现在，集群中出现了两个controller，它们可能一起发出具有冲突的命令，就会出现脑裂的现象。如果对这种情况不加以处理，可能会导致严重的不一致。所以需要一种方法来区分谁是集群当前最新的Controller。
Kafka是通过使用epoch number（纪元编号，也称为隔离令牌）来完成的。epoch number只是单调递增的数字，第一次选出Controller时，epoch number值为
1，如果再次选出新的Controller，则epoch number将为
2，依次单调递增。
每个新选出的controller通过Zookeeper 的条件递增操作获得一个全新的、数值更大的epoch number 。其他Broker 在知道当前epoch number 后，如果收到由controller发出的包含较旧(较小)epoch number的消息，就会忽略它们，即Broker根据最大的epoch number来区分当前最新的controller。
上图，Broker3向Broker1发出命令:让Broker1上的某个分区副本成为leader，该消息的epoch number值为1。于此同时，Broker2也向Broker1发送了相同的命令，不同的是，该消息的epoch number值为2，此时Broker1只听从Broker2的命令(由于其epoch number较大)，会忽略Broker3的命令，从而避免脑裂的发生。
14、如何为Kafka集群选择合适的Topics/Partitions数量
在kafka中，单个patition是kafka并行操作的最小单元。在producer和broker端，向每一个分区写入数据是可以完全并行化的，此时，可以通过加大硬件资源的利用率来提升系统的吞吐量，例如对数据进行压缩。在consumer段，kafka只允许单个partition的数据被一个consumer线程消费。因此，在consumer端，每一个Consumer Group内部的consumer并行度完全依赖于被消费的分区数量。综上所述，通常情况下，在一个Kafka集群中，partition的数量越多，意味着可以到达的吞吐量越大。
我们可以粗略地通过吞吐量来计算kafka集群的分区数量。假设对于单个partition，producer端的可达吞吐量为p，Consumer端的可达吞吐量为c，期望的目标吞吐量为t，那么集群所需要的partition数量至少为max(t/p,t/c)。在producer端，单个分区的吞吐量大小会受到批量大小、数据压缩方法、 确认类型（同步/异步）、复制因子等配置参数的影响。经过测试，在producer端，单个partition的吞吐量通常是在10MB/s左右。在consumer端，单个partition的吞吐量依赖于consumer端每个消息的应用逻辑处理速度。因此，我们需要对consumer端的吞吐量进行测量。
15、Kafka 分区数可以增加或减少吗？为什么？
kafka支持分区数增加
例如我们可以使用 bin/kafka-topics.sh -alter --topic --topic topic-name --partitions 3 命令将原本分区数为1得topic-name设置为3。
当主题中的消息包含有key时(即key不为null)，根据key来计算分区的行为就会有所影响。当topic-config的分区数为1时，不管消息的key为何值，消息都会发往这一个分区中；当分区数增加到3时，那么就会根据消息的key来计算分区号，原本发往分区0的消息现在有可能会发往分区1或者分区2中。如此还会影响既定消息的顺序，所以在增加分区数时一定要三思而后行。对于基于key计算的主题而言，建议在一开始就设置好分区数量，避免以后对其进行调整。
Kafka 不支持减少分区数。
按照Kafka现有的代码逻辑而言，此功能完全可以实现，不过也会使得代码的复杂度急剧增大。
实现此功能需要考虑的因素很多，比如删除掉的分区中的消息该作何处理？如果随着分区一起消失则消息的可靠性得不到保障；
如果需要保留则又需要考虑如何保留。直接存储到现有分区的尾部，消息的时间戳就不会递增，如此对于Spark、Flink这类需要消息时间戳(事件时间)的组件将会受到影响；
如果分散插入到现有的分区中，那么在消息量很大的时候，内部的数据复制会占用很大的资源，而且在复制期间，此主题的可用性又如何得到保障？
与此同时，顺序性问题、事务性问题、以及分区和副本的状态机切换问题都是不得不面对的。反观这个功能的收益点却是很低，如果真的需要实现此类的功能，完全可以重新创建一个分区数较小的主题，然后将现有主题中的消息按照既定的逻辑复制过去即可。
17、谈谈你对 Kafka 幂等的了解？
Kafka幂等性主要针对生产者而言。避免生产者数据重复提交至Kafka broker中并落盘。
在正常情况下，Producer向Broker发送消息，Broker将消息追加写到对应的流（即某一Topic的某一Partition）中并落盘，并向Producer返回ACK信号，表示确认收到。
但是Producer和Broker之间的通信总有可能出现异常，如果消息已经写入，但ACK在半途丢失了，Producer就会进行retry操作再次发送该消息，造成重复写入。
为了实现Producer的幂等性，Kafka引入了Producer ID（即PID）和Sequence Number。
PID。每个新的Producer在初始化的时候会被分配一个唯一的PID，这个PID对用户是不可见的。
Sequence Numbler。对于每个PID，该Producer发送数据的每个都对应一个从0开始单调递增的Sequence Number
Broker端在缓存中保存了这seq number,对于接收的每条消息,如果其序号比Broker缓存中序号大于1则接受它,否则将其丢弃,这样就可以实现了消息重复提交了.但是只能保证单个Producer对于同一个的Exactly Once语义
Producer使用幂等性的示例非常简单,与正常情况下Producer使用相比变化不大,只需要
把Producer的配置enable.idempotence设置为true即可,如下所示:
