kafka如何保证消息不丢失不重复消费消息的顺序

本文介绍: 1.生产者生产消息发送到broker,broker 收到消息后会给生产者发送一个ack 指令.生产者接收到broker发送成功的指令,这个时候我们就可以认为消息发送成功了.没有接收到 ack指令我们就认为消息发送失败.这是最可靠的确认模式，在这种模式下，生产者发送消息后会等待所有的ISR（In-Sync Replicas，同步副本）确认。这种模式提供了一定程度的可靠性，因为生产者知道消息至少已经被领导者接收，但仍然可能丢失消息，因为它们可能还没有被复制到其他副本。这确保了消息的可靠性。

如何保证消息的不丢失

消息为什么会丢失

在这里插入图片描述
想要保证消息不丢失就要首先知道消息为什么会丢失,在哪个环节会丢失,然后在丢失的环节做处理

1.生产者生产消息发送到broker,broker收到消息后会给生产者发送一个ack指令.生产者接收到broker发送成功的指令,这个时候我们就可以认为消息发送成功了.没有接收到 ack指令我们就认为消息发送失败.

 public <T,Throwable&gt; void sendEventByKafka(String topic, String content ,T t, KafkaSendErrorCallback<T, java.lang.Throwable&gt; function) {
        kafkaTemplate.send(topic, content).addCallback(success -&gt; {
            log.info("执行kafka消息发送kafka成功！");
            log.info(content);
        }, failure -&gt; {
            log.error("执行kafka消息发送kafka失败！");
            //失败的消息保存到消息表
            function.saveMqDb(t,failure);
        });
    }

上述的逻辑有个前提条件就是,确定broker确实是接受并保存了消息.需要设置 ack的级别
ac ks=0（不等待确认）：
在这种模式下，生产者发送消息后不会等待来自Broker的任何确认。它会立即继续发送下一条消息。
这是最低延迟的选项，但也是最不可靠的，因为生产者无法知道消息是否已经成功到达Broker。
ac ks=1（Leader确认）：
在这种模式下，生产者发送消息后会等待Broker的领导者（Leader）确认。领导者会确认消息已经被接收，但不一定已经被完全复制到所有的副本。
这种模式提供了一定程度的可靠性，因为生产者知道消息至少已经被领导者接收，但仍然可能丢失消息，因为它们可能还没有被复制到其他副本。
ac ks=all（全部确认）：
这是最可靠的确认模式，在这种模式下，生产者发送消息后会等待所有的ISR（In-Sync Replicas，同步副本）确认。ISR是分区的所有副本中与领导者保持同步的副本集合。
在这种模式下，消息只有在被领导者和所有同步副本都确认接收后才被视为已提交。这确保了消息的可靠性。

如何保证不重复消费

2.不重复消费,在处理业务时,用唯一建来处理,如果没有唯一建,可以借助消息表来做,处理完了之后给这条消息打个已处理的标记.

.消费者接受消息处理业务给broker发送ack,broker认为消息消费成功,删除这条消息

    @KafkaListener(id = KafkaConstants.MESSAGE_GROUP, topics = KafkaConstants.MESSAGE_TOPIC, concurrency = "5")
    public void listen(ConsumerRecord<?, ?&gt; record, Acknowledgment acknowledgment) {
       try{
           //处理业务数据
       }catch (Exception e){
           //消费失败后的处理,保存到消息表
       }finally {
           //ack确认
           acknowledgment.acknowledge();
       }

    }

如何保证消息的顺序

为什么顺序会乱.kafka在生产者生产消息的时候使我们代码控制的,可以保证顺序,比如付款成功后我先发送一个修改订单状态的消息,再发送一个扣减库存的消息,再发送一个物流通知的消息一个topic 一个p artion 代码写入的顺序就是消息的顺序.如果只有一个消费者监听一个p artion也是可以保证顺序的.但是多个消费者监听同一个partion消费者2执行完成消费者1.3还没有执行.这样顺序就乱了.
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。
写 N 个内存 queue，具有相同 key 的数据都到同一个内存 queue；然后对于 N 个线程，每个线程分别消费一个内存 queue 即可，这样就能保证顺序性。(我们就是这么干的，相同的key的数据在一个队列里面，然后使用多线程开worker按照key不同进行分别消费)