2025年大数据工程师Kafka消息处理测验试题及答案

2025年大数据工程师Kafka消息处理测验试题及答案考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：2025年大数据工程师Kafka消息处理测验试题考核对象：大数据工程师从业者及备考人员题型分值分布：-判断题（20分）-单选题（20分）-多选题（20分）-案例分析（18分）-论述题（22分）总分：100分---###一、判断题（每题2分，共20分）1.Kafka的Producer默认采用顺序发送消息，确保消息的严格有序性。2.Kafka的Topic可以动态创建，但分区数一旦确定不可修改。3.Kafka的ConsumerGroup中的每个Consumer会随机分配一个Partition的消息。4.Kafka的ZooKeeper集群最小需要3个节点才能正常工作。5.Kafka的Follower在同步Leader数据时会自动处理消息乱序问题。6.Kafka的ISR（In-SyncReplicas）列表中的副本会自动同步未提交的消息。7.Kafka的Consumer可以手动提交Offset，也可以采用自动提交模式。8.Kafka的Topic的默认消息保留周期是7天。9.Kafka的Producer可以通过acks参数控制消息的可靠性级别。10.Kafka的Consumer在消费消息时可以修改消息的Key。---###二、单选题（每题2分，共20分）1.以下哪个参数用于控制KafkaProducer的批量发送消息的大小？A.linger.msB.buffer.memoryC.batch.sizeD.max.request.size2.Kafka中，哪个组件负责维护Topic的元数据信息？A.BrokerB.ZooKeeperC.ConsumerD.Producer3.Kafka的ConsumerGroup中，如果某个Consumer离线，其Partition的消息会重新分配给其他Consumer，这种现象称为？A.RebalanceB.ReplicationC.FollowerSyncD.OffsetCommit4.Kafka的Producer在发送消息时，acks参数设置为1意味着？A.Leader副本确认即可B.所有ISR副本确认C.必须等待所有Follower同步D.消息不保证可靠5.Kafka的Consumer在消费消息时，以下哪个参数用于控制Offset的提交频率？A.fetch.min.bytesB.auto.offset.resetC.mitD.fetch.max.wait.ms6.Kafka的Topic的分区数默认为1，这种设置会导致什么问题？A.消息无法被消费B.消息可能被重复消费C.消息无法被顺序消费D.消息无法被持久化7.Kafka的Producer在发送消息时，如果Key相同，消息会存储在同一个Partition，这是基于什么算法？A.HashB.RoundRobinC.RandomD.Lease8.Kafka的Consumer在消费消息时，如果设置为“earliest”，则Consumer会从哪个位置开始消费？A.最新消息B.最旧消息C.Offset为0的位置D.最后一次提交的Offset位置9.Kafka的ISR列表中的副本出现哪些情况会被移出？A.Leader宕机B.Follower同步延迟超过配置阈值C.Leader选举失败D.以上都是10.Kafka的Consumer在消费消息时，如果遇到消息乱序，以下哪个机制可以缓解问题？A.使用Key保证顺序B.增加分区数C.使用ISR列表同步D.以上都是---###三、多选题（每题2分，共20分）1.Kafka的Producer在发送消息时，以下哪些参数与消息可靠性相关？A.acksB.retriesC.linger.msD.buffer.memory2.Kafka的ConsumerGroup在Rebalance时，以下哪些情况会触发？A.新Consumer加入GroupB.某个Consumer离线C.Topic分区数增加D.消费者主动提交Offset3.Kafka的Topic的分区数过多会导致什么问题？A.Leader选举延迟B.消息倾斜C.ConsumerRebalance频繁触发D.消息延迟增加4.Kafka的Consumer在消费消息时，以下哪些参数可以配置？A.fetch.max.wait.msB.max.partition.fetch.bytesC.mitD.auto.offset.reset5.Kafka的Producer在发送消息时，以下哪些参数与性能相关？A.batch.sizeB.linger.msC.buffer.memoryD.max.request.size6.Kafka的ISR列表的作用是什么？A.保证消息的持久化B.提供副本同步机制C.支持ConsumerGroup的RebalanceD.防止消息乱序7.Kafka的Consumer在消费消息时，以下哪些情况会导致消息重复消费？A.Offset提交失败B.Consumer主动重新消费C.Topic分区数增加D.消费者配置了“earliest”模式8.Kafka的Producer在发送消息时，以下哪些参数可以控制消息的顺序性？A.KeyB.PartitionKeyC.OrderD.Sequence9.Kafka的Consumer在消费消息时，以下哪些参数与性能相关？