HPF_99的博客

rabbitmq、rocketmq，kafka，这三个MQ分别是如何保证消息不丢失，保证消息的顺序，保证消息幂等性，如何快速处理积压。

通过以上步骤，你可以在 Spring Boot 中实现 Kafka 的延迟队列、死信队列和重试队列。这些功能可以确保消息处理的可靠性和健壮性，避免消息丢失或重复处理。希望这些示例能帮助你更好地理解和使用 Kafka 的高级特性。

Kafka 的性能优化需要从生产者、消费者、Broker 配置以及集群架构等多个层面进行综合调整。通过优化生产者的批量发送和压缩策略，可以显著提高消息发送效率；通过调整消费者的批量拉取和偏移量管理策略，可以提升消费速度和可靠性；通过监控集群的关键指标并调整 Broker 和 Zookeeper 配置，可以优化集群的整体性能。

偏移量是一个非负整数，从 0 开始递增。每条消息在 Partition 中都有一个唯一的偏移量，用于标识该消息的位置。偏移量是 Kafka 内部用来管理消息顺序的机制。偏移量在 Kafka 中的使用场景非常广泛，它不仅是消息顺序性和消费进度管理的关键机制，还在消息的重新消费、跳过、回溯、快照、负载均衡、监控和调试等方面发挥重要作用。通过合理使用偏移量，可以确保 Kafka 系统的高效、可靠和可扩展性。

Kafka 的高可用性主要通过副本机制、ISR 列表和控制器 Broker 来实现。这些机制共同确保了 Kafka 集群在部分节点故障时仍然可以正常运行，数据不会丢失，并且服务不会中断。通过合理配置和管理分区，可以优化 Kafka 集群的性能和可用性。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用 Kafka 的高可用性特性。