1、kafka是如何做到高效读写
1）Kafka 本身是分布式集群，可以采用分区技术，并行度高
2）读数据采用稀疏索引，可以快速定位要消费的数据。（mysql中索引多了之后，写入速度就慢了）
3）顺序写磁盘
4）页缓存 + 零拷贝技术
2、Kafka集群中数据的存储是按照什么方式存储的？
缓存存储;日志存储
3、kafka中是如何快速定位到一个offset的。
从特定的offset读取消息：客户端会创建一个从该offset开始的消费者，并使用seek(TopicPartition partition, long offset)方法来定位
4、简述kafka中的数据清理策略。
Kafka中的数据清理策略主要有两种：日志保留策略和删除策略
1）日志保留策略：
按照时间保留：通过log.retention.hours或log.retention.minutes配置，Kafka会保留消息在一定的时间内（默认为7天）。
按照大小保留：通过log.retention.bytes配置，Kafka会保留消息直到日志大小超过这个值（默认为-1，即不限制大小）。
2）删除策略：
日志段文件的删除：当一个日志段文件的所有数据都被消费完成后，它会被标记为删除，并在后台进行清理。
清理操作的触发：通过log.cleaner.enable配置，开启清理器可以进行删除操作。
删除策略配置：通过cleanup.policy配置，可以设置为delete或compact，分别代表直接删除或者压缩后删除数据。
5、消费者组和分区数之间的关系是怎样的？
当消费者数量小于分区数量时：每个消费者会分配到相应的分区，确保每个分区都被消费。如果消费者数量少于分区数量，未被分配到分区的消费者将处于闲置状态。
当消费者数量大于分区数量时：多余的消费者将不会被分配到任何分区，处于闲置状态。因此，为了充分利用资源，需要确保分区数量与消费者数量相匹配。
6、kafka如何知道哪个消费者消费哪个分区？
Kafka通过分区分配策略来决定哪个消费者消费哪个分区
Kafka的分区分配策略：
RangeAssignor（范围分配）：这是Kafka的默认分配策略。它根据消费者的数量和主题的分区数量，将分区均匀地分配给每个消费者。例如，如果有10个分区和3个消费者，每个消费者将获得大约3.33个分区。
RoundRobinAssignor（轮询分配）：这种策略将分区顺序分配给消费者，每个消费者依次消费一个分区。这种策略适用于所有消费者消费速率大致相同的情况。
StickyAssignor（粘性分配）：这种策略尽量保持消费者的分区分配不变，除非必要。它试图减少因消费者增减而引起的频繁重新分配。
CooperativeStickyAssignor（协作粘性分配）：这是StickyAssignor的改进版本，它通过协作方式减少重新分配的发生，适用于消费者数量经常变化的情况
7、kafka消费者的消费分区策略有哪些，默认是哪个？
RangeAssignor;RoundRobinAssignor;StickyAssignor
Kafka消费者的默认消费分区策略是RangeAssignor
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