15.如何消费内部topic: __consumer_offsets
// com.sina.mis.app.ConsumerInnerTopic
ConsumerRecords records = consumer.poll(512); for (ConsumerRecord record : records) {
Object offsetKey = GroupMetadataManager.readMessageKey(ByteBuffer.wrap(record.key())); if (offsetKey instanceof OffsetKey) {
GroupTopicPartition groupTopicPartition = ((OffsetKey) offsetKey).key();
OffsetAndMetadata value = GroupMetadataManager.readOffsetMessageValue(ByteBuffer.wrap(record.value()));
LOG.info(groupTopicPartition.toString() + "---:---" + value);
} else {
LOG.info("############:{}", offsetKey);
}
}
1.For Kafka 0.8.2.x
#Create consumer configecho "exclude.internal.topics=false" > /tmp/consumer.config#Only consume the latest consumer offsets./kafka-console-consumer.sh --consumer.config /tmp/consumer.config \
--formatter "kafka.server.OffsetManager\$OffsetsMessageFormatter" \
--zookeeper localhost:2181 --topic __consumer_offsets
2.For Kafka 0.9.x.x and 0.10.0.0
#Create consumer configecho "exclude.internal.topics=false" > /tmp/consumer.config#Only consume the latest consumer offsets./kafka-console-consumer.sh --consumer.config /tmp/consumer.config \
--formatter "kafka.coordinator.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter" \
--zookeeper 10.39.40.98:2181/kafka10 --topic __consumer_offsets
Since version 0.8.2, kafka has had the ability to store consumer offsets in an internal compacted topic called __consumer_offsets
14.Kafka metrics
Kafka 用 Yammer Metrics来存储Server、Client的数据。可以使用插件式的方式获取这些数据，写入到CSV文件。
Kafka 实现了 KafkaCSVMetricsReporter.scala,可以 将metrics写入到CSV文件。
由于没有实现写入ganglia的实现类，所以无法直接从Kafka将metrics写入到ganglia。
document
13.snappy的压缩率
为什么某个topic的HDFS的数据多余Kafka自己统计的流量40%左右。
sina的KafkaProxy都使用了snappy压缩后入kafka。
12.Kafka的Consumer读取数据的时候，读哪个partition
High level Consumer的API，默认以Range的方式分配，还有另外一个是RoundRobin。
11.Kafka的Producer发送数据的时候，发送给哪个partition
这是有DefaultPartitioner决定的。
If a partition is specified in the record, use it.
中文：
有key就hash
没key就Round-robin
0.8.0 版本在没key的时候，是Random的方式。
10.Linkedin的集群GC情况
90%的broker GC暂停时间为21ms左右。每秒进行的young GC小于1次
9.解释一下什么是ZoroCopy（sendfile技术）
传统网络IO流程，一次传送过程：
从Disk把数据读到内核区的Read Buffer。
把数据从内核区到用户区Buffer。
再把数据写入到内核区的Socket Buffer上。
把数据从Socket Buffer复制到网卡的NIC Buffer上。
Kafka少了中间两步，这就是sendfile技术：
8.kafka如何做到大吞吐量、强大消息堆积能力等特性
依赖OS文件系统的页缓存 （当上层有写操作时，操作系统只是将数据写入PageCache，同时标记Page属性为Dirty。当读操作发生时，先从PageCache中查找，如果发生缺页才进行磁盘调度，最终返回需要的数据。实际上PageCache是把尽可能多的空闲内存都当做了磁盘缓存来使用。同时如果有其他进程申请内存，回收PageCache的代价又很小。
总结：依赖OS的页缓存能大量减少IO，高效利用内存来作为缓存）新航道雅思
不使用JVM缓存数据, 内存利用率高
顺序IO以及O(1)常量时间get、put消息
sendfile技术（零拷贝）
7.一个队列最重要的就是消息丢失问题，kafka是如何处理的
每次发送数据时，Producer都是send()之后就认为已经发送出去了，但其实大多数情况下消息还在内存的MessageSet当中，尚未发送到网络，这时候如果Producer挂掉，那就会出现丢数据的情况。
解决办法： ack机制，一般设置为acks=1，消息只需要被Leader接受并确认即可，这样同时保证了可靠性和效率。
6.Kafka 0.10的Producer做了什么优化
MessageSet手段批量顺序写入
数据支持压缩
异步发送
5.为什么kafka是pull模型
push模式的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。
4.底层的LogSegment、Index是怎么存储的
3.一个很重要的问题是当Leader宕机了，怎样在Follower中选举出新的Leader
一种非常常用的选举leader的方式是“Majority Vote”（“少数服从多数”）。
刚创建的topic一般"preferred replica"是leader。在ZooKeeper中动态维护了一个ISR（in-sync replicas），这个ISR里的所有Replica都跟上了leader，只有ISR里的成员才有被选为Leader的可能。
所有Partition的Leader选举都由controller决定。controller会将Leader的改变直接通过RPC的方式，通知需要做此修改的Broker。
那么Controller是如何选举leader的?
如果当前ISR中有至少一个Replica还幸存，则选择其中一个作为新Leader。
如果replica都不在ISR列表里面，选择该Partition中任意一个幸存的Replica作为新的Leader以及ISR（该场景下可能会有潜在的数据丢失）。
如果该Partition的所有Replica都宕机了，则将新的Leader设置为-1。
2. Partition的leader选举是怎么样的
Producer在发布消息到某个Partition时，先通过ZooKeeper找到该Partition的Leader，然后写入数据。
Consumer（0.8）通过zk找到leader，读取数据。
Consumer（0.10）通过Coordinator找到Leader，读取数据。
1. reassign一个topic，Producer、Consumer是否会丢失数据
不会。扩容的时候，新的leader需要从旧有的broker复制数据，跟上以后，会切换成leader。
这个时间期间，Producer、Consumer会向旧有的leader通信。
内部topic：__consumer_offsets
这个topic是用来管理所有的consumer的进度的，这样避免了把消费进度存zk上面影响扩展性。它是由Coordinator来管理的。
如果请求过来的topic是__consumer_offsets，那就启动OffsetManager的异步读
这个异步读会一直读取__consumer_offsets并把消息解码成消费进度放入缓存
queued.max.requests=16
I/O线程可以处理请求的队列大小，若实际请求数超过此大小，网络线程将停止接收新的请求。
confluence
单机partition数的大值：100 * broker * replica (if you care about latency, it’s probably a good idea to limit the number of partitions per broker to 100 x b x r, where b is the number of brokers in a Kafka cluster and r is the replication factor.)
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网站名称：Kafka0.10问题点滴-创新互联
转载源于：
http://cdkjz.cn/article/decjhs.html
