Подготовка к интервью
Разбирайте реальные вопросы, сверяйтесь с подробными ответами и готовьтесь по технологиям и компаниям.
Проверьте, насколько резюме подходит выбранной позиции, и получите рекомендации по улучшению.
Каталог
Чтобы независимые получатели Kafka читали одни и те же сообщения, каждому логическому подписчику назначают отдельную consumer group. Внутри одной обычной группы partition распределяются между участниками.
Читать ответConsumer масштабируют по lag и пропускной способности обработки с учётом числа partition. В обычной группе лишние consumer сверх доступных partition не увеличивают параллелизм.
Читать ответОграничьте число попыток и общий retry-budget, используйте backoff с jitter, различайте временные и постоянные ошибки и снижайте нагрузку на недоступную зависимость.
Читать ответKafka доставляет и хранит поток событий, а Postgres может быть источником текущего состояния, транзакций и запросов клиента. Эти роли не взаимоисключающие.
Читать ответKafka Streams уместен для дедупликации потока по ключу и окну, но не заменяет идемпотентность бизнес-эффекта во внешней БД.
Читать ответAt-least-once допускает повтор обработки при сбое. Kafka exactly-once для потоковой обработки связывает запись результата и offsets транзакцией, но не охватывает автоматически внешнюю БД или HTTP.
Читать ответРазделите оптимизацию consumer-потока и RPC: где терялось время, какие гарантии сохранялись и как измерили эффект. Названия Kafka и параллельности сами по себе не объясняют ускорение.
Читать ответacks задаёт, какого подтверждения записи ждёт producer: 0 — не ждёт, 1 — подтверждение лидера, all/−1 — подтверждение всех текущих in-sync replicas.
Читать ответВыбор должен следовать требованиям: журнал с retention, replay, partitions и независимыми группами часто ведёт к Kafka; сложная маршрутизация и task queues могут вести к RabbitMQ.
Читать ответБрокеры отделяют производителей от обработчиков, буферизуют нагрузку и позволяют доставлять данные асинхронно. Kafka особенно подходит для долговременного журнала событий и независимых читателей.
Читать ответTopic — поток записей, partition — его упорядоченный сегмент, broker — сервер Kafka, consumer group — группа совместно читающих потребителей.
Читать ответДа. Через Kafka можно построить request/reply с ожиданием ответа, а HTTP API может возвращать 202 и выполнять операцию в фоне.
Читать ответ