一、kafka在使用的时候还是会存在一些问题的，这里主要是记录kafka的优化方式，以及带来的问题。

　　二、防止消息丢失和重复消费

　　1、防止数据丢失

　　1）发送方：ack设置为1或者-1/all,把min.insyc.replicas设置为分区数。（目的：ack为1主要是保证分区leader备份数据，ack为-1/all的情况下保证整体的leader和follow都进行备份，防止丢失）

　　2）接收方：自动提交改成手动提交（目的：避免系统自动是，出现后台消费异常导致的数据丢失）

　　2、重复消费

　　1）关闭生产端的重试机制，消费端设置成手动提交。（目的：生产端避免重复发送，消费端：防止异常重复消费）这里会导致一个问题，就是丢失数据的问题，可以在防止消息消息的基础上，加上消费消息时幂等性。

　　2）幂等性：a、mysql通过主键ID插入，主键ID唯一来保证。b、使用redis或者ZK的分布式锁。

　　三、如何顺序消费（牺牲性能）

　　1、发送方：ack不设置为0，关闭重试，采用同步方式发送，等到消息成功后发送下一条。

　　2、接收方：发送方将消息发送到一个分区，只有一个消费组来进行消费。

　　四、解决消息积压问题

　　1、产生原因：消费者消费消息的速度远赶不上生产者生产的速度。kafka内部消息开始堆积，最终可能导致雪崩。

　　2、解决方案：

　　1）在消费者中使用多线程，提高消费能力。

　　2）创建过个消费组，多个消费者，部署到不同的机器，提高消费能力。

　　3）同一个组，建立另外的主体和分区，在主消费的poll下来数据后，不进行处理，直接转发到新的主体，进行消费，提高性能。

　　五、延时队列

　　1、使用场景：订单30分钟没有付款，需要取消订单等。

　　2、消息发送者发送消息时带上消费发送的时间。

　　3、消费者在进行（轮询）消费的时候，通过时间进行相关的逻辑处理。否者利用kafka的offset机制记录未消费的下标，后期进行下次消费判断。