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1.kafka的message包括哪些信息

一个Kafka的Message由一个固定长度的header和一个变长的消息体body组成header部分由一个字节的magic(文件格式)和四个字节的CRC32(用于判断body消息体是否正常)构成。当magic的值为1的时候，会在magic和crc32之间多一个字节的数据：attributes(保存一些相关属性，比如是否压缩、压缩格式等等)；如果magic的值为0，那么不存在attributes属性body是由N个字节构成的一个消息体，包含了具体的key/value消息

2. 怎么解决kafka的数据丢失

  1. producer端：

宏观上看保证数据的可靠安全性，肯定是依据分区数做好数据备份，设立副本数。

  1. broker端：

topic设置多分区，分区自适应所在机器，为了让各分区均匀分布在所在的broker中，分区数要大于broker数。

分区是kafka进行并行读写的单位，是提升kafka速度的关键。

  1. Consumer端

consumer端丢失消息的情形比较简单：如果在消息处理完成前就提交了offset，那么就有可能造成数据的丢失。由于Kafka consumer默认是自动提交位移的，所以在后台提交位移前一定要保证消息被正常处理了，因此不建议采用很重的处理逻辑，如果处理耗时很长，则建议把逻辑放到另一个线程中去做。为了避免数据丢失，现给出两点建议：

  • enable.auto.commit=false 关闭自动提交位移

  • 在消息被完整处理之后再手动提交位移

3.为什么Kafka不支持读写分离？

也就是说: kafka对某一个主题的读写都是在一个节点完成的,分区的从节点都是用来同步的

既然是在一个节点,为什么能做到高并发?(大概是因为: 对主题的读写本质是对主分区的读写,只要主分区尽可能的分配均匀至每个节点,就能分散压力)

因为若支持读写分离, 这样有两个明显的缺点：

  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。数据从写入主节点到同步至从节点中的过程需要经历网络→主节点内存→主节点磁盘→网络→从节点内存→从节点磁盘这几个阶段。对延时敏感的应用而言，主写从读的功能并不太适用。

对于Kafka来说，必要性不是很高，因为在Kafka集群中，如果存在多个副本，经过合理的配置，可以让leader副本均匀的分布在各个broker上面，使每个 broker 上的读写负载都是一样的。

4. Kafka中的延迟队列

在发送延时消息的时候并不是先投递到要发送的真实主题（real_topic）中，而是先投递到一些 Kafka 内部的主题（delay_topic）中，这些内部主题对用户不可见，然后通过一个自定义的服务拉取这些内部主题中的消息，并将满足条件的消息再投递到要发送的真实的主题中，消费者所订阅的还是真实的主题。

5. Kafka为什么吞吐量大、速度快？

一、顺序读写

众所周知Kafka是将消息记录持久化到本地磁盘中的，一般人会认为磁盘读写性能差，可能会对Kafka性能如何保证提出质疑。实际上不管是内存还是磁盘，快或慢关键在于寻址的方式，磁盘分为顺序读写与随机读写，内存也一样分为顺序读写与随机读写。基于磁盘的随机读写确实很慢，但磁盘的顺序读写性能却很高，一般而言要高出磁盘随机读写三个数量级，一些情况下磁盘顺序读写性能甚至要高于内存随机读写。

二、Page Cache

为了优化读写性能，Kafka利用了操作系统本身的Page Cache，就是利用操作系统自身的内存而不是JVM空间内存。这样做的好处有：

1避免Object消耗：如果是使用 Java 堆，Java对象的内存消耗比较大，通常是所存储数据的两倍甚至更多。

2避免GC问题：随着JVM中数据不断增多，垃圾回收将会变得复杂与缓慢，使用系统缓存就不会存在GC问题

相比于使用JVM或in-memory cache等数据结构，利用操作系统的Page Cache更加简单可靠。首先，操作系统层面的缓存利用率会更高，因为存储的都是紧凑的字节结构而不是独立的对象。其次，操作系统本身也对于Page Cache做了大量优化，提供了 write-behind、read-ahead以及flush等多种机制。再者，即使服务进程重启，系统缓存依然不会消失，避免了in-process cache重建缓存的过程。

通过操作系统的Page Cache，Kafka的读写操作基本上是基于内存的，读写速度得到了极大的提升。

三、零拷贝

linux操作系统 “零拷贝” 机制使用了sendfile方法， 允许操作系统将数据从Page Cache 直接发送到网络，只需要最后一步的copy操作将数据复制到 NIC 缓冲区， 这样避免重新复制数据 。示意图如下：

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通过这种 “零拷贝” 的机制，Page Cache 结合 sendfile 方法，Kafka消费端的性能也大幅提升。这也是为什么有时候消费端在不断消费数据时，我们并没有看到磁盘io比较高，此刻正是操作系统缓存在提供数据。

四、分区分段+索引

Kafka的message是按topic分类存储的，topic中的数据又是按照一个一个的partition即分区存储到不同broker节点。每个partition对应了操作系统上的一个文件夹，partition实际上又是按照segment分段存储的。这也非常符合分布式系统分区分桶的设计思想。

通过这种分区分段的设计，Kafka的message消息实际上是分布式存储在一个一个小的segment中的，每次文件操作也是直接操作的segment。为了进一步的查询优化，Kafka又默认为分段后的数据文件建立了索引文件，就是文件系统上的.index文件。这种分区分段+索引的设计，不仅提升了数据读取的效率，同时也提高了数据操作的并行度。

五、批量读写

Kafka数据读写也是批量的而不是单条的。

除了利用底层的技术外，Kafka还在应用程序层面提供了一些手段来提升性能。最明显的就是使用批次。在向Kafka写入数据时，可以启用批次写入，这样可以避免在网络上频繁传输单个消息带来的延迟和带宽开销。假设网络带宽为10MB/S，一次性传输10MB的消息比传输1KB的消息10000万次显然要快得多。

六、批量压缩

在很多情况下，系统的瓶颈不是CPU或磁盘，而是网络IO，对于需要在广域网上的数据中心之间发送消息的数据流水线尤其如此。进行数据压缩会消耗少量的CPU资源,不过对于kafka而言,网络IO更应该需要考虑。

  • 如果每个消息都压缩，但是压缩率相对很低，所以Kafka使用了批量压缩，即将多个消息一起压缩而不是单个消息压缩

  • Kafka允许使用递归的消息集合，批量的消息可以通过压缩的形式传输并且在日志中也可以保持压缩格式，直到被消费者解压缩

  • Kafka支持多种压缩协议，包括Gzip和Snappy压缩协议

    Kafka速度的秘诀在于，它把所有的消息都变成一个批量的文件，并且进行合理的批量压缩，减少网络IO损耗，通过mmap提高I/O速度，写入数据的时候由于单个Partion是末尾添加所以速度最优；读取数据的时候配合sendfile直接暴力输出。