要清除kafka所有的缓存信息，要删哪些目录？
我现在重装时删除了log.dirs指定的目录再重新发布时会自动创建以前的topic，而且没有__consumer_offset。
- 关闭集群和ZooKeeper
- 删除log.dirs配置的目录下的内容
- 删除ZooKeeper路径下的内容
- 重启ZooKeeper和集群
在Kafka中如果要实现多租户，有什么需要考虑的，以及基本设计思路是什么？
目前开源版的Kafka要实现多租户只能自己实现，有几个基本的事情要做：
- 构建完备的用户认证和权限体系
- 构建配额体系
- 构建完善的监控体系
- 开发方便的UI界面实现以上3点
用kafka，在数据量大的时候会丢数据?
我们这边量也很大，但是没有碰到过丢消息。可能还是配置的问题，当然Kafka重复消息倒是常见。
请问kafca适合做两个系统之间的转账处理吗？
请问kafca的使用案例中，最多支持过什么数量级的消费者和生产者？
坦率说不合适，还是让数据库做
你指的数量级是什么呢？
如果是消息数，每天数十亿的系统我就接触过。国内大厂怕是更多了
kafka的适用场景有哪些？有哪些必须要使用的场景？
最主要的场景还是以消息队列的方式来应用或者说非常适合于event-driven式的上下游交互场景
要求高性能、高可用、高可扩展性的大数据量批量处理系统，使用kafka作为数据缓存和消息传送中间件是否合适？
非常合适
作为开发在学习Kafka的时候的侧重点在哪些方面呢?
可以关注下性能方面的问题。普通的kafka开发我觉得大家应该都能熟练掌握了
kafka是怎么解决java nio的空轮询问题的？
nio有的问题，kafka也没有规避，毕竟就是用了它的机制。
如何看待？ 与pulsar相比，pulsar都在宣称自己是为了解决kafka缺陷而设计？
在我看来，Pulsar支持云原生方面确实比Kafka做的好，毕竟是在云时代长起来的消息队列
系统时间跳变对kafka集群的影响，包括服务端log、元数据存储、消费端心跳等方面有多大影响？
夏令时及某些测试用例有时间跳变的场景，发现时间跳变后kafka集群内部及客户端均会有异常。
客户端的确可能有问题，特别是consumer。
consumer内部还是依赖时间戳与当前时间的比较做一些事情。
服务器端ISR判断也可能出现问题
有些书上有说kafka大量采用批量和异步的思想使得同步收发消息的响应时延比较高,当业务场景中，每秒钟消息数量没有那么多的时候，Kafka 的时延反而会比较高，所以Kafka 不太适合在线业务场景 。
这个请问您是怎么理解的,如果修改kafka的配置batch.size和linger.ms,那是否又会影响kafka的吞吐量？
通常情况下，适度增加batch.size和linger.ms是会增加producer的TPS的，但可能是以牺牲消息发送延时为代价。看如何取舍了
如何在k8s集群上部署高可用的kafka集群，请问有这方面的资料可以参考吗？
https://www.confluent.io/resources/recommendations-for-deploying-apache-kafka-on-kubernetes/
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