1.kafka高吞吐量

　　答案：

　　1)消息順序?qū)懙酱疟P

　　2)分區(qū)

　　3)零拷貝：跳過“用戶緩沖區(qū)”的拷貝，消費者直接通過offset位置，批量拉取消息

　　4)生產(chǎn)者，通過緩存批量發(fā)送消息

　　2.kafka優(yōu)缺點

　　答案：

　　1)只能支持統(tǒng)一分區(qū)內(nèi)消息有序，無法實現(xiàn)全局消息有序

　　2)會丟失數(shù)據(jù)和重復(fù)消費數(shù)據(jù)

　　3.kafka分區(qū)數(shù)過多引發(fā)的弊端

　　答案：

　　1)分區(qū)數(shù)過多，客戶端內(nèi)存會有小幅度增加;當(dāng)分區(qū)數(shù)遠(yuǎn)大于消費端，線程頻繁切換，影響性能;

　　2)文件句柄開銷

　　3)broker主機down恢復(fù)問題，如果分區(qū)數(shù)過多，單一broker就會承載很多分區(qū)，在down過程涉及到的leader重選舉和恢復(fù)過程中的在均衡時間消耗就比較長。

　　4.flink的開發(fā)中用了哪些算子？

　　答案：

　　max/min 操作 會根據(jù)用戶指定的字段取最小值(而字段外的其他值 并不能保證正確) 而maxBy/minBy 指的是自己本身的這條數(shù)據(jù)。

　　在reduce和aggregate中，都有一個可以把增量函數(shù)和全量函數(shù)結(jié)合使用的方法，就是上面圖中標(biāo)紅色五角星的。

　　對于一個窗口來說，F(xiàn)link先增量計算，窗口關(guān)閉前，將增量計算結(jié)果發(fā)送給ProcessWindowFunction作為輸入再進(jìn)行處理。

　　reduce和aggregate區(qū)別：aggregate是增強版的reduce，都是增量函數(shù)，都有中間結(jié)果產(chǎn)生，但是aggregate處理方法更全。

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