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1、什么是CAP理论？ CAP理论是指 当网络分区发生时，一致性和可用性不可能同时保证。
2、redis对事务支持 redis对事务的支持主要可以概括如下：
redis操作事务的相关命令如下所示：
需要注意的是redis的事务不支持回滚操作，redis以 MULTI 开始一个事务，然后将多个命令入队到事务中，最后由 EXEC 命令触发事务， 一并执行事务中的所有命令。只有当被调用的redis命令有语法错误时，这条命令才会执行失败，或者对某个键执行不符合其数据类型的操作，但是应该在将命令入队列的时候就应该并且能够发现这些问题，所以redis的事务不支持进行回滚操作。 3、消息队列Kafka有了解吗？ Kafka是一个消息队列，可以实现发布订阅模式，在异步通信或者生产者和消费者需要解耦合的场景中经常使用，可以对数据流进行处理等。 Kafka的特性如下所示：
Kafka可以实现消息的快速持久化的原因：
4、Kafka使用磁盘存储，为什么会具有高性能的特点？
消息在磁盘中的方式是顺序读写的，磁盘的顺序读写速度超过内存随机读写。
页缓存是操作系统实现的一种主要的磁盘缓存，以此用来减少对磁盘I/O 的操作。具体就是把磁盘中的数据缓存到内存中，把对磁盘的访问变为对内存的访问。当然，也会存在磁盘脏页，以及合适时机会进行刷盘操作。
使用零拷贝（ Zero-Copy ）技术来进一步提升Kafka性能。零拷贝是指将数据直接从磁盘文件复制到网卡设备中，而不需要经由应用程序之手。零拷贝大大提高了应用程序的性能，减少了内核和用户模式之间的上下文切换。 5、Kafka中的核心概念 核心概念如下所示：
生产消息，并且按照一定的规则（分区分配规则）推送到Topic的分区中。
从Topic中拉取消息并且进行消费，消费者自行维护消费消息的位置（offset）。
存储消息的逻辑概念，是一个消息集合，Kafka根据topic对消息进行归类，发布到Kafka集群的每条消息都需要指定一个topic。
每个Topic可以划分为多个分区，每个消息在分区中都会有一个唯一编号offset，kafka通过offset保证消息在分区中的顺序，同一Topic的不同分区可以分配在不同的Broker上，partition以文件的形式存储在文件系统中。
KafKa对消息进行了冗余备份，每个分区有多个副本，每个副本中包含的消息是“一样”的。每个副本中都会选举出一个Leader副本，其余为Follower副本，Follower副本仅仅是将数据从Leader副本拉到本地，然后同步到自己的Log中。
每个consumer都属于一个consumer group，每条消息只能被consumer group中的一个Consumer消费，但可以被多个consumer group消费。
一个单独的server就是一个Broker，主要用来接收生产者发过来的消息，分配offset，并且保存到磁盘中。
多个Broker可以组成一个Cluster集群，每个集群选举一个Broker来作为Controller，充当指挥中心。Controller负责管理分区的状态，管理每个分区的副本状态，监听ZooKeeper中数据的变化等工作。
不管消费者是否已经消费了消息，Kafka都会保存这些消息（持久化到磁盘）,通过配置相应的保留策略，定时删除陈旧的消息。所谓日志压缩，就是定时进行相同key值得合并，只保留最新的Key-Value值。 6、简单介绍下Kafka中的副本机制吧 在分布式的存储中，进行冗余备份是一种常见的设计，主要的设计方案有同步复制和异步复制。 同步复制： 当所有的Follower副本都将消息复制完成，这条消息才会被认为是提交完成，一旦有一个Follower副本出现故障，就会导致消息无法提交，极大的影响到了系统的性能。 异步复制： 当Leader副本接收到生产者发送的消息后就认为当前消息提交成功。Follower副本异步的从Leader副本同步消息，但是不可以保证同步速度，当Leader副本突然宕机的时候，可能Follower副本中的消息落后太多，导致消息的丢失。 考虑到同步复制和异步复制的优缺点，Kafka引入了ISR集合。 ISR（In-Sync-Replica）集合：可用副本集合，ISR集合表示当前“可用”且消息量与Leader相差不多的副本集合，需要满足如下条件：
HW和LEO标志：
ISR、HW和LEO的工作配合机制：
优势：
7、Kafka的文件存储机制 Kafka中消息是以topic进行分类的，生产者通过topic向Kafka broker发送消息，消费者通过topic读取数据。 然而topic在物理层面又能以partition为分组，一个topic可以分成若干个partition，partition还可以细分为segment，一个partition物理上由多个segment组成。 在server.properties中可以设置文件的存储位置，默认为log.dirs=/tmp/kafka-logs。当我们创建一个topic的时候，可以在/tmp/kafka-logs目录中看到对应分区个数的目录数。在Kafka文件存储中，同一个topic下有多个不同的partition，每个partiton为一个目录，partition的名称规则为：topic名称 有序序号，第一个序号从0开始计，最大的序号为partition数量减1 8、为什么Kafka中的分区只支持增长，不支持减小分区个数的操作？
如果你非要减小分区个数，那么可以新创建一个分区数比较小的topic，将现有topic中的消息按照一定的逻辑复制过去。 9、Kafka消息传输的三大语义 afka有以下三种可能的传输保障（delivery guarantee）:
At most once：最多消费一次，绝对不会重复消费。那么Kafka如何保证At most once语义呢？
At least once：最少一次，消息绝不会丢。那么Kafka如何保证最少消费一次呢？ 生产者在生产数据的时候，以及写入了broker中，但是由于broker上的异常，导致生产者并没有成功的收到ACK，之后会进行重试操作，导致消息被写入了多次。 Exactly once：恰好消费一次，那么Kafka如何保证恰好一次的语义呢？
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