平时的大数据架构师岗位面试中，想知道我怎么安排的嘛？
我总会在 Kafka 这块，埋上 无数的坑 ，独门狠招之一，常常 死伤无数， 我每次都这么问，屡试不爽！
一般来讲，常见的面试题有以下几种：
1. Kafka 为什么这么快？
2. 如何对 Kafka 集群进行调优？
3. Kafka 的高性能网络架构是如何设计的？
4. Kafka 集群资源如何评估？
大多数人遇到这样的问题，不假思索就快速给出了下面的答案：
1. Kafka 是基于磁盘顺序写的设计。
2. 将 Kafka 的副本因子调大，提高数据的安全性，把生产者程序的 ack 调整为0，提高数据写入的效率等。
3. Kafka 的高性能网络架构设计方案包含批处理，高效的序列化方式。
4. Kafka 的集群资源评估主要看 topic 的数量以及每个 topic 的数据量规模。
扫码，听下我分析讲解的视频
听我讲完之后，你就懂了，其实都是坑
上面那看似“突出要点式”的简短回答，其实正好不知不觉陷入了几个雷区，我们来分析一下这几个回答究竟踩中了哪些“ 坑 ”？
1. 回答太过于简洁，而且不完整，明显感觉不全面，欠思考。
2. 回答不够全面，调优一般基于某种业务场景给出最佳方案，毕竟脱离了业务场景而干谈技术和参数调优，那就是耍流氓呀。
3. Kafka 的网络架构设计，应该从已有方案的痛点，其他类似组件的成功设计方案进行设计参考，这样会显得系统全面。
4. 集群资源评估，除了数据规模一样，也还要考虑副本，考虑压缩，考虑生命周期。
那么，避免踩坑，应该怎么回答面试官的问题呢？别着急，我来先给大家做个正确示范。
问题：Kafka 为什么那么快？
示范如下：
首先，Kafka 通过把 message 顺序写入磁盘来提高写入和读取效率。
其次，kafka 利用操作系统的页存储来提高写入效率
再次，Kafka 也通过 zero copy 技术来提高了数据的写入效率。
最后，Kafka 的 message 传输支持压缩技术。
总结一下：Kafka 速度的秘诀在于，它把所有的消息都变成一个批量的文件，并且进行合理的批量压缩，减少网络 IO 损耗，通过 mmap 提高 IO 速度，写入数据的时候由于单个 partition 是末尾添加所以速度最优；读取数据的时候配合 sendfile 直接暴力输出。
你看，这样的回答，是不是就更全面了？挑不出毛病的满分答案是完全能让面试官眼前一亮的，这样就离接到 offer 大大地迈进了一步。
其实，大多数人掌握了一定的面试技巧会有一些小幅度提升。不可忽视的是，容易踩坑，其实是缺乏“系统性的知识讲解”和“真实案例的实操经验”！这是绝大多数人真正的痛点。
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