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1.解释一下，在数据制作过程中，你如何能从Kafka得到准确的信息？

在数据中，为了精确地获得Kafka的消息，你必须遵循两件事:在数据消耗期间避免重复，在数据生产过程中避免重复。

这里有两种方法，可以在数据生成时准确地获得一个语义:

每个分区使用一个单独的写入器，每当你发现一个网络错误，检查该分区中的最后一条消息，以查看您的最后一次写入是否成功

在消息中包含一个主键(UUID或其他)，并在用户中进行反复制

2.解释如何减少ISR中的扰动？broker什么时候离开ISR？

ISR是一组与leaders完全同步的消息副本，也就是说ISR中包含了所有提交的消息。ISR应该总是包含所有的副本，直到出现真正的故障。如果一个副本从leader中脱离出来，将会从ISR中删除。

3.Kafka为什么需要复制？

Kafka的信息复制确保了任何已发布的消息不会丢失，并且可以在机器错误、程序错误或更常见些的软件升级中使用。

4.如果副本在ISR中停留了很长时间表明什么？

如果一个副本在ISR中保留了很长一段时间，那么它就表明，跟踪器无法像在leader收集数据那样快速地获取数据。

5.请说明如果首选的副本不在ISR中会发生什么？

如果首选的副本不在ISR中，控制器将无法将leadership转移到首选的副本。

6.Kafka有可能在生产后发生消息偏移吗？

在大多数队列系统中，作为生产者的类无法做到这一点，它的作用是触发并忘记消息。broker将完成剩下的工作，比如使用id进行适当的元数据处理、偏移量等。

作为消息的用户，你可以从Kafka broker中获得补偿。如果你注视SimpleConsumer类，你会注意到它会获取包括偏移量作为列表的MultiFetchResponse对象。此外，当你对Kafka消息进行迭代时，你会拥有包括偏移量和消息发送的MessageAndOffset对象。

7.请说明Kafka的消息投递保证（delivery guarantee）机制以及如何实现？

Kafka支持三种消息投递语义：

① At most once消息可能会丢，但绝不会重复传递

② At least one消息绝不会丢，但可能会重复传递

③ Exactly once每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次，很多时候这是用户想要的

consumer在从broker读取消息后，可以选择commit，该操作会在Zookeeper中存下该consumer在该partition下读取的消息的offset，该consumer下一次再读该partition时会从下一条开始读取。如未commit，下一次读取的开始位置会跟上一次commit之后的开始位置相同。

可以将consumer设置为autocommit，即consumer一旦读到数据立即自动commit。如果只讨论这一读取消息的过程，那Kafka是确保了Exactly once。但实际上实际使用中consumer并非读取完数据就结束了，而是要进行进一步处理，而数据处理与commit的顺序在很大程度上决定了消息从broker和consumer的delivery guarantee semantic。

·读完消息先commit再处理消息。这种模式下，如果consumer在commit后还没来得及处理消息就crash了，下次重新开始工作后就无法读到刚刚已提交而未处理的消息，这就对应于At most once。

·读完消息先处理再commit消费状态(保存offset)。这种模式下，如果在处理完消息之后commit之前Consumercrash了，下次重新开始工作时还会处理刚刚未commit的消息，实际上该消息已经被处理过了，这就对应于At leastonce。

·如果一定要做到Exactly once，就需要协调offset和实际操作的输出。经典的做法是引入两阶段提交，但由于许多输出系统不支持两阶段提交，更为通用的方式是将offset和操作输入存在同一个地方。比如，consumer拿到数据后可能把数据放到HDFS，如果把最新的offset和数据本身一起写到HDFS，那就可以保证数据的输出和offset的更新要么都完成，要么都不完成，间接实现Exactly once。（目前就high level API而言，offset是存于Zookeeper中的，

无法存于HDFS，而low level API的offset是由自己去维护的，可以将之存于HDFS中）。

总之，Kafka默认保证At least once，并且允许通过设置producer异步提交来实现At most once，而Exactly once要求与目标存储系统协作，Kafka提供的offset可以较为容易地实现这种方式。

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