面试题答案
一键面试高并发写入场景
- 吞吐量：启用消息压缩可以减少网络传输的数据量，从而提高网络带宽利用率，在高并发写入时提升吞吐量。例如，将原本较大的消息压缩后发送到Kafka，网络传输时间缩短，单位时间内可以发送更多消息。
- 延迟：压缩操作本身会带来一定的CPU开销。如果CPU资源紧张，可能会导致消息处理延迟增加；但如果网络带宽是瓶颈，压缩带来的网络传输量减少可以降低延迟。
大量数据存储场景
- 吞吐量：压缩减少了数据存储的体积，使得磁盘I/O操作减少，对于写入吞吐量有积极影响。例如，原本需要多次磁盘I/O操作存储的数据，压缩后可以更少次数完成，提升了存储效率。
- 延迟：由于减少了磁盘I/O，从磁盘读取数据的延迟可能降低。但在读取时需要解压缩数据，这会增加CPU开销，可能带来一定延迟。
跨数据中心复制场景
- 吞吐量：显著提升，因为跨数据中心复制主要受限于网络带宽。压缩可以减少网络传输数据量，从而提高跨数据中心复制的吞吐量。
- 延迟：减少网络传输量可降低延迟，但压缩和解压缩操作分别在源和目标数据中心带来CPU开销，可能增加一定延迟。
扩展性角度
- 集群节点增加：对节点增加影响较小。新节点加入集群时，它可以处理压缩后的消息，只要节点具备足够的CPU资源进行解压缩操作，就不会对集群扩展性造成障碍。
- 集群节点减少：类似地，节点减少也不会因压缩技术受到额外影响。剩余节点能够处理压缩数据，只要其CPU资源充足。
- 数据分区策略：压缩技术与数据分区策略本身不直接相关。数据分区主要依据键值、轮询等策略。但压缩后的数据量变化可能间接影响每个分区的数据分布和负载均衡。例如，原本因数据量较大而分布在多个分区的数据，压缩后可能集中在少数分区，需要注意合理调整分区策略以维持负载均衡。