记录一点

导致重复消费的情况1、生产者重复发送消息2、消费者重复消费消息。

将消息发送到同一分区中，可以保证消息的局部有序，kafka可以保证同一个分区的消息是严格有序的，并且要设置retries=0。如果允许了重试，失败了，重试，可能出现顺序靠后的优先失败的那个执行了。2、通过key将相同类型的消息发送到同一个分区中。1、针对一个topic只创建一个分区。

分区为了提供负载均衡的能力，实现系统的高伸缩性。分区策略是决定生产者将消息发送到哪个分区的算法，尽量避免造成数据"倾斜"kafka提供了默认的分区策略，同时也支持自定义的分区策略。

acks=-1(all):生产者发送过来数据,Leader和ISR(所有在线的副本)队列里面所有Follwer应答，可靠性高效率最低。acks=-1(all)，一般用于传输重要不能丢失的数据(例如:钱、订单、积分等)，对可靠性要求比较高的场景。acks=1:生产者发送过来数据，只需要Leader确认即可返回，可靠性中等，效率中等。acks=0:生产者发送过来数据，就不管了，可靠性差数据会丢，效率最高。acks=1，一般用于传输普通日志，允许丢个别数据;1.没写进去acks=0。acks=0 很少使用;

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新增一个docker-compose-kafka.yml文件，内容如下。修改docker-compose文件增加如下配置。访问eagle，报错了。

问题出在这里由于使用down，只把容器删除了， 原来的数据挂载还保留原来的，导致再次up启动 clusterId和挂载的数据之前报错的不一致了，导致持续报错重启。# 复制到本地，改完后复制到容器中（或 直接进入到eagle容器内部直接改参数--可能没有vi命令，需要安装）通过docker compose up -d 启动，修改了yml内存配置，使用down删除容器在up启动。2.找到之前的挂载数据，修改clusterId，保持一致。# 停止容器 + 删除当前compose定义的全部数据卷。