Kafka
概念解释
topic：队列
producer:生产者，指发送消息端
consumer：消费者，消息消费端
consumer group：消费者组，消息会发给每个消费者组，每个消费者对应一个消费者组
border：kafka服务器
partition：分区
replication-factor：副本
ar:分区中的所有副本统称为AR
isr:所有与leader副本保持一定程度同步的副本
osr：与leader副本同步滞后过多的副本
leo:标识当前日志文件中下一条待写入消息的offset
offset:分区消息偏移量
hw:高水位，木桶效应，如此leader副本的LEO为5，follower1的LEO为5，follower2的LEO为4，那么当前分区的HW取最小值4
水平扩展
分组+分区+消费者扩容 （最好不要在生产环境涉及重分配分区，分区可以多一点例如40，这个值需要测试哈
然后8个消费者，就是每个消费者5个分区，消费者增加就会重新分配分区给新的消费者，如果增加分区，那可就麻烦了
涉及数据复制等等）
消息队列-削峰
场景：秒杀请求，亿通行刷码，短信服务等
意义：将一瞬间大量的请求进行比较平缓的处理，用消息中间件来接收，然后再异步去处理。
消息队列-异步
异步就很好理解了，比如说下单成功之后要发送给用户消息一条，等等场景，注意时效性（通俗理解就是段时间内有用 这个就有可能是优先队列了）即可。
消息队列-解耦
解耦场景，合同生效时需要下发给下游如物业系统，订单系统，财务系统等等，如采用同步耦合很高，这时只需要将消息给到消息队列即可，
完成系统间解耦，但增加了系统复杂性，任何东西都是相对的，来源于相对论。
消息队列-顺序一致性
某些业务场景，需要保证消息的顺序。
kafka只能保证分区的顺序性。还要结合业务来看，比如说可以从哪个维度来保证一致性也可以，一个分区吞吐量过低。
消息队列-重试
重试分为两种情况，重试后可以成功消费消息，重试后不可消费消息，如果是顺序性消息重试是吧跳过有可能导致数据不一致更为复杂。
解决方案：失败后发布到另外一个topic-a去重试，重试错误后再发送到另外一个topic-b在失败再返回给topic-a.
看似是解决了，但是有些消息一直不可消费成功，这时可以在消息中加一个字段重试次数，重试5次之后报送到问题单，人工介入处理。
比较谁的系统没有问题呢，这条消息可能你没有考虑到这种情况。
消息队列-消息可靠性
acks参数来保证
0:意味着producer不等待broker同步完成的确认，继续发送下一条(批)信息
1:意味着producer要等待leader成功收到数据并得到确认，才继续发送下一条(批)信息
all/-1:意味着producer得到follwer确认，才继续发送下一条(批)信息
可靠性增加-性能降低，一般设置1，如果涉及到事务消息会先存数据库，以此来保证消息肯定不会丢失，这种消息就是重要消息。
消息队列-消息幂等性
重复消费问题，一般是有msgId,或者业务主键来保障，不会重复消费某一条消息。