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文章目录- Kafka中的优化问题
- 1.如何防⽌消息丢失
- 2.如何防⽌重复消费
- 怎么解决：
- ==所谓的幂等性：多次访问的结果是⼀样的==。
- 解决⽅案：
- 1. 在数据库中==创建联合主键==
- 2. **使⽤redis或zk的分布式锁（主流的⽅案）**
- 以==业务id为锁==。保证只有⼀条记录能够创建成功
- 支付业务系统---幂等性
- 3.如何做到消息的顺序消费
- 4.如何解决消息积压问题
- 1）消息积压问题的出现
- 2）消息积压的解决⽅案
- 5.实现延时队列的效果
- 1）应⽤场景
- 2）具体⽅案
Kafka中的优化问题 1.如何防⽌消息丢失
- ⽣产者：1）使⽤同步发送 2）把ack设成1或者all，并且设置同步的分区数>=2
- 消费者：把⾃动提交改成⼿动提交
在防⽌消息丢失的⽅案中，如果⽣产者发送完消息后，因为⽹络抖动，没有收到ack，但实际上broker已经收到了。
此时⽣产者会进⾏重试，于是broker就会收到多条相同的消息，⽽造成消费者的重复消费。
怎么解决：- ⽣产者关闭重试：会造成丢消息（不建议）
- 消费者解决⾮幂等性消费问题：
所谓的幂等性：多次访问的结果是⼀样的。解决⽅案： 1. 在数据库中创建联合主键对于rest的请求（get（幂等）、post（⾮幂等）、put（幂等）、delete（幂等））
- 防止相同的主键 创建出多条记录
以业务id为锁。保证只有⼀条记录能够创建成功 支付业务系统—幂等性
- 先查询一下redis订单是否已经插入过，用业务id为key
- 如果已经插入过，则不重复操作；
- 如果没有插入，进行支插入流程，修改订单状态为‘已插入’。
- ⽣产者：保证消息按顺序消费，且消息不丢失——使⽤同步的发送，ack设置成⾮0的值。
- 消费者：主题只能设置⼀个分区，消费组中只能有⼀个消费者
kafka的顺序消费使.场景不多，因此kafka的顺序消费会牺牲掉性能。，但是.如rocketmq在这块有专⻔的功能已设计好。
- 消息的消费者的消费速度远赶不上⽣产者的⽣产消息的速度，导致kafka中有⼤量的数据没有 被消费。
- 随着没有被消费的数据堆积越多，消费者寻址的性能会越来越差，最后导致整个 kafka对外提供的服务的性能很差
- 从⽽造成其他服务也访问速度变慢，造成服务雪崩。
- 在这个消费者中，使⽤多线程，充分利⽤机器的性能进⾏消费消息。
- 通过业务的架构设计，提升业务层⾯消费的性能。
- 创建多个消费组，多个消费者，部署到其他机器上，⼀起消费，提⾼消费者的消费速度
- 创建⼀个消费者，该消费者在kafka另建⼀个主题，配上多个分区，多个分区再配上多个
消费者。该消费者将poll下来的消息，不进⾏消费，直接转发到新建的主题上。此时，新
的主题的多个分区的多个消费者就开始⼀起消费了。——不常⽤
- 订单创建后，超过30分钟没有⽀付，则需要取消订单，这种场景可以通过延时队列来实现
- rabbitMQ 有专门的实现,Kafka实现起来相对复杂一点
1.kafka中创建创建相应的主题
2.消费者消费该主题的消息（轮询）
3.消费者消费消息时判断消息的创建时间和当前时间是否超过30分钟（前提是订单没⽀付）
- 如果是：去数据库中修改订单状态为已取消
- 如果否：记录当前消息的offset，并不再继续消费之后的消息。等待1分钟后，再次
向kafka拉取该offset及之后的消息，继续进⾏判断，以此反复。
