问题一：Kafka如何保证数据不会丢失？
Kafka如何保证数据不会丢失？
参考回答：
• 生产者生产消息可以通过comfirm配置ack=all解决；
• Broker同步过程中leader宕机可以通过配置ISR副本+重试解决；
• 消费者丢失可以关闭自动提交offset功能，系统处理完成时提交offset。
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问题二：Kafka如何保证顺序消费？
Kafka如何保证顺序消费？
参考回答：
• 单 topic，单partition，单 consumer，单线程消费，吞吐量低，不推荐；
• 如只需保证单key有序，为每个key申请单独内存 queue，每个线程分别消费一个内存 queue 即可，这样就能保证单key（例如用户id、活动id）顺序性。
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问题三：Kafka【线上】如何解决积压消费？
Kafka【线上】如何解决积压消费？
参考回答：
• 修复consumer，使其具备消费能力，并且扩容N台；
• 写一个分发的程序，将Topic均匀分发到临时Topic中；
• 同时起N台consumer，消费不同的临时Topic。
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问题四：Kafka如何避免消息积压？
Kafka如何避免消息积压？
参考回答：
• 提高消费并行度
• 批量消费
• 减少组件IO的交互次数
• 优先级消费
if (maxOffset - curOffset > 100000) { // TODO 消息堆积情况的优先处理逻辑 // 未处理的消息可以选择丢弃打日志 return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;}// TODO 正常消费过程return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
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问题五：如何设计Kafka消息队列？
如何设计Kafka消息队列？
参考回答：
需要支持快速水平扩容，broker+partition，partition放不同的机器上，增加机器时将数据根据topic做迁移，分布式需要考虑一致性、可用性、分区容错性
• 一致性：生产者的消息确认、消费者的幂等性、Broker的数据同步；
• 可用性：数据如何保证不丢不重、数据如何持久化、持久化时如何读写；
• 分区容错：采用何种选举机制、如何进行多副本同步；
• 海量数据：如何解决消息积压、海量Topic性能下降；
性能上，可以借鉴时间轮、零拷贝、IO多路复用、顺序读写、压缩批处理。
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