（Java、C、C++、GO、）
5. Kafka Streams（一个天生的流处理）:在双十一或者销售大屏就会用到这种流处理。使 用Kafka Streams可以快速的把销售额统计出来
6.安全机制：Kafka 进行生产或者消费的时候会有多种安全机制来进行确保
7.数据备份：不一定做生产消费，也可以做数据备份
8.轻量级：版本统一，安装便捷
9.消息压缩：如果消息非常占用带宽，可以进行消息压缩。并且不仅支持自定义的压缩算法，也可以按照默认的压缩算法进行处理。可以让消息的生产或消费更上一层楼
二、kafka中，可以不用zookeeper么？
Kafka是Java生态圈下的一员，用Scala，运行在Java虚拟机上，所以安装运行和普通java程序并没有什么区别。
Kafka需要zookeeper保存集群的元数据信息和消费者信息。Kafka一般会自带Zookeeper，但是从稳定性考虑，应该使用单独的Zookeeper，而且构建Zookeeper集群。
也就是新版本的kafka可以不用（>3.0版本的），可以使用Kafka with Kraft，就可以完全抛弃zookeeper
三、kafka适合哪些场景？
- 日志收集：kafka高并发，又天生持久化。写文件也是按照顺序的方式写入
- 消息系统：kafka虽然是按照大数据的领域设计的，但是表现形式和消息系统相似
- 流式处理：kafka里面有一个Stream的组件。
四、为什么Kafka不支持读写分离？
Kafka不支持读写分离，但支持主从架构。
如果主写从读会导致：
1、数据一致性问题：数据从主节点转到从节点，必然会有一个延时的时间窗口，这个时间窗口会导致主从节点之间的数据不一致。
2、延时问题：Kafka追求高性能，如果走主从复制，必然是异步的，如果要实现读写分离，那必然就需要等，延时严重
3、如果实现主写从读，则无法实现负载均衡的。
4、如果不实现读写分离，架构会简单，出错的可能性就小
5、如果不实现读写分离，多副本的机制也会简单很多
五、Kafka中是怎么做到消息顺序性的？
生产者在发送消息的时候指定要发送到特定Partition(分区)
将 producer 发送的数据封装成一个 ProducerRecord 对象。
（1）指明 partition 的情况下，直接将指明的值直接作为 partiton 值；
（2）没有指明 partition 值但有 key 的情况下，在Producer往Kafka插入数据时，控制同一Key分发到同一Partition，并且设置参数max.in.flight.requests.per.connection=1，也即同一个链接只能发送一条消息，如此便可严格保证Kafka消息的顺序
通俗来讲，就是建立一个partition，一个生产者，一个消费者
六、Kafka为什么那么快？
- 利用 Partition 实现并行处理
- 顺序写磁盘：文件顺序读写，速度接近内存。（既可以使用磁盘的持久化，又可以保证高效）
- 充分利用 Page Cache
- 零拷贝技术：Kafka写入数据，传统需要4次拷贝。使用零拷贝技术，可以减少没有必要的拷贝
- 批处理
- 数据压缩。使用json文件的话，压缩比差不多有7倍
- 对流数据的支持
七、说一说Kafka你熟悉的参数？
一般来说，就记住acks、batch.size、linger.ms、max.request.size就行了，因为这4个参数重要些
- acks
指定了必须要有多少个分区副本收到消息，生产者才会认为写入消息是成功的，这个参数对消息丢失的可能性有重大影响。
acks=0：生产者在写入消息之前不会等待任 何来自服务器的响应，容易丢消息，但是吞吐量高。
acks=1：只要集群的首领节点收到消息，生产者会收到来自服务器的成功响应。如果消息无法到达首领节点（比如首领节点崩溃，新首领没有选举出来），生产者会收到一个错误响应，为了避免数据丢失，生产者会重发消息。不过，如果一个没有收到消息的节点成为新首领，消息还是会丢失。默认使用这个配置。
acks=all：只有当所有参与复制的节点都收到消息，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应。延迟高。
金融业务，主备外加异地灾备。所以很多高可用场景一般不是设置2个副本，有可能达到5个副本，不同机架上部署不同的副本，异地上也部署一套副本
2. batch.size
当多个消息被发送同一个分区时，生产者会把它们放在同一个批次里。该参数指定了一个批次可以使用的内存大小，按照字节数计算。当批次内存被填满后，批次里的所有消息会被发送出去。但是生产者不一定都会等到批次被填满才发送，半满甚至只包含一个消息的批次也有可能被发送。缺省16384(16k) ，如果一条消息超过了批次的大小，会写不进去。
3. linger.ms