Properties props = new Properties();props.put(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG, "true");
//当enable.idempotence为true时acks默认为 all
// props.put("acks", "all"); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
KafkaProducer producer = new KafkaProducer(props);
producer.send(new ProducerRecord(topic, "test");Prodcuer 幂等性对外保留的接口非常简单，其底层的实现对上层应用做了很好的封装，应用层并不需要去关心具体的实现细节，对用户非常友好
Kafka的幂等性实现了对于单个Producer会话、单个TopicPartition级别的不重不漏，也就是最细粒度的保证。如果Producer重启（PID发生变化），或者写入是跨Topic、跨Partition的，单纯的幂等性就会失效，需要更高级别的事务性来解决了。当然事务性的原理更加复杂
18、谈谈你对 Kafka 事务的了解？
幂等性可以保证单个Producer会话、单个TopicPartition、单个会话session的不重不漏，如果Producer重启，或者是写入跨Topic、跨Partition的消息，幂等性无法保证。此时需要用到Kafka事务。
Kafka 的事务处理，主要是允许应用可以把消费和生产的 batch 处理（涉及多个 Partition）在一个原子单元内完成，操作要么全部完成、要么全部失败。为了实现这种机制，我们需要应用能提供一个唯一 id，即使故障恢复后也不会改变，这个 id 就是 TransactionnalId（也叫 txn.id），txn.id 可以跟内部的 PID 1:1 分配，它们不同的是 txn.id 是用户提供的，而 PID 是 Producer 内部自动生成的（并且故障恢复后这个 PID 会变化），有了 txn.id 这个机制，就可以实现多 partition、跨会话的 EOS 语义。
当用户使用 Kafka 的事务性时，Kafka 可以做到的保证：
跨会话的幂等性写入：即使中间故障，恢复后依然可以保持幂等性；
跨会话的事务恢复：如果一个应用实例挂了，启动的下一个实例依然可以保证上一个事务完成（commit 或者 abort）；
跨多个 Topic-Partition 的幂等性写入，Kafka 可以保证跨多个 Topic-Partition 的数据要么全部写入成功，要么全部失败，不会出现中间状态。
事务性示例
Kafka 事务性的使用方法也非常简单，用户只需要在 Producer 的配置中配置 transactional.id，通过 initTransactions() 初始化事务状态信息，再通过 beginTransaction() 标识一个事务的开始，然后通过 commitTransaction() 或 abortTransaction() 对事务进行 commit 或 abort，示例如下所示：
生产者：
Properties props = new Properties();
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("client.id", "ProducerTranscationnalExample");
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("transactional.id", "test-transactional");
props.put("acks", "all");
KafkaProducer producer = new KafkaProducer(props);
producer.initTransactions();try {
String msg = "matt test";
producer.beginTransaction();
producer.send(new ProducerRecord(topic, "0", msg.toString()));
producer.send(new ProducerRecord(topic, "1", msg.toString()));
producer.send(new ProducerRecord(topic, "2", msg.toString()));
producer.commitTransaction();
} catch (ProducerFencedException e1) {
e1.printStackTrace();
producer.close();
} catch (KafkaException e2) {
e2.printStackTrace();
producer.abortTransaction();
}
producer.close();消费者：
消费者应该设置提交事务的隔离级别
properties.put(ConsumerConfig.ISOLATION_LEVEL_CONFIG,"read_committed");
Kafka中只有两种事务隔离级别：read_committed、read_uncommitted
设置为read_committed时候是生产者事务已提交的数据才能读取到。在执行 commitTransaction() 或 abortTransaction() 方法前，设置为“read_committed”的消费端应用是消费不到这些消息的，不过在 KafkaConsumer 内部会缓存这些消息，直到生产者执行 commitTransaction() 方法之后它才能将这些消息推送给消费端应用。同时KafkaConsumer会根据分区对数据进行整合，推送时按照分区顺序进行推送。而不是按照数据发送顺序。
反之，如果生产者执行了 abortTransaction() 方法，那么 KafkaConsumer 会将这些缓存的消息丢弃而不推送给消费端应用。
设置为read_uncommitted时候可以读取到未提交的数据(报错终止前的数据)