A.fetch.min.bytesB.fetch.max.wait.msC.max.partition.fetch.bytesD.mit10.Kafka的Topic的副本数过多会导致什么问题？A.Leader选举延迟B.消息写入延迟增加C.ZooKeeper负载过高D.消息可靠性提升---###四、案例分析（每题6分，共18分）案例1：某电商公司使用Kafka处理订单消息，Topic名为“orders”，默认分区数为3，副本数为2。Producer以批量方式发送消息，acks设置为1，retries设置为3。ConsumerGroup中有两个Consumer，分别消费不同分区的消息。现发现某个Consumer偶尔会消费到重复的消息，同时消息延迟较高。请分析可能的原因并提出解决方案。案例2：某金融公司使用Kafka处理交易消息，Topic名为“transactions”，分区数为10，副本数为3。Producer发送消息时，acks设置为“all”，batch.size设置为5MB。ConsumerGroup中有5个Consumer，每个Consumer消费1个分区的消息。现发现某个Consumer的消费速度较慢，导致消息积压。请分析可能的原因并提出解决方案。案例3：某物流公司使用Kafka处理包裹状态消息，Topic名为“package_status”，分区数为1，副本数为1。Producer以单条消息方式发送，acks设置为0。ConsumerGroup中有1个Consumer，消费所有消息。现发现Consumer偶尔会消费到空消息，同时消息顺序混乱。请分析可能的原因并提出解决方案。---###五、论述题（每题11分，共22分）1.请详细说明Kafka的ConsumerGroupRebalance机制的工作原理，并分析可能出现的性能问题及解决方案。2.请比较Kafka的Producer三种可靠性模式（acks=0,1,all）的优缺点，并说明在哪些场景下应选择不同的模式。---###标准答案及解析---###一、判断题答案1.×（Producer默认不保证顺序，需要手动设置partitioner）2.×（分区数可以动态修改，但需要考虑消费者重新分配）3.√4.√5.×（Follower同步延迟可能导致乱序）6.√7.√8.×（默认30天）9.√10.√---###二、单选题答案1.C2.B3.A4.A5.C6.B7.A8.B9.D10.D---###三、多选题答案1.A,B2.A,B,C3.A,B,C,D4.A,B,C,D5.A,B,C,D6.A,B,C,D7.A,B,D8.A,B9.A,B,C,D10.A,B,C---###四、案例分析答案案例1：原因分析：1.Producerretries设置为3可能导致消息重试，若重试时分配到同一Partition，则Consumer会重复消费。2.分区数较少（3个）可能导致负载不均，某个Consumer消费量过大。3.acks设置为1无法保证所有副本同步，可能存在消息丢失。解决方案：1.将acks设置为“all”确保可靠性。2.增加分区数（如5个）分散负载。3.优化Producer批量发送参数（如增大batch.size）。4.检查Consumer配置，确保offset提交及时。案例2：原因分析：1.batch.size设置为5MB可能导致写入延迟高。2.消费者数量（5个）与分区数（10个）不匹配，部分分区无Consumer。3.acks设置为“all”增加写入延迟。解决方案：1.减小batch.size或调整linger.ms。2.确保每个分区有Consumer（如增加Consumer数量）。3.若可靠性要求高，可保留acks="all"，但需接受延迟。案例3：原因分析：1.副本数为1且acks设置为0，消息可能丢失。2.单分区可能导致消息顺序混乱。3.Consumer偶尔消费空消息可能因Producer未发送或网络问题。解决方案：1.增加副本数（如2个）并设置acks="all"。2.增加分区数（如3个）分散消息。3.检查Producer发送逻辑，避免空消息。---###五、论述题答案1.ConsumerGroupRebalance机制及性能问题工作原理：1.当ConsumerGroup中成员变化（加入/退出）或Topic分区数变化时，Kafka会触发Rebalance。2.ZooKeeper负责协调，将Partition重新分配给可用Consumer。3.分配过程包括：旧分配撤销、新分配、状态同步。性能问题及解决方案：1.延迟增加：Rebalance期间，Consumer无法消费新分配的Partition，导致消息积压。-解决方案：减少Consumer数量，或使用动态分区分配策略。2.资源竞争：多个Consumer竞争Rebalance资源。-解决方案：优化ZooKeeper性能，或使用KRaft模式减少依赖。3.状态同步慢：大量Partition可能导致同步延迟。-解决方案：增加副本数，或调整fetch参数。2.Producer可靠性模式比较|模式|优点|缺点|适用场景||--------|--------------------------|--------------------------|------------------------