kafka相关必须掌握概念

1.Kafka 的核心架构组件有哪些？各自的作用是什么？ 2. Kafka 的主题（Topic）、分区（Partition）、副本（Replica）的关系是什么？ 3. 为什么 Kafka 要设计分区？分区的作用有哪些？ 4. Kafka 的副本机制原理是什么？ISR 副本集的作用？ 5. Kafka 的 Leader 副本和 Follower 副本的职责区别？Follower 同步失败会怎样？ 6. Kafka 的生产者（Producer）发送消息的流程是什么？ 7. Kafka 生产者的 ACK 机制（0、1、-1/all）分别代表什么？各自的可靠性和性能特点？ 8. Kafka 生产者如何保证消息有序？分区内有序和全局有序的实现方式？ 9. Kafka 生产者如何解决消息重复发送的问题？幂等性和事务的区别？ 10. Kafka 消费者（Consumer）的消费模式有哪些？消费者组（Consumer Group）的作用？ 11. Kafka 的 offset 是什么？offset 的提交方式（自动 / 手动）及优缺点？ 12. 如何解决 Kafka 消费过程中的重复消费和漏消费问题？ 13. Kafka 的消费者 Rebalance 机制是什么？触发条件有哪些？如何避免 Rebalance 频繁发生？ 14. Kafka 的消息存储机制？为什么顺序写磁盘性能高？ 15. Kafka 的日志分段（Log Segment）原理？日志清理策略（删除 / 压缩）？ 16. Kafka 的零拷贝（Zero Copy）原理？如何提升数据传输效率？ 17. Kafka 如何保证消息不丢失？（从生产、存储、消费三个环节分析） 18. Kafka 如何保证消息不重复？（生产端、消费端分别如何处理） 19. Kafka 的高可用机制？集群中某个 Broker 宕机后如何保证服务可用？ 20. Kafka 的分区分配策略有哪些？（Range、RoundRobin、Sticky 等）各自的适用场景？ 21. Kafka 的延时队列如何实现？ 22. Kafka 的死信队列（DLQ）作用？如何配置和使用？ 23. Kafka 与 RabbitMQ 的核心区别？各自的适用场景？ 24. Kafka 的吞吐量为什么高？（从架构、存储、网络等角度分析） 25. Kafka 的数据积压问题如何排查和解决？ 26. Kafka 的分区数设置有什么原则？分区数过多 / 过少会有什么问题？ 27. Kafka 的事务消息原理？如何实现生产端和消费端的事务一致性？ 28. Kafka 的 Compact 日志清理策略适用场景？如何避免数据膨胀？ 29. Kafka 的监控指标有哪些核心项？（如生产 / 消费速率、分区副本同步状态、UnderReplicatedPartitions 等） 30. Kafka 的跨集群数据同步如何实现？ 31. Kafka 的消费者心跳机制（Heartbeat）原理？session.timeout.ms 的作用？ 32. Kafka 的消息压缩机制？支持哪些压缩算法？压缩的优缺点？ 33. Kafka 的 Broker 如何选举 Controller？Controller 的核心职责？ 34. Kafka 在分布式事务中如何实现最终一致性？ 35. Kafka 的 Zookeeper （或 KRaft）的作用？KRaft 相比 Zookeeper 有什么优势？