面试题：消息队列 Kafka消息积压后数据一致性与高可用性的权衡及策略

Question

当Kafka发生消息积压时，在保证数据一致性和系统高可用性之间往往需要做出权衡。请深入分析在不同业务需求下，如何制定相应的策略来平衡这两者关系，例如说明在金融交易类业务与日志收集类业务场景下应采取何种不同策略，并阐述背后的原因及技术实现思路。

Answer 1

金融交易类业务

策略

1. 优先保证数据一致性：采用较为保守的处理策略，确保每一条交易消息都被准确处理，不丢失、不重复。
2. 适度降低高可用性：在一定程度上牺牲系统的部分可用性，以满足数据一致性的严格要求。

原因

金融交易涉及资金的变动，数据的准确性和一致性至关重要。哪怕是微小的错误都可能导致严重的财务损失和信任危机。相比之下，系统短暂的不可用在可接受范围内，因为交易的稳定性和正确性是首要目标。

技术实现思路

1. 增加副本数量：为Kafka主题设置较多的副本数，确保数据的冗余存储，提高数据的可靠性。例如，将副本数设置为3或更多，这样即使部分副本出现故障，数据仍然可以从其他副本获取。
2. 同步复制：采用同步复制机制，生产者在发送消息时，需要等待所有同步副本都确认收到消息后才认为消息发送成功。这保证了数据在多个副本之间的一致性，但会降低系统的吞吐量和响应速度。
3. 限流：在消费者端进行限流处理，根据系统的处理能力，合理控制消费速度，避免因消费过快导致处理错误，确保每笔交易都能被正确处理。例如，通过设置令牌桶算法来限制每秒处理的消息数量。

日志收集类业务

策略

1. 优先保证系统高可用性：确保日志收集系统能够持续稳定运行，尽可能减少数据丢失的可能性。
2. 在一定程度上放宽数据一致性要求：由于日志数据主要用于分析和故障排查，少量的数据丢失或重复在大多数情况下不会对业务造成严重影响。

原因

日志收集的主要目的是为了记录系统运行状态和事件，以便后续的分析和故障排查。系统的高可用性对于及时收集和记录日志至关重要，因为一旦系统出现故障导致日志收集中断，可能会丢失关键信息。而少量的日志数据重复或丢失，通常不会对整体的分析和排查工作产生实质性的影响。

技术实现思路

1. 异步复制：采用异步复制机制，生产者发送消息后不需要等待所有副本确认，就可以继续发送下一条消息，这样可以提高系统的吞吐量和响应速度。虽然可能会存在短暂的数据不一致，但在日志收集场景下是可以接受的。
2. 自动故障转移：利用Kafka的自动故障转移机制，当某个副本出现故障时，系统能够快速将其从ISR（In - Sync Replicas）列表中移除，并选举新的副本作为领导者，确保系统的高可用性。
3. 批量处理：在消费者端采用批量处理的方式，一次性处理多个日志消息，提高消费效率。同时，可以设置合理的重试机制，对于处理失败的消息进行重试，但不会因为个别消息处理失败而阻塞整个处理流程。例如，设置最大重试次数为3次，如果3次重试后仍然失败，则记录错误日志并继续处理下一批消息。