INDEX
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- [§1 为什么快](#§1 为什么快)
- [§2 消息丢失](#§2 消息丢失)
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- [§2.1 消息丢失位置](#§2.1 消息丢失位置)
- [§2.2 如何避免消息丢失](#§2.2 如何避免消息丢失)
- [§3 顺序消费](#§3 顺序消费)
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§1 为什么快
- kafka使用的是基于文件的顺序存储
- 代价是只能通过offset标记消费情况并
- 总 partition 数越高，性能越下降，可降低一个数量级
每个 partition 的消息会保存在一个独立文件中，文件内都是顺序读写，跨文件就变成随机 io 了
- kafka使用 0 复制技术进行网络传输，速度快，底层依赖sendFile
- kafka默认开启消息压缩
消息是在客户端压缩后再传输，服务端只保存，客户端消费时也是先传输后解压然后才能真的消费
§2 消息丢失
§2.1 消息丢失位置
- 1：producer 向 kafka 投递消息时
- 2：kafka-topic 中 leader 已经写入了消息，向副本写入消息前挂了时
- 3：消费者从 kafka 拉取了消息，提交了 offset 但没有真实消费时
§2.2 如何避免消息丢失
发送时：
- 启动独立消息服务，持久化所有需要发送的消息
- 不是所有消息都需要持久化，没有可靠性要求的消息可以直接发送
- 先持久化消息数据，再投递消息，消息收到 ACK 后需要更新消息状态
- 开启定时任务，轮询持久化的消息，长期没有变更状态的消息需要回查
复制时
- ACK 机制的选择
- 可以保持默认的 all 级别
- 但因为有独立消息服务在，可以置为 1（写入 leader 即返回）
- 指定合适 ISR
- ISR 即 In-Sync Replica set，是与 leader 正常通信的 broker 的集合
- leader 包含在这个集合中
- 通过
max.insync.replica可以确定 ACK 返回的时机- 必须在 ACK == all/-1 时，此配置才有效
- 通常配置为 副本数/2
- 默认值 1，但这样配置 ACK 的 ALL 与 1 等价，都是只写入 leader 就 ACK
消费时：
- 需要正确的提交 offset
- offset 可以漏提交，但不能空提交（还没消费就提交了）
- 消费端必须补全幂等
§3 顺序消费
- 业务没有要求的情况下不用保证顺序消费
- 局部顺序消费由 partition 保证，partition 中的消息是有序的，会顺序消费
- 如果希望全局顺序消费，需要 topic 只有一个 partition
- 不能保证顺序消费的场景
- 消息加入到死信队列(重试队列) 中
已经脱离了原来的顺序 - 消费端开了并发消费，比如监听到的消息扔到线程池里处理
- 消息加入到死信队列(重试队列) 中