一. 为什么使用spring cloud alibaba
很多人可能会问，有了spring cloud这个微服务的框架，为什么又要使用spring cloud alibaba这个框架了？
最重要的原因在于spring cloud中的几乎所有的组件都使用Netflix公司的产品，然后在其基础上做了一层封装。然而Netflix的服务发现组件Eureka已经停止更新，大多公司在使用的时候就发现过其一个细小的Bug；而其他的众多组件也将停止维护。所以急需其他的一些替代产品，也就是spring cloud alibaba，目前正在蓬勃发展。
kafka面试基础[17]
1.Kafka的用途有哪些？使用场景如何？
2.Kafka中的ISR、AR又代表什么？ISR的伸缩又指什么
3.Kafka中的HW、LEO、LSO、LW等分别代表什么？
4.Kafka中是怎么体现消息顺序性的？
5.Kafka中的分区器、序列化器、拦截器是否了解？它们之间的处理顺序是什么？
6.Kafka生产者客户端的整体结构是什么样子的？
7.Kafka生产者客户端中使用了几个线程来处理？分别是什么？
8.Kafka的旧版Scala的消费者客户端的设计有什么缺陷？
9.“消费组中的消费者个数如果超过topic的分区，那么就会有消费者消费不到数据”这句话是否正确？如果正确，那么有没有什么hack的手段？
10.有哪些情形会造成重复消费？
11.哪些情景下会造成消息漏消费？
12.KafkaConsumer是非线程安全的，那么怎么样实现多线程消费？
13.简述消费者与消费组之间的关系
14.当你使用kafka-topics.sh创建（删除）了一个topic之后，Kafka背后会执行什么逻辑？
15.topic的分区数可不可以增加？如果可以怎么增加？如果不可以，那又是为什么？
16.topic的分区数可不可以减少？如果可以怎么减少？如果不可以，那又是为什么？
17.创建topic时如何选择合适的分区数？
kafka面试进阶[15]
1.Kafka目前有哪些内部topic，它们都有什么特征？各自的作用又是什么？
2.优先副本是什么？它有什么特殊的作用？
3.Kafka有哪几处地方有分区分配的概念？简述大致的过程及原理
4.简述Kafka的日志目录结构
5.Kafka中有哪些索引文件？
6.如果我指定了一个offset，Kafka怎么查找到对应的消息？
7.如果我指定了一个timestamp，Kafka怎么查找到对应的消息？
8.聊一聊你对Kafka的Log Retention的理解
9.聊一聊你对Kafka的Log Compaction的理解
10.聊一聊你对Kafka底层存储的理解
11.聊一聊Kafka的延时操作的原理
12聊一聊Kafka控制器的作用
13.Kafka的旧版Scala的消费者客户端的设计有什么缺陷？
14.消费再均衡的原理是什么？（提示：消费者协调器和消费组协调器）
15.Kafka中的幂等是怎么实现的？
kafka面试高阶[12]
1.Kafka中的事务是怎么实现的？
2.失效副本是指什么？有哪些应对措施？
3.多副本下，各个副本中的HW和LEO的演变过程
4.Kafka在可靠性方面做了哪些改进？（HW, LeaderEpoch）
5.为什么Kafka不支持读写分离？
6.Kafka中的延迟队列怎么实现
7.Kafka中怎么实现死信队列和重试队列？
8.Kafka中怎么做消息审计？
9.Kafka中怎么做消息轨迹？
10.怎么计算Lag？(注意read_uncommitted和read_committed状态下的不同)
11.Kafka有哪些指标需要着重关注？
12.Kafka的哪些设计让它有如此高的性能？
答案在这里啦！！整理起来好多呀，有30页....
看完了笔记，刷了面试真题，最后对整个kafka知识做个梳理总结：控制器（Controller）、生产者、配置参数、消费者、Broker端、主题与分区、文件目录、时间轮(TimingWheel)等
最后
面试前一定少不了刷题，为了方便大家复习，我分享一波个人整理的面试大全宝典
- Java核心知识整理
Java核心知识
- Spring全家桶（实战系列）
- 其他电子书资料
Step3：刷题
既然是要面试，那么就少不了刷题，实际上春节回家后，哪儿也去不了，我自己是刷了不少面试题的，所以在面试过程中才能够做到心中有数，基本上会清楚面试过程中会问到哪些知识点，高频题又有哪些，所以刷题是面试前期准备过程中非常重要的一点。
以下是我私藏的面试题库：
本文已被CODING开源项目：【一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码】收录
