面试题Kafka问题之Kafka中的消息(Message)定义如何解决

简介: 面试题Kafka问题之Kafka中的消息(Message)定义如何解决

问题一:Kafka中的消息(Message)是什么?


Kafka中的消息(Message)是什么?


参考回答:

Kafka的数据单元称为消息。消息可以被看作是数据库里的一个“数据行”或一条“记录”。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/628367



问题二:Kafka中批次(Batch)的概念是什么?


Kafka中批次(Batch)的概念是什么?


参考回答:

为了提高效率,Kafka中的消息被分批写入。这种分批写入的方式虽然提高了吞吐量,但可能会加大响应时间。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/628368



问题三:Kafka中的主题(Topic)是什么?


Kafka中的主题(Topic)是什么?


参考回答:

Kafka通过主题进行分类,类似于数据库中的表。主题可以被多个生产者写入,同时被多个消费者读取。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/628369



问题四:Kafka中的分区(Partition)有什么作用?


Kafka中的分区(Partition)有什么作用?


参考回答:

Kafka中的主题可以被分成若干分区分布于Kafka集群中,这样方便进行水平扩容。单个分区内的消息是有序的,但全局有序需要设置分区数为1。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/628370



问题五:Kafka中的副本(Replicas)是如何工作的?


Kafka中的副本(Replicas)是如何工作的?


参考回答:

Kafka中的每个主题被分为若干个分区,每个分区有多个副本。这些副本分布在不同的broker上,用于保证数据的高可用性和容错性。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/628371

相关文章
|
1月前
|
消息中间件 存储 负载均衡
Kafka面试题及答案
Kafka面试题及答案
|
21天前
|
消息中间件 算法 Java
面试官:Kafka中的key有什么用?
面试官:Kafka中的key有什么用?
32 3
面试官:Kafka中的key有什么用?
【IO面试题 五】、 Serializable接口为什么需要定义serialVersionUID变量?
serialVersionUID用于标识类的序列化版本,确保在反序列化时类的版本一致性,避免因类定义变更导致的不兼容问题。
|
2月前
|
消息中间件 存储 监控
深入理解Kafka核心设计及原理(六):Controller选举机制,分区副本leader选举机制,再均衡机制
深入理解Kafka核心设计及原理(六):Controller选举机制,分区副本leader选举机制,再均衡机制
55 1
|
2月前
|
消息中间件 算法 Kafka
面试题Kafka问题之Kafka的副本消息同步如何解决
面试题Kafka问题之Kafka的副本消息同步如何解决
49 4
|
2月前
|
消息中间件 Kafka
面试题Kafka问题之Kafka【线上】积压消费如何解决
面试题Kafka问题之Kafka【线上】积压消费如何解决
21 0
|
2月前
|
消息中间件 算法 NoSQL
面试题Kafka问题之Kafka保证系统的可用性如何解决
面试题Kafka问题之Kafka保证系统的可用性如何解决
32 0
|
2月前
|
消息中间件 Kafka 数据库
面试题Kafka问题之查看偏移量为23的消息如何解决
面试题Kafka问题之查看偏移量为23的消息如何解决
24 0
|
25天前
|
消息中间件 Java Kafka
Kafka不重复消费的终极秘籍!解锁幂等性、偏移量、去重神器,让你的数据流稳如老狗,告别数据混乱时代!
【8月更文挑战第24天】Apache Kafka作为一款领先的分布式流处理平台,凭借其卓越的高吞吐量与低延迟特性,在大数据处理领域中占据重要地位。然而,在利用Kafka进行数据处理时,如何有效避免重复消费成为众多开发者关注的焦点。本文深入探讨了Kafka中可能出现重复消费的原因,并提出了四种实用的解决方案:利用消息偏移量手动控制消费进度;启用幂等性生产者确保消息不被重复发送;在消费者端实施去重机制;以及借助Kafka的事务支持实现精确的一次性处理。通过这些方法,开发者可根据不同的应用场景灵活选择最适合的策略,从而保障数据处理的准确性和一致性。
60 9
|
1月前
|
消息中间件 负载均衡 Java
"Kafka核心机制揭秘:深入探索Producer的高效数据发布策略与Java实战应用"
【8月更文挑战第10天】Apache Kafka作为顶级分布式流处理平台,其Producer组件是数据高效发布的引擎。Producer遵循高吞吐、低延迟等设计原则,采用分批发送、异步处理及数据压缩等技术提升性能。它支持按消息键值分区,确保数据有序并实现负载均衡;提供多种确认机制保证可靠性;具备失败重试功能确保消息最终送达。Java示例展示了基本配置与消息发送流程,体现了Producer的强大与灵活性。
52 3