“Kafka 中的优化问题”的版本间的差异
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Kafka 的顺序消费使用场景不多,因为牺牲掉了性能,但是比如 RocketMQ 在这一块有专门的功能已设计好。 | Kafka 的顺序消费使用场景不多,因为牺牲掉了性能,但是比如 RocketMQ 在这一块有专门的功能已设计好。 | ||
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=== 4.如何解决消息积压问题 === | === 4.如何解决消息积压问题 === | ||
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2022年8月30日 (二) 03:52的版本
https://www.bilibili.com/video/BV1Xy4y1G7zA?p=28
1.如何防止消息丢失
生产者:
- 使用同步发送
- 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
2.如何防止重复消费
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 就会收到多条相同消息,而造成消费者重复消费。
怎么解决:
- 生产者关闭重试:会造成丢消息(不建议)
- 消费者解决幂等性消费问题:
所谓的幂等性:多次访问的结果是一样的。对于 rest 的请求(get(幂等)、post(非幂等)、put(幂等)、delete(幂等))
解决方案:
- 在数据库中创建联合主键,防止相同的主键创建出多条记录
- 使用分布式锁,保证只有一条记录能够创建成功
3.如何做到消息的顺序消费
https://www.bilibili.com/video/BV1Xy4y1G7zA?p=29
- 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 的顺序消费使用场景不多,因为牺牲掉了性能,但是比如 RocketMQ 在这一块有专门的功能已设计好。