1.如何防止消息丢失

  • 发送方：使用同步发送，ack是1或者-1/all可以防止消息丢失，并且设置同步的分区数>=2(如果要做到99.9999%，ack设置成all,把min.insync.replicas配置成分区备份数)
  • 消费方：把自动提交改为手动提交

2.如何防止消息重复消费

在消费者端解决消费的幂等性问题

  • 在mysql表中创建一个联合主键
  • 使用分布式锁 redisson.lock()

3.如何做到顺序消费

  • 发送方：将ack不能设置为0，关闭重试，使用同步发送，等到发送成功再发送下一条，确保消息是顺序发送的
  • 消费方：只能设置一个分区，消费组中只能有一个消费者

顺序消费会牺牲掉性能，RocketMQ可以实现顺序消费功能

4.如何解决消息积压问题

  • 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
  • 通过业务架构的设计，提升业务层面消费消息的性能
  • 创建多个消费组，多个消费者，部署到其它机器上，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，新的主图的多个分区的多个消费者就一起消费了

5.延迟队列

应用场景：订单创建后，超过30分钟没有支付，则需要取消订单

  • kafka中创建相应的主题，消费者消费该主题的消息（轮询），消费者消费消息时判断消息的创建时间是否超过30分钟（前提时订单未支付）
  • 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，等待一定时间后，再次向kafka拉取该offset之后的消息，继续进行判断，以此反复