指定了生产者在发送批次前等待更多消息加入批次的时间。它和batch.size以先到者为先。也就是说，一旦我们获得消息的数量够batch.size的数量了，他将会立即发送而不顾这项设置，然而如果我们获得消息字节数比batch.size设置要小的多，我们需要“linger”特定的时间以获取更多的消息。这个设置默认为0，即没有延迟。设定linger.ms=5，例如，将会减少请求数目，但是同时会增加5ms的延迟，但也会提升消息的吞吐量。
4. max.request.size
控制生产者发送请求最大大小。默认这个值为1M，如果一个请求里只有一个消息，那这个消息不能大于1M，如果一次请求是一个批次，该批次包含了1000条消息，那么每个消息不能大于1KB。注意：broker具有自己对消息记录尺寸的覆盖，如果这个尺寸小于生产者的这个设置，会导致消息被拒绝。这个参数和Kafka主机的message.max.bytes 参数有关系。如果生产者发送的消息超过message.max.bytes设置的大小，就会被Kafka服务器拒绝。
5. bootstrap.servers
该属性指定broker的地址清单，地址的格式为host:port。清单里不需要包含所有的broker地址，生产者会从给定的broker里查询其他broker的信息。不过最少提供2个broker的信息(用逗号分隔，比如: 127.0.0.1:9092,192.168.0.13:9092)，一旦其中一个宕机，生产者仍能连接到集群上。
5. key.serializer
生产者接口允许使用参数化类型，可以把Java对象作为键和值传broker，但是broker希望收到的消息的键和值都是字节数组，所以，必须提供将对象序列化成字节数组的序列化器。key.serializer必须设置为实现org.apache.kafka.common.serialization.Serializer的接口类，Kafka的客户端默认提供了ByteArraySerializer,IntegerSerializer, StringSerializer，也可以实现自定义的序列化器。
6. buffer.memory
设置生产者内存缓冲区的大小，生产者用它缓冲要发送到服务器的消息。如果数据产生速度大于向broker发送的速度，导致生产者空间不足，producer会阻塞或者抛出异常。缺省33554432 (32M)
7. max.block.ms
指定了在调用send()方法或者使用partitionsFor()方法获取元数据时生产者的阻塞时间。当生产者的发送缓冲区已满，或者没有可用的元数据时，这些方法就会阻塞。在阻塞时间达到max.block.ms时，生产者会抛出超时异常。缺省60000ms
8. retries
发送失败时，指定生产者可以重发消息的次数（缺省Integer.MAX_VALUE）。默认情况下，生产者在每次重试之间等待100ms，可以通过参数retry.backoff.ms参数来改变这个时间间隔。
9. receive.buffer.bytes和send.buffer.bytes
指定TCP socket接受和发送数据包的缓存区大小。如果它们被设置为-1，则使用操作系统的默认值。如果生产者或消费者处在不同的数据中心，那么可以适当增大这些值，因为跨数据中心的网络一般都有比较高的延迟和比较低的带宽。缺省102400
11. compression.type
producer用于压缩数据的压缩类型。默认是无压缩。正确的选项值是none、gzip、snappy。压缩最好用于批量处理，批量处理消息越多，压缩性能越好。snappy占用cpu少，提供较好的性能和可观的压缩比，如果比较关注性能和网络带宽，用这个。如果带宽紧张，用gzip，会占用较多的cpu，但提供更高的压缩比。
12. client.id
当向server发出请求时，这个字符串会发送给server。目的是能够追踪请求源头，以此来允许ip/port许可列表之外的一些应用可以发送信息。这项应用可以设置任意字符串，因为没有任何功能性的目的，除了记录和跟踪。
13. max.in.flight.requests.per.connection
指定了生产者在接收到服务器响应之前可以发送多个消息，值越高，占用的内存越大，当然也可以提升吞吐量。发生错误时，可能会造成数据的发送顺序改变,默认是5 (修改）。
如果需要保证消息在一个分区上的严格顺序，这个值应该设为1。不过这样会严重影响生产者的吞吐量。
14. request.timeout.ms
客户端将等待请求的响应的最大时间,如果在这个时间内没有收到响应，客户端将重发请求;超过重试次数将抛异常，默认30秒。
15. metadata.fetch.timeout.ms
是指我们所获取的一些元数据的第一个时间数据。元数据包含：topic，host，partitions。此项配置是指当等待元数据fetch成功完成所需要的时间，否则会跑出异常给客户端
