8.Kafka 高效文件存储设计特点：
(1).Kafka 把 topic 中一个 parition 大文件分成多个小文件段，通过多个小文件段，就容易定期清除或删除已经消费完文件，减少磁盘占用。
(2).通过索引信息可以快速定位 message 和确定 response 的最大大小。
(3).通过 index 元数据全部映射到 memory，可以避免 segment file 的 IO 磁盘操作。
(4).通过索引文件稀疏存储，可以大幅降低 index 文件元数据占用空间大小。
9.Kafka 与传统消息系统之间有三个关键区别
(1).Kafka 持久化日志，这些日志可以被重复读取和无限期保留
(2).Kafka 是一个分布式系统：它以集群的方式运行，可以灵活伸缩，在内部通过复制数据提升容错能力和高可用性
(3).Kafka 支持实时的流式处理
10.Kafka 创建 Topic 时如何将分区放置到不同的 Broker 中
副本因子不能大于 Broker 的个数；
第一个分区（编号为 0）的第一个副本放置位置是随机从 brokerList 选择的；
其他分区的第一个副本放置位置相对于第 0 个分区依次往后移。也就是如果我们有 5 个Broker，5 个分区，假设第一个分区放在第四个 Broker 上，那么第二个分区将会放在第五个 Broker 上；第三个分区将会放在第一个 Broker 上；第四个分区将会放在第二个Broker 上，依次类推；
剩余的副本相对于第一个副本放置位置其实是由 nextReplicaShift 决定的，而这个数也是随机产生的
11.Kafka 新建的分区会在哪个目录下创建
在启动 Kafka 集群之前，我们需要配置好 log.dirs 参数，其值是 Kafka 数据的存放目录，
这个参数可以配置多个目录，目录之间使用逗号分隔，通常这些目录是分布在不同的磁盘上用于提高读写性能。
当然我们也可以配置 log.dir 参数，含义一样。只需要设置其中一个即可。
如果 log.dirs 参数只配置了一个目录，那么分配到各个 Broker 上的分区肯定只能在这个目录下创建文件夹用于存放数据。
但是如果 log.dirs 参数配置了多个目录，那么 Kafka 会在哪个文件夹中创建分区目录呢？答案是：Kafka 会在含有分区目录最少的文件夹中创建新的分区目录，分区目录名为 Topic名+分区 ID。注意，是分区文件夹总数最少的目录，而不是磁盘使用量最少的目录！也就是说，如果你给 log.dirs 参数新增了一个新的磁盘，新的分区目录肯定是先在这个新的磁盘上创建直到这个新的磁盘目录拥有的分区目录不是最少为止。
12.partition 的数据如何保存到硬盘
topic 中的多个 partition 以文件夹的形式保存到 broker，每个分区序号从 0 递增，且消息有序
Partition 文件下有多个 segment（xxx.index，xxx.log）
segment 文件里的 大小和配置文件大小一致可以根据要求修改 默认为 1g
如果大小大于 1g 时，会滚动一个新的 segment 并且以上一个 segment 最后一条消息的偏移量命名
13.kafka 的 ack 机制
request.required.acks 有三个值 0 1 -1
0:生产者不会等待 broker 的 ack，这个延迟最低但是存储的保证最弱当 server 挂掉的时候就会丢数据
1：服务端会等待 ack 值
leader 副本确认接收到消息后发送 ack 但是如果 leader 挂掉后他不确保是否复制完成新 leader 也会导致数据丢失
-1：同样在 1 的基础上 服务端会等所有的 follower 的副本受到数据后才会受到 leader 发出的 ack，这样数据不会丢失
14.Kafka 的消费者如何消费数据
消费者每次消费数据的时候，消费者都会记录消费的物理偏移量（offset）的位置
等到下次消费时，他会接着上次位置继续消费
15.消费者负载均衡策略
一个消费者组中的一个分片对应一个消费者成员，他能保证每个消费者成员都能访问，如果组中成员太多会有空闲的成员
16.数据有序
一个消费者组里它的内部是有序的
消费者组与消费者组之间是无序的
17.kafaka 生产数据时数据的分组策略
生产者决定数据产生到集群的哪个 partition 中
每一条消息都是以（key，value）格式
Key 是由生产者发送数据传入
所以生产者（key）决定了数据产生到集群的哪个 partition
