美团面试：Kafka如何处理百万级消息队列？
美团面试：Kafka如何处理百万级消息队列？ 在今天的大数据时代，处理海量数据已成为各行各业的标配。特别是在消息队列领域，Apache Kafka 作为一个分布式流处理平台，因其高吞吐量、可扩展性、容错性以及低延迟的特性而广受欢迎。但当面对真正的百万级甚至更高量级的消息处理时，如何有效地利用 Kaf...
美团面试官让我聊聊kafka的副本同步机制，我忍不住哭了
一、引言你可能听说过高水位（High Watermark），但不一定耳闻过 Leader Epoch。前者是 Kafka 中非常重要的概念，而后者是社区在 0.11 版本中新推出的，主要是为了弥补高水位机制的一些缺陷。鉴于高水位机制在 Kafka 中举足轻重，而且深受各路面试官的喜爱，今天我们就来重...
美团面试真题，如何保证Kafka消息不丢失？
一位工作了5年的小伙伴去美团面试以后，跟我反馈说，被问到一个“如何保证Kafka消息不丢失？”的问题，不知道如何回答。其实，这道题真的很基础。很多小伙伴可能只会回答说，消息要持久化，添加消息确认机制。如果，你只是这样回答，那就和普通的程序员没什么区别。要想让面试官感觉你确...
美团二面：详细说说Kafka拉消息的过程？
AbstractFetcherThread：拉取消息的步骤副本机制是Kafka实现数据高可靠性的基础：同一个分区下的多个副本分散在不同的Broker机器上，它们保存相同的消息数据以实现高可靠性。那如何确保所有副本上的数据一致性呢？最常见方案当属Leader/Follower备份机制（Leader/F...
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最新鲜的美团现场面试41题（三面技术+HR面）：Redis+Kafka+分布式
一面 hashmap与concurrenthashmap的区别 垃圾回收算法以及垃圾回收器 CMS的回收步骤 G1和CMS的区别 CMS哪个阶段是并发的哪个阶段是串行的？ G1内部是如何分区的（region） HashMap如何解决Hash冲突 my sql 索引类别 什么是覆盖索引 ...
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