当前位置: 首页 > news >正文

赶紧收藏!2024 年最常见 20道 Kafka面试题(五)

上一篇地址:赶紧收藏!2024 年最常见 20道 Kafka面试题(四)-CSDN博客

九、Kafka的设计是怎样的?

Kafka是一个分布式流处理平台,由Apache软件基金会维护。它最初由LinkedIn开发,后来贡献给了Apache基金会。Kafka的设计目标是高吞吐量、持久性、可扩展性和容错性。以下是Kafka设计的几个关键方面:

  1. 分布式系统:Kafka由多个节点组成,这些节点可以分布在不同的服务器上。每个节点都可以处理数据的读写操作。

  2. 主题(Topics):Kafka使用主题来组织消息。主题可以看作是消息的分类,生产者(Producers)将消息发送到特定的主题,消费者(Consumers)从主题中读取消息。

  3. 分区(Partitions):为了提高并行性和可扩展性,每个主题可以被分割成多个分区。每个分区在逻辑上是有序的,并且只能被一个消费者组中的一个消费者实例消费。

  4. 生产者(Producers):生产者是向Kafka集群发送消息的客户端。生产者可以将消息发送到一个或多个主题的分区中。

  5. 消费者(Consumers):消费者是订阅主题并从主题中读取消息的客户端。消费者可以是单个应用程序或者消费者组的一部分。

  6. 消费者组(Consumer Groups):消费者组是一组共享相同组成员ID的消费者实例。它们共同消费主题中的分区,每个分区只能被消费者组中的一个消费者实例消费。

  7. Broker:Broker是Kafka集群中的一个节点,负责维护数据,并为生产者和消费者提供服务。

  8. ZooKeeper:Kafka使用ZooKeeper来进行集群管理,包括节点发现、分区分配、消费者组管理等。

  9. 持久性:Kafka将消息存储在磁盘上,而不是内存中,以保证消息的持久性。它提供了可配置的持久性级别。

  10. 复制(Replication):为了提高容错性,Kafka支持消息的复制。每个分区都可以被复制到多个Broker上,以防止单点故障。

  11. 高吞吐量:Kafka设计用于处理高吞吐量的数据流。它通过批量处理、压缩和优化的网络栈来提高性能。

  12. 可扩展性:Kafka可以通过增加更多的Broker和分区来水平扩展。

  13. 容错性:通过复制和分区,Kafka能够容忍Broker的故障,同时保持数据的一致性和可用性。

  14. 日志压缩:Kafka支持日志压缩,以减少存储需求和提高性能。

  15. 流处理:Kafka Streams是一个客户端库,用于构建和运行处理数据流的应用程序。

Kafka的设计使其成为处理实时数据流的强大工具,广泛应用于日志聚合、事件源、实时分析等领域。

十、Kafka性能高的原因有哪些?

Kafka之所以能够提供高性能,主要归功于以下几个设计和实现方面的特点:

  1. 消息持久化:Kafka将消息存储在磁盘上,而不是内存中。这不仅提高了消息的持久性,还允许Kafka处理大量的数据,而不受内存大小的限制。

  2. 零拷贝技术:Kafka在处理消息时,尽可能地使用零拷贝技术(Zero-copy),这意味着在消息的发送和接收过程中,数据不需要在用户空间和内核空间之间复制,从而减少了CPU的使用和延迟。

