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docs/system-design/distributed-system/message-queue/Kafka常见面试题总结.md

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@@ -207,18 +207,18 @@ acks 的默认值即为1,代表我们的消息被leader副本接收之后就
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### Kafka 如何保证消息不重复消费
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210-
1. **kafka出现消息重复消费的原因**
211-
* 服务端侧 已经消费的数据没有成功提交 offset(根本原因)
212-
* kafka 侧 由于服务端处理业务时间长或者网络链接等等原因让 kafka 认为服务假死,触发了分区 rebalance
213-
2. **解决方案**
214-
* 最有效:消费消息服务做幂等校验,比如redis的set、mysql的主键等天然的幂等功能
215-
***enable.auto.commit** 参数设置为 false,关闭自动提交,开发者在代码中手动提交 offset。那么这里会有个<br>
216-
问题:
217-
**什么时候提交offset合适?**
218-
* 处理完消息再提交:依旧有消息重复消费的风险,和自动提交一样
219-
* 拉取到消息即提交:会有消息丢失的风险。允许消息延时的场景,一般会采用这种方式。然后通过定时任<br>
220-
务在业务不繁忙的时候做数据兜底,一般是基建较好的公司会通过大数据部门在晚上兜底
221-
210+
**kafka出现消息重复消费的原因**
211+
212+
- 服务端侧已经消费的数据没有成功提交 offset(根本原因)。
213+
- Kafka 侧 由于服务端处理业务时间长或者网络链接等等原因让 Kafka 认为服务假死,触发了分区 rebalance。
214+
215+
**解决方案:**
216+
217+
- 消费消息服务做幂等校验,比如 Redis 的set、MySQL 的主键等天然的幂等功能。这种方法最有效。
218+
-**`enable.auto.commit`** 参数设置为 false,关闭自动提交,开发者在代码中手动提交 offset。那么这里会有个问题:**什么时候提交offset合适?**
219+
* 处理完消息再提交:依旧有消息重复消费的风险,和自动提交一样
220+
* 拉取到消息即提交:会有消息丢失的风险。允许消息延时的场景,一般会采用这种方式。然后,通过定时任务在业务不繁忙(比如凌晨)的时候做数据兜底。
221+
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### Reference
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- Kafka 官方文档: https://kafka.apache.org/documentation/

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