1 kafka的ACK机制

Kafka 的 ACK（Acknowledgement）机制是指生产者在将消息发送到 Kafka 集群时，需要等待来自 Broker 的确认响应，以确保消息已经成功写入 Kafka。

Kafka 的 ACK 有三种模式：

1. acks=0：不需要等待来自 Broker 的确认即可将消息视为已写入 Kafka，这种模式可用于不关心数据可靠性的场景。

2. acks=1：只需要等待消息被写入到 Kafka 的 leader 节点并得到确认即可，此模式下生产者会收到来自 Broker 的确认响应。如果 leader 节点写入失败，则消息不会被写入到 Kafka，并且会重新尝试发送。

3. acks=all/-1：需要等待所有副本都成功写入才可视为写入成功，此模式下会等待所有副本节点都写入后，才会向生产者发出确认响应。

2 kafka生产者写入partition的规则

1. 如果 Producer 明确指定写入的 partition，消息将会被写入到指定 partition 中。

2. 如果 Producer 没有明确指定 partition，但消息具有键值，那么 Kafka 会根据消息的键值对 partition 数量取模，从而得出写入的 partition。

3. 如果 Producer 既没有指定 partition，也没有消息键值，则 Kafka 会采用 round-robin 的方式，轮流将消息写入每个 partition。

3 kafka的isr队列以及作用

在 Kafka 中，ISR（In-Sync Replica）队列是指某个 partition 所有与 leader 副本保持同步的副本集合。

ISR 队列的作用主要有以下几点：

1. ISR 队列用于保证数据可靠性：当发送消息到 Kafka 时，Producer 将消息发送到 partition 的 leader 副本，并等待 ISR 队列中的 replica 同步完成后才会向 Producer 返回 ack 确认。这样可以确保数据被复制到足够数量的 replica 中，从而提高数据的可靠性和稳定性。

2. ISR 队列用于防止数据丢失：当某个 replica 落后于 leader 副本时，Kafka 会将其移出 ISR 队列，并暂停向其推送数据，以避免数据丢失。如果该 replica 追上了 leader，并与其保持同步，则会重新加入 ISR 队列并继续接收数据。

3. ISR 队列用于提高读取性能：Kafka 读取数据时，优先从 ISR 队列中的 replica 中读取数据。由于 ISR 队列中的 replica 已经同步了最新的数据，因此读取过程中可以避免长时间的等待和大量的网络传输，从而提高读取性能和效率。

4 kafka的选举机制

在 Kafka 集群中，每个 partition 都有一个 leader 和多个 follower。leader 负责处理读写请求，follower 负责复制 leader 的数据。当 leader 发生故障时，需要进行 leader 选举，以选择一个新的 leader 并继续提供服务。

Kafka 中的 leader 选举机制是基于 ZooKeeper 实现的，其大致步骤如下：

1. 当某个 partition 的 leader 发生故障时，集群中的每个副本都会尝试向 ZooKeeper 申请成为该 partition 的新 leader。

2. ZooKeeper 收到申请后，在一个称为“选举目录”的节点上创建一个 EPHEMERAL 类型的节点，表示该副本申请成为新的 leader，并在该节点中记录其 ID。

3. 如果该节点被成功创建，则该副本成为该 partition 的临时 leader。它会将自己的元数据信息写入 ZooKeeper 中，然后开始接收和处理读写请求。

4. 其他副本会从 ZooKeeper 中读取该 partition 的元数据信息，并与该临时 leader 进行通信同步数据。

5. 当原 leader 恢复时，它会发现自己不再是该 partition 的 leader，此时它会变成该 partition 的 follower，并开始从新 leader 处复制数据。

6. 如果在选举过程中存在多个副本同时申请成为 leader，ZooKeeper 会根据节点的编号选择一个副本作为该 partition 的新 leader。