一蓑烟雨任平生

在消息发送的过程中，涉及到了。在main线程中创建了一个。main线程将消息发送给RecordAccumulator，Sender线程不断从RecordAccumulator中拉取消息发送到KafkaBroker。

kafka如何保证顺序消费？如何保证消息的顺序性？如何保证消息队列的高可用？如何保证kafka消息不被重复消费？如何防止数据的丢失问题？如何解决消息积压问题？

3. 消息确认机制：使用中间件的消息确认机制，如Kafka的手动提交offset，确保消费者正确处理了消息后再提交offset。2. 消息追踪：在发送消息时，为每条消息生成一个唯一的ID，并在消费端记录消费的消息ID。6. 多副本策略：在中间件中配置多副本，如Kafka的多副本机制，可以保证即使某个副本出现故障，其他副本仍然可以提供消息服务，从而避免消息丢失。1. 监控告警：通过监控中间件的运行状态，如消费者消费速度、生产者生产速度、消息积压等指标，当这些指标出现异常时，可以及时发现消息丢失的情况。

综上所述，处理Kafka消费者消息失败的方法涉及多个层面，包括实时监控、重试策略、故障隔离、死信队列、持久化存储、事务处理、配置优化以及运维干预。结合具体业务场景和系统架构，选择合适的方法组合来构建健壮的消息处理流程。当Kafka消费者处理消息失败时，采取适当的策略来确保数据的正确处理和系统的稳定运行至关重要。

3、按键分区：Kafka允许根据消息的键（key）来决定将消息发送到哪个分区。如果消息的键是相同的，Kafka会将它们发送到同一个分区。因此，可以根据消息的键来保证消息的顺序消费。1、单个分区消费：创建一个单独的消费者实例来消费一个分区的消息。这样可以确保在单个分区内的消息按顺序消费。但是需要注意，如果有多个分区，不同分区的消息仍可能以并发方式进行消费。2、指定分区消费：通过指定消费者订阅的特定分区，可以确保只消费指定分区的消息。这样，可以通过将相关消息发送到同一个分区来保证消息的顺序消费。

当批量处理消息时，需要注意的是，一旦消息处理完成且没有错误，应当手动提交偏移量，以确认这些消息已经被成功消费。如果有消息处理失败，则可能需要根据业务需求选择不同的策略，比如重新尝试处理整个批次、跳过错误消息或者记录错误信息稍后处理。注解处理批量信息时，首先需要开启批量监听模式，并配置相应的consumer参数来控制批量消费行为。请求从Kafka服务器获取的最大记录数。就能按照批处理的方式接收并处理Kafka主题中的消息了。定义一个方法，其参数是一个包含多条消息的列表，注解下的方法将会接收到批量的消息。

kafka消费者重平衡

那么 A 系统连续发送 3 条消息到 MQ 队列中，假如耗时 5ms，A 系统从接受一个请求到返回响应给用户，总时长是 3 + 5 = 8ms，对于用户而言，其实感觉上就是点个按钮，8ms 以后就直接返回了，爽！所以消息队列实际是一种非常复杂的架构，你引入它有很多好处，但是也得针对它带来的坏处做各种额外的技术方案和架构来规避掉，做好之后，你会发现，妈呀，系统复杂度提升了一个数量级，也许是复杂了 10 倍。但是问题是，要是 BCD 三个系统那里，BD 两个系统写库成功了，结果 C 系统写库失败了，咋整？

某些业务流程如果支持批量方式消费，则可以很大程度上提高消费吞吐量，例如订单扣款类应用，一次处理一个订单耗时 1 s，一次处理 10 个订单可能也只耗时 2 s，这样即可大幅度提高消费的吞吐量，通过设置 consumer 的 consumeMessageBatchMaxSize 返个参数，默认是 1，即一次只消费一条消息，例如设置为 N，那么每次消费的消息数小于等于 N。关于这个事儿，我们一个一个来梳理吧，先假设一个场景，我们现在消费端出故障了，然后大量消息在 mq 里积压，现在出事故了，慌了。

注意，哪怕是你给 RabbitMQ 开启了持久化机制，也有一种可能，就是这个消息写到了 RabbitMQ 中，但是还没来得及持久化到磁盘上，结果不巧，此时 RabbitMQ 挂了，就会导致内存里的一点点数据丢失。，一定不会丢，要求是，你的 leader 接收到消息，所有的 follower 都同步到了消息之后，才认为本次写成功了。接口，告诉你这个消息接收失败，你可以重试。，让 Kafka 以为你已经消费好了这个消息，但其实你才刚准备处理这个消息，你还没处理，你自己就挂了，此时这条消息就丢咯。

实际上 RabbitMQ 之类的，并不是分布式消息队列，它就是传统的消息队列，只不过提供了一些集群、HA(High Availability, 高可用性) 的机制而已，因为无论怎么玩儿，RabbitMQ 一个 queue 的数据都是放在一个节点里的，镜像集群模式下，也是每个节点都放这个 queue 的完整数据。第二，这么玩儿，不是分布式的，就。，指定的时候是可以要求数据同步到所有节点的，也可以要求同步到指定数量的节点，再次创建 queue 的时候，应用这个策略，就会自动将数据同步到其他的节点上去了。

比如你不是上面两个场景，那做的稍微复杂一点，你需要让生产者发送每条数据的时候，里面加一个全局唯一的 id，类似订单 id 之类的东西，然后你这里消费到了之后，先根据这个 id 去比如 Redis 里查一下，之前消费过吗？（定时定期），会把自己消费过的消息的 offset 提交一下，表示“我已经消费过了，下次我要是重启啥的，你就让我继续从上次消费到的 offset 来继续消费吧”。幂等性，通俗点说，就一个数据，或者一个请求，给你重复来多次，你得确保对应的数据是不会改变的，或者说，如何保证消息消费的幂等性？

生产者在写的时候，其实可以指定一个 key，比如说我们指定了某个订单 id 作为 key，那么这个订单相关的数据，一定会被分发到同一个 partition 中去，而且这个 partition 中的数据一定是有顺序的。拆分多个 queue，每个 queue 一个 consumer，就是多一些 queue 而已，确实是麻烦点，这样也会造成吞吐量下降，可以在消费者内部采用多线程的方式取消费。一个 topic，一个 partition，一个 consumer，内部单线程消费，单线程吞吐量太低，一般不会用这个。

使用synchronized进行加锁的话，会影响无关联的insert和update的数据消费能力，如id=1的insert和id=2的update，在synchronized的情况下，无法并发处理，这是没有必要的，我们需要的是对于id=1的insert和id=1的update在同一时间只有一个在处理，所以使用细粒度锁来完成加锁的操作。现有Topic-insert和Topic-update，数据唯一标识为id，对于id=1的数据而言，要保证Topic-insert消费在前，Topic-update消费在后。