通常，消息消费时候都会设置一定重试次数来避免网络波动造成的影响，同时带来副作用是可能出现消息重复。 整理下消息重复的几个场景： 生产端： 遇到异常，基本解决措施都是 重试。 场景一：lead

那么这就要说到Kafka的数据可靠性保证相关知识，为了做到数据的安全传输，Kafka使用了 **ack应答机制**，这就类似于网络安全中常用的 **TCP的三次握手四次挥手**。

最近处理了一次线上故障，整体排查过程和事后的复盘都很有意思，并且结合本次故障，对kafka使用的最佳实践有了更深刻的理解。

源码分析 创建Topic的源码入口 AdminManager.createTopics() 以下只列出了

「这是我参与11月更文挑战的第7天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战」 大家都知道使用Redis速度很快，是因为Redis把数据都存储在内存中。一旦服务器宕机，内存中的数据将全部丢失。 即使重启

在聊Kafka高可靠之前，先在评论区来波RNG NB好不好！ 什么叫可靠性？ 大家都知道，系统架构有三高：「高性能、高并发和高可用」，三者的重要性不言而喻。 对于任意系统，想要同时满足三高都是一件非常