  3. 批处理:Kafka支持批处理操作,生产者和消费者可以批量发送和接收消息。这减少了网络往返次数和磁盘I/O操作,提高了整体性能。

  4. 分区:通过将主题划分为多个分区,Kafka允许并行处理消息。每个分区可以独立地被消费,从而提高了吞吐量。

  5. 消费者组:消费者组允许多个消费者实例共同消费一个主题的消息,通过负载均衡提高了消费能力。

  6. 数据压缩:Kafka支持数据压缩,可以减少网络传输的数据量和磁盘存储的空间,同时提高传输效率。

  7. 高效的序列化和反序列化:Kafka提供了高效的序列化和反序列化机制,用于处理消息的编码和解码,减少了处理时间。

  8. 异步处理:生产者和消费者都可以使用异步方式发送和接收消息,这样可以减少等待时间,提高处理速度。

  9. 高可用性:通过复制分区,Kafka能够容忍节点故障,而不会丢失数据,同时保持服务的可用性。

  10. 可扩展性:Kafka可以通过增加Broker节点和分区来水平扩展,以应对不断增长的数据量。

  11. 优化的网络栈:Kafka使用优化的网络栈,减少了网络延迟和提高了网络吞吐量。

  12. 日志结构化存储:Kafka使用日志结构化存储消息,这使得消息的写入和读取操作非常高效。

  13. 顺序写入:Kafka的消息写入操作是顺序的,这比随机写入要快得多,因为磁盘的顺序写入速度远高于随机写入。

  14. 内存映射文件:Kafka使用内存映射文件技术,将磁盘上的数据映射到内存中,这样可以更快地访问数据。

  15. 轻量级的消息格式:Kafka的消息格式是轻量级的,这减少了消息处理的开销。

  16. ZooKeeper的优化使用:虽然Kafka使用ZooKeeper进行集群管理,但它尽量减少了对ZooKeeper的依赖,以避免成为性能瓶颈。

  17. 生产者和消费者的可调参数:Kafka提供了丰富的配置选项,允许用户根据具体需求调整生产者和消费者的行为,以优化性能。

这些设计和实现上的特点共同作用,使Kafka能够提供高吞吐量、低延迟的消息处理能力,满足大规模实时数据流处理的需求。

相关文章:

  • Pytorch实用教程:pytorch中 argmax(dim)用法详解
  • nginx优化和重写功能rewrite
  • vscode怎么拷贝插件到另一台电脑
  • 如何用结构化写好GPT的Prompt提示词
  • MySQL之创建高性能的索引(十一)
  • QT之动态加载树节点(QTreeWidget)
  • 《数字图像处理-OpenCV/Python》第15章:图像分割
  • IDEA 2023.3.6 下载、安装、激活与使用
  • 碳微球是新型碳材料 在高科技领域应用价值极高
  • Re0:从零开始的C++游戏开发【中】
  • 计网期末复习指南(六):应用层(DNS、FTP、URL、HTTP、SMTP、POP3)
  • Java学习19-List、set容器
  • 【云原生 | 60】Docker中通过docker-compose部署kafka集群
  • python-web应用程序-Django-From组件
  • jeecg dictText字典值
  • 【剑指offer】让抽象问题具体化
  • Apache的基本使用
  • CAP理论的例子讲解
  • Debian下无root权限使用Python访问Oracle
  • gcc介绍及安装
  • IIS 10 PHP CGI 设置 PHP_INI_SCAN_DIR
  • java8 Stream Pipelines 浅析
  • Laravel5.4 Queues队列学习
  • maven工程打包jar以及java jar命令的classpath使用
  • MySQL Access denied for user 'root'@'localhost' 解决方法
  • open-falcon 开发笔记(一):从零开始搭建虚拟服务器和监测环境
  • uva 10370 Above Average
  • v-if和v-for连用出现的问题
  • vue2.0项目引入element-ui
  • weex踩坑之旅第一弹 ~ 搭建具有入口文件的weex脚手架
  • yii2权限控制rbac之rule详细讲解
  • 基于Mobx的多页面小程序的全局共享状态管理实践
  • 力扣(LeetCode)21
  • 容器服务kubernetes弹性伸缩高级用法
  • 什么软件可以提取视频中的音频制作成手机铃声
  • 它承受着该等级不该有的简单, leetcode 564 寻找最近的回文数
  • 线性表及其算法(java实现)
  • 《码出高效》学习笔记与书中错误记录
  • 资深实践篇 | 基于Kubernetes 1.61的Kubernetes Scheduler 调度详解 ...
  • ​ 全球云科技基础设施:亚马逊云科技的海外服务器网络如何演进
  • $nextTick的使用场景介绍
  • (Java入门)抽象类,接口,内部类
  • (附源码)基于SSM多源异构数据关联技术构建智能校园-计算机毕设 64366
  • (算法)大数的进制转换
  • (五)MySQL的备份及恢复
  • (学习总结)STM32CubeMX HAL库 学习笔记撰写心得
  • (一一四)第九章编程练习
  • (转)大型网站的系统架构
  • (转)详解PHP处理密码的几种方式
  • .NET+WPF 桌面快速启动工具 GeekDesk
  • .NET基础篇——反射的奥妙
  • .NET学习全景图
  • .NET中使用Protobuffer 实现序列化和反序列化
  • /etc/apt/sources.list 和 /etc/apt/sources.list.d
  • @RestController注解的使用