「这是我参与2022首次更文挑战的第14天，活动详情查看：2022首次更文挑战」。
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面试问题(二)
- 为什么要用ISR原理呢？ 选主的算法很多，比如zk的zab算法，raft的Viewstamped Replication 算法。区别是什么呢？区别很大，但是实现上，就是其他算法的每个replica都需要一个watch来监控选举过程。而kafka是先选出一个controller来执行isr列表的判断。
- rabbitMQ和kafka的区别： 看了篇文章加上我们上面的结构图，看起来本质的原因是。rabbitMQ缺点是吞吐量不够大。kafka有一个tipic的概念，一个topic可以分布在多个broker机器上（但是partition不同），这样当有很高的请求时，多个机器来一起扛住压力。而rabbitMQ没有topic，他的队列就是在一个broker上，需要一个服务器去承担压力，这也是kafka 为什么可以扛住这么高的qps的原因。
- kafka怎么保证数据不会丢失： 配置ack参数，或者是ack机制。当ack=0，producer把消息发出去了，partition就算没有数据落到磁盘上也认为数据到了kafka，可以被消费，但是如果此时宕机了，那就完蛋了。当ack=1，就是当partion记录到了这个记录并落到了磁盘上，但是还没有被follwer同步，如果这个时候宕机了，再次选举leader的时候就会缺少这个数据。而kafka默认的是这个模式。当ack=all的时候，必须等到follwer全部同步了才可以。
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kafka中的zookeeper是干嘛的 zookeeper中存放了关于consumer和broker的信息
- broker zookeeper记录了所有broker的状态，broker会有一个心跳线程去上报自己的状态。 zookeeper负责kafka的控制器选举，kafka集群中有一个控制器，管理所有分区和副本，当leader挂了，他负责去选举新的leader，我们知道是ISR动态列表。 因此其实zookeeper中保存了一个ISR列表 topic的访问权限，topic的相关信息，比如在那个broker中，有几个parition
- consumer 在zookeeper中注册 kafka 的每个 partition 只能被消费组中的一个 consumer 消费，kafka 必须知道所有 partition 与 consumer 的关系。 当然了这个parttion可以分配各其他消费组的consumer消费。
