Kafka 事务如何实现跨分区的 exactly-once 语义？
围绕“Kafka 事务如何实现跨分区的 exactly-once 语义”给出直接结论、机制拆解、可复现验证、常见误区与追问，重点覆盖需要明确事务协调器与事务日志保证多分区写入原子提交。
核心关键词Kafka 事务 exactly once 两阶段
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分布式系统 · 可观测性面试题，7 道完整答案
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Raft 为什么要求新 Leader 的日志必须不落后于多数派？
围绕“Raft 为什么要求新 Leader 的日志必须不落后于多数派”给出直接结论、机制拆解、可复现验证、常见误区与追问，重点覆盖需要明确 RequestVote 中的日志新旧比较防止已提交条目被覆盖。
核心关键词Raft Leader 完整性 选举限制 - 0003
Raft 的日志复制流程中 committed 是什么意思？
解释Raft中committed的定义：日志条目复制到多数派即可提交，并由Leader推进提交索引。通过5节点集群示例说明提交过程，并讨论网络分区和旧Leader未提交条目的边界，帮助理解Raft安全性。
核心关键词Raft 日志复制 committed 多数派 - 0004
Raft 和 Paxos 在工程实现上有什么本质区别？
围绕“Raft 和 Paxos 在工程实现上有什么本质区别”给出直接结论、机制拆解、可复现验证、常见误区与追问，重点覆盖需要明确 Raft 通过强领导者和日志分解降低可理解性与实现复杂度。
核心关键词Raft Paxos 区别 共识算法 - 0005
Kafka 消费滞后应如何根据日志末端位点与已消费位点判断？
围绕“Kafka 消费滞后应如何根据日志末端位点与已消费位点判断”给出直接结论、机制拆解、可复现验证、常见误区与追问，重点覆盖需要解释 lag 是位点差且需结合消息大小和到达速率解读。
核心关键词Kafka consumer lag log end offset 消费滞后 - 0006
Kafka 为什么只能依赖同一分区内的日志顺序实现键级有序？
围绕“Kafka 为什么只能依赖同一分区内的日志顺序实现键级有序”给出直接结论、机制拆解、可复现验证、常见误区与追问，重点覆盖需要说明相同 key 路由到同一分区及跨分区无全局顺序。
核心关键词Kafka partition key 消息顺序 - 0007
Kafka 重放前为什么要检查消息保留期与最早可用 offset？
围绕“Kafka 重放前为什么要检查消息保留期与最早可用 offset”给出直接结论、机制拆解、可复现验证、常见误区与追问，重点覆盖判断时要说明目标位点是否已被日志保留策略删除。
核心关键词Kafka retention offset 重放 数据不可恢复