Kafka 的 Topic、Partition、Record 和 Offset 分别是什么？

追问同一 Topic 为什么要划分分区？Offset 的范围是什么，能否直接用一个整数表达整个 Topic 的消费位置？

Kafka 在什么范围内提供顺序，业务 Key 怎样影响分区选择？

追问同一订单或用户的事件怎样尽量进入同一分区？不同分区、多个生产者和分区数量变化如何影响业务顺序要求？

追问经典消费组中，消费者数量超过分区数时是否都能同时获得分区？同一组和不同组的消费位置为什么要分别管理？

追问处理前提交和业务提交后再提交各有什么风险？并行处理时怎样避免跳过仍未完成的较小 Offset？

追问已读取未处理、已处理未提交的记录怎样恢复？分区被收回后，仍在执行的任务如何停止或限制重复副作用？

追问消费者读过的记录是否立即从 Kafka 删除？新组重新处理历史需要什么条件，保留时间短于恢复窗口会怎样？

追问按分区的落后量、生产速率和消费速率如何关联？消息数量不多但单条处理时间很长时，为什么仍可能影响实时目标？

追问为什么不能由此直接推导外部数据库、邮件或浏览器都“恰好执行一次”？跨系统副作用还需要哪些幂等与对账措施？

追问工作分配、在线广播、可回放事件和大量行为日志分别关注什么？保留、路由、确认、吞吐与维护成本怎样影响选择？

追问 “请生成报告”的任务指令与“报告已经生成”的事实事件有什么区别？多个独立下游订阅与历史重放为何需要单独设计？

Kafka 核对资料： Apache Kafka：Introduction。本组考查基本模型与适用边界；生产、消费、事务和组协议的具体配置应以实际版本及客户端文档为准。