1、3.它还可以在记录进入时对其进行处理。Apache Kafka对于新手的面试
2、Broker的Heap Size如何设置？
1、 其实对于SRE还是送分题，因为目前来讲大部分公司的业务系统都是使用Java开发，因此SRE对于基本的JVM相关的参数应该至少都是非常了解的，核心就在于JVM的配置以及GC相关的知识。
2、 标准答案：任何Java进程JVM堆大小的设置都需要仔细地进行考量和测试。一个常见的做法是，以默认的初始JVM堆大小运行程序，当系统达到稳定状态后，手动触发一次Full GC，然后通过JVM工具查看GC后的存活对象大小。之后，将堆大小设置成存活对象总大小的1.5~2倍。对于Kafka而言，这个方法也是适用的。不过，业界有个最佳实践，那就是将Broker的Heap Size固定为6GB。经过很多公司的验证，这个大小是足够且良好的。
3、Rebalance有什么影响
Rebalance本身是Kafka集群的一个保护设定，用于剔除掉无法消费或者过慢的消费者，然后由于我们的数据量较大，同时后续消费后的数据写入需要走网络IO，很有可能存在依赖的第三方服务存在慢的情况而导致我们超时。Rebalance对我们数据的影响主要有以下几点：
数据重复消费: 消费过的数据由于提交offset任务也会失败，在partition被分配给其他消费者的时候，会造成重复消费，数据重复且增加集群压力
Rebalance扩散到整个ConsumerGroup的所有消费者，因为一个消费者的退出，导致整个Group进行了Rebalance，并在一个比较慢的时间内达到稳定状态，影响面较大
频繁的Rebalance反而降低了消息的消费速度，大部分时间都在重复消费和Rebalance
数据不能及时消费，会累积lag，在Kafka的TTL之后会丢弃数据 上面的影响对于我们系统来说，都是致命的。
4、Kafka的高可用机制是什么？
这个问题比较系统，回答出Kafka的系统特点，leader和follower的关系，消息读写的顺序即可。
https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/9004703.html
https://www.tuicool.com/articles/BNRza2E
https://yq.aliyun.com/articles/64703
5、解释Kafka可以接收的消息最大为多少？
Kafka可以接收的最大消息大小约为1000000字节。
6、Kafka流的特点。
Kafka流的一些最佳功能是Kafka Streams具有高度可扩展性和容错性。Kafka部署到容器，VM，裸机，云。我们可以说，Kafka流对于小型，中型和大型用例同样可行。此外，它完全与Kafka安全集成。编写标准Java应用程序。完全一次处理语义。而且，不需要单独的处理集群。
7、Kafka Follower如何与Leader同步数据?
Kafka 的复制机制既不是完全的同步复制，也不是单纯的异步复制。完全同步复制要求 All Alive Follower 都复制完，这条消息才会被认为 commit，这种复制方式极大的影响了吞吐率。而异步复制方式下，Follower 异步的从 Leader 复制数据，数据只要被 Leader 写入 log 就被认为已经 commit，这种情况下，如果 leader 挂掉，会丢失数据，Kafka 使用 ISR 的方式很好的均衡了确保数据不丢失以及吞吐率。Follower 可以批量的从 Leader 复制数据，而且 Leader 充分利用磁盘顺序读以及 send file(zero copy) 机制，这样极大的提高复制性能，内部批量写磁盘，大幅减少了 Follower 与 Leader 的消息量差。
8、Kafka的哪些场景中使用了零拷贝（Zero Copy）？
1、 其实这道题对于SRE来讲，有点超纲了，不过既然Zero Copy是Kafka高性能的保证，我们需要了解它。
2、 Zero Copy是特别容易被问到的高阶题目。在Kafka中，体现Zero Copy使用场景的地方有两处：基于mmap的索引和日志文件读写所用的TransportLayer。
3、 先说第一个。索引都是基于MappedByteBuffer的，也就是让用户态和内核态共享内核态的数据缓冲区，此时，数据不需要复制到用户态空间。不过，mmap虽然避免了不必要的拷贝，但不一定就能保证很高的性能。在不同的操作系统下，mmap的创建和销毁成本可能是不一样的。很高的创建和销毁开销会抵消Zero Copy带来的性能优势。由于这种不确定性，在Kafka中，只有索引应用了mmap，最核心的日志并未使用mmap机制。
4、 再说第二个。TransportLayer是Kafka传输层的接口。它的某个实现类使用了FileChannel的transferTo方法。该方法底层使用sendfile实现了Zero Copy。对Kafka而言，如果I/O通道使用普通的PLAINTEXT，那么，Kafka就可以利用Zero Copy特性，直接将页缓存中的数据发送到网卡的Buffer中，避免中间的多次拷贝。相反，如果I/O通道启用了SSL，那么，Kafka便无法利用Zero Copy特性了。
9、副本长时间不在ISR中，这意味着什么？
意味着 follower 不能像 leader 收集数据那样快速地获取数据。