Теория
Как масштабируется Kafka?
Kafka масштабируется горизонтально за счёт разделения данных на партиции внутри топиков.
Читать ответПодготовка к интервью
Банк вопросов с собеседований
Разбирайте реальные вопросы, сверяйтесь с подробными ответами и готовьтесь по технологиям и компаниям.
607 вопросов
1634 компании
353 технологии
Усильте резюме перед собеседованием
Проверьте, насколько резюме подходит выбранной позиции, и получите рекомендации по улучшению.
Темы:
database 3013
sql 2523
backend 2265
frontend 1886
api 1765
browser 1613
python 1254
devops 1194
mobile 1191
infrastructure 1187
testing 1113
qa 909
Каталог
Результаты поиска
Теория
Если добавляем много consumer'ов, но Kafka lag всё равно не уменьшается — о чём это свидетельствует?
Lag в Kafka — это отставание потребителя от последнего оффсета в партиции. Накопление lag означает, что потребитель не успевает обрабатывать сообщения с той же скоростью, с которой они поступают.
Читать ответ
Теория
Как данные текли через Kafka? Как события приходили?
В Kafka данные передаются в виде событий (сообщений), которые публикуются в топики.
Читать ответ
Теория
Вы как-то подбирали количество партиций внутри Kafka-топика?
Количество партиций в топиках обычно выбирается исходя из требований к производительности, масштабируемости и параллелизму обработки сообщений.
Читать ответ
Теория
Почему для хранения постов выбран PostgreSQL? Как понять, при каких нагрузках какая технология справляется без шардирования и репликации (Postgres, Kafka, Redis, сервис на Go)?
PostgreSQL выбран для хранения постов из-за его надежности, поддержки сложных запросов, транзакций и расширяемости. Он хорошо подходит для структурированных данных с отношениями и обеспечивает консистентность.
Читать ответ
Теория
В резюме написано про обработку сообщений из Kafka с ручным управлением офсетами. Что имеется в виду под ручным?
Обработка сообщений с управлением offset вручную обычно относится к работе с системами очередей или потоков сообщений, например, Kafka.
Читать ответ
Теория
Какими способами можно обеспечить обработку Kafka до 100 тысяч сообщений в секунду?
Для обеспечения обработки Kafka до 100 тысяч сообщений в секунду можно использовать следующие подходы:
Читать ответ
Теория
Работал ли с RabbitMQ? Расскажи про Kafka — если 3 партиции и 1 под, как распределяются сообщения?
Да, работал с RabbitMQ.
Читать ответ
Теория
Как реализовать Dead Letter Queue (DLQ) в Kafka?
Dead Letter Queue (DLQ) в Kafka реализуется как отдельная тема (topic), куда отправляются сообщения, которые не удалось обработать после нескольких попыток.
Читать ответ
Теория
Каким образом реализовано ведение журналов и логирование данных в Apache Kafka?
Apache Kafka реализует ведение журналов и логирование данных через концепцию распределённого commit log.
Читать ответ
Теория
Как вы следили за порядком сообщений в Kafka? Например, если сначала пролетит статус, а потом платёжка?
В Kafka порядок обработки сообщений гарантируется внутри одного партициона. Чтобы обеспечить порядок обработки:
Читать ответ
Теория
Насколько глубоко приходилось погружаться в Kafka? Сколько одновременных читателей может быть из топика с 5 партициями в рамках Consumer Group?
Если топик Kafka имеет 5 партиций, оптимально создать ровно 5 консюмеров в одной группе, чтобы каждый консюмер обрабатывал свою партицию без конкуренции.
Читать ответ