事件驱动架构诊断：用Kafka Streams解决多消费者重复消息问题

面试场景：事件驱动架构诊断

面试官提问：

面试官：小兰，我们今天来讨论一个实际的生产问题。假设你在一个高并发的电商系统中，订单处理模块使用Kafka作为消息总线。最近用户反馈，订单处理模块频繁出现订单重复处理的问题。你能分析一下问题的根源，并提出解决方案吗？

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小兰的回答：

小兰：哦！这听起来很有趣！订单重复处理的问题……让我想想……是不是类似于在双十一的时候，大家都在疯狂抢购，结果系统被挤爆了？我记得去年双十一我家附近的快递站都被快递堆满了，送快递的骑手直接崩溃了！那这里是不是也像快递一样，消息被"重复发送"了？

嗯，我猜可能是这样：订单的消息被发送到Kafka之后，多个消费者同时看到了这个消息，就像快递员看到一个包裹后，好几个快递员一起抢着送到用户家。结果用户就收到了多个订单确认短信，或者账单被重复扣款了，对吧？

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面试官追问：

面试官：你说的问题现象是对的，但我们要更深入地分析。你知道Kafka的消费者是如何工作的吗？为什么会出现重复消息的情况？

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小兰的回答：

小兰：啊，那我得稍微讲一下Kafka消费者的工作原理。Kafka消费者就像是一个专门的邮递员团队，每个邮递员负责一部分包裹（分区）。它们会记住自己上次送到了哪里（offset），就像快递员在手机上标记订单进度一样。

不过，这里有一个问题：如果邮递员在送包裹的时候突然晕倒了（消费者崩溃），或者快递站的系统重启了，新的邮递员（消费者）可能会从上次的标记点重新开始送包裹，但这时候可能会出现重复送包裹的情况，因为上次的包裹可能还没送到用户手里呢！

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面试官追问：

面试官：你说的很形象，但不够准确。Kafka消费者确实会记录offset，但为什么会出现重复消息？你提到的“幂等性”问题是什么意思？

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小兰的回答：

小兰：哦，幂等性……这个听起来很厉害的样子！我觉得幂等性就像按电梯按钮一样，你按一次和按十次效果是一样的。如果订单处理系统是幂等的，那即便消息重复发送，也不会有问题，因为处理订单的操作本身不会被重复执行。

但是，如果我们没有正确实现幂等性，比如每次处理订单时都去数据库扣款，那用户的钱就被重复扣了，就像我上次用微信扫二维码付款的时候，不小心扫了两次，结果被扣了两次钱一样！

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面试官追问：

面试官：你说得对，幂等性确实很重要。现在你分析出了问题，那如何用Kafka Streams实现去重逻辑，确保订单处理的准确性和一致性呢？

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小兰的回答：

小兰：好的，那我来说说解决方案！我们可以用Kafka Streams来实现去重逻辑。Kafka Streams就像是一个超级智能的快递分拣系统，它不仅能分拣包裹，还能记住每个包裹的唯一标识（订单ID）。

具体来说，我们可以这样做：

1. 使用Kafka Streams的KTable：KTable就像是一个分布式数据库，可以存储每个订单的处理状态。我们可以用订单ID作为键，记录订单是否已经被处理过。
2. 检查订单状态：在处理每个订单消息之前，先去KTable里查一下这个订单是否已经被处理过。如果没有处理过，我们就继续处理；如果已经处理过了，就直接丢弃这个消息，就像快递员发现包裹已经送到用户手里，就不会再送一次了。
3. 更新订单状态：处理完订单后，我们在KTable里更新订单的状态，标记为“已处理”。

这样，我们就可以确保每个订单只会被处理一次，避免重复扣款或者重复发货的问题了！

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面试官总结：

面试官：（微微摇头）小兰，你的比喻很生动，但技术细节还需要加强。你提到的Kafka Streams的KTable确实可以用来实现去重逻辑，但你没有提到如何保证数据的一致性和持久性，比如在多消费者场景下如何避免竞态条件。另外，幂等性问题的解决也需要更具体的实现方案，比如使用分布式锁或者事务机制。

今天的面试就到这里吧。建议你回去多研究一下Kafka Streams的API和分布式系统的容错机制，这样才能更好地解决这类问题。

小兰：啊？这就结束了？我还以为您会问我如何用Kafka Streams来实现一个“分布式火锅套餐订单系统”呢！那我先去研究一下“邮递员”和“分布式锁”的代码实现吧？

（面试官扶额，结束面试）