kafka问题

   kafkaTemplate.send(
                invoiceEtcTradeTopic,
                    jsonMsg
            ).addCallback(new ListenableFutureCallback>(){
                @Override
                public void onFailure(Throwable ex) {
                    log.error("发送消息失败:{}",ex.getMessage());
                }

                @Override
                public void onSuccess(SendResult result) {
                    String topicName = result.getRecordMetadata().topic();
                    int num = result.getRecordMetadata().partition();
                    long offset = result.getRecordMetadata().offset();
                    log.info("发送消息成功:topic={},partition={},offset={}",topicName,num,offset);
                  
                    if(numOrder[0] == 1){
                        log.info("");
                    }else{
                        log.info("");
                    }
                }
            });

生产问题解决

生产者防止消息丢失，设置表。标识flag来标识是否发送成功。

利用spring的ListenableFutureCallback监听，onsuccess时修改表标识为1成功，onFailure时修改标识为0发送失败。

为0的定时重发消息，重发的消息成功了进onsuccess中，然后改标识

消费者接收之前存表。消息来了先从表里查询，没查询到数据，则重新消费。消费成功，手动提交偏移量。

查到数据了，直接手动提交偏移量。

多次消费不成功，设置阈值。

偏移量

1 手动提交 当 auto.commit.enable 设置为false时，表示kafak的offset由消费者手动维护，spring-kafka提供了通过ackMode的值表示不同的手动提交方式；

ackMode有以下7种值：

// 当每一条记录被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后提交
        RECORD,

        // 当每一批poll()的数据被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后提交
        BATCH,

        // 当每一批poll()的数据被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后，距离上次提交时间大于TIME时提交
        TIME,

        // 当每一批poll()的数据被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后，被处理record数量大于等于COUNT时提交
        COUNT,

        // TIME | COUNT 有一个条件满足时提交
        COUNT_TIME,

        // 当每一批poll()的数据被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后, 手动调用Acknowledgment.acknowledge()后提交
        MANUAL,

        // 手动调用Acknowledgment.acknowledge()后立即提交
        MANUAL_IMMEDIATE,

如果设置 AckMode 模式为 MANUAL 或者 MANUAL_IMMEDIATE，则需要对监听消息的方法中，引入 Acknowledgment 对象参数，并调用 acknowledge() 方法进行手动提交；如果没有提交程序重启后会重复消费；其他模式满足条件就会提交（不是严格意义上的手动），不需要调用acknowledge() 。

2 回滚offet 处理数据报错时记下offset，重置offset就会重复消费。

TopicPartition topicPartition = new TopicPartition(topic, partition);

ack设置

ack 应答机制 对于某些不太重要的数据，对数据的可靠性要求不是很高，能够容忍数据的少量丢失， 所以没必要等 ISR 中的 follower 全部接收成功。 所以 Kafka 为用户提供了三种可靠性级别，用户根据对可靠性和延迟的要求进行权衡， 选择以下的配置。 acks 参数配置： acks： 0：producer 不等待 broker 的 ack，这一 *** 作提供了一个最低的延迟，broker 一接收到还 没有写入磁盘就已经返回，当 broker 故障时有可能丢失数据； 1：producer 等待 broker 的 ack，partition 的 leader 落盘成功后返回 ack，如果在 follower 同步成功之前 leader 故障，那么将会丢失数据 -1（all）：producer 等待 broker 的 ack，partition 的 leader 和 follower （ISRL里的follower，不是全部的follower）全部落盘成功后才 返回 ack。但是如果在 follower 同步完成后，broker 发送 ack 之前，leader 发生故障，那么会造成数据重复