测试场景二（是否开启SSL）：相同Exchange、队列、生产者数量、消费者数量、实例规格，开启SSL和未开启SSL的实例 测试场景三（生产者/消费者数量）：相同Exchange、队列、实例规格，不同数量的生产者和消费者 测试场景四（单队列和多队列）：相同Exchange、生产者数量、消费者数量、实例规格，不同的队列数量

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端服务用于API开放。另外负载通道还可以实现后端服务访问的负载均衡功能。 生产者 生产者为向消息主题（Topic）发布消息的一方，发布消息的最终目的在于将消息内容传递给其他系统，使对方能按照约定处理该消息。 消费者 消费者为从消息主题（Topic）订阅消息的一方，订阅消息的最终目

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响。如果生产者要满足at least once，就必须使用同步等待方式。 消费者确认 消费者确认是指服务端通过确认消息是否成功被消费者接收，来判断是否删除队列中的此消息。 消费者确认对数据可靠性十分重要，接收重要消息的消费应用程序在未处理完消息前不应确认消息，以便消费者有足够的时

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Producer/生产者 向Kafka的主题发布消息。 Consumer/消费者 向Topic订阅，并且接收发布到这些Topic的消息。 各模块间关系如图2所示。 图2 Kafka模块间关系 消费者使用一个消费者组名称来标记自己，主题的每个消息被传递给每个订阅消费者组中的一个消费者。如果所

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Kafka实例是否需要创建消费组、生产者和消费者？ “auto.create.groups.enable”为“true”时，不需要单独创建消费组、生产者和消费者，在使用时自动生成，实例创建后，直接使用即可。 “auto.create.groups.enable”为“false”时

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itMQ是一个生产者和消费者模型，主要负责接收、存储和转发消息。以下概念基于RabbitMQ进行描述。 消息 消息一般分为两部分，消息体和标签，标签主要用来描述这条消息，消息体是消息的内容，是一个JSON体或者数据等。 生产者发送消息，消费者消费消息，生产者与消费者彼此并无直接关系。

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导致消息堆积的常见原因如下： 生产者短时间内生产大量消息到Topic，消费者无法及时消费。 消费者的消费能力不足（消费者并发低、消息处理时间长），导致消费效率低于生产效率。 消费者异常（如消费者故障、消费者网络异常等）导致无法消费消息。 Topic分区设置不合理，或新增分区无消费者消费。 Topic频繁重平衡导致消费效率降低。

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导致消息堆积的常见原因如下： 生产者短时间内生产大量消息到Topic，消费者无法及时消费。 消费者的消费能力不足（消费者并发低、消息处理时间长），导致消费效率低于生产效率。 消费者异常（如消费者故障、消费者网络异常等）导致无法消费消息。 Topic分区设置不合理，或新增分区无消费者消费。 Topic频繁重平衡导致消费效率降低。

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一个主题由多个队列组成。队列数越大消费的并发度越大。 生产者（Producer） 消息写入的触发者，负责将消息推送到服务端。 生产者组（Producer Group） 同一类生产者的集合，这类生产者发送同一类消息且发送逻辑一致。 消费者（Consumer） 接收消息的对象，负责从服务端获取消息。

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同一个客户端可以作为生产者生产消息，也可以作为消费者消费消息，连接IP地址是相同的，如图1所示，此时我们无法区分哪个是生产者IP地址，哪个是消费者IP地址。如果想要直观体现生产者/消费者IP地址，您可以在客户端中设置“clientProperties”参数，通过此参数来标明生产者/消费者IP地址，示例如下。

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为目标RabbitMQ实例添加新的消费者，准备消费目标实例的消息。 图4 添加新消费者 为目标RabbitMQ实例添加新的生产者，下线原RabbitMQ实例的生产者，旧的消费者继续消费原RabbitMQ实例中的消息。 图5 迁移生产者 旧的消费者消费完原RabbitMQ实例的全部消息后，下线旧的消费者和原RabbitMQ实例。

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以下两类： 生产者发送消息时发生消息重复： 生产者发送消息时，消息成功发送至服务端。如果此时发生网络闪断，导致生产者未收到服务端的响应，此时生产者会认为消息发送失败，因此尝试重新发送消息至服务端。当消息重新发送成功后，在服务端中就会存在两条内容相同的消息，最终消费者会消费到两条内容一样的重复消息。

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消息轨迹的参数说明 参数 参数说明 生产者状态 生产者状态如下： 发送成功：消息发送成功，服务端已经成功存储消息。 提交成功：允许消费者消费此事务消息。 回滚：事务消息将被丢弃，不允许消费者消费此事务消息。 未知，待确认：事务消息状态暂时无法确定，等待固定时间后，服务端向生产者进行消息回查。 生产耗时

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Warehouse，以下简称VW）之间建立KV订阅关系，建立了订阅关系之后，消费者VW的KVcahce会定期的从生产者的obs cudesc快照目录增量同步sst文件到本地，后续就可以支持在消费者VM中跨VW查询生产者VW中的表。 创建的订阅关系可以在pgxc_group_subscription表中查询到记录。该函数仅9

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a版和生产者以及消费者协同工作才能保证。同时开发者需要尽量合理使用分布式消息服务Kafka版的Topic，以提高消息发送和消息消费的效率与准确性。 对使用分布式消息服务Kafka版的生产者和消费者有如下的使用建议： 重视消息生产与消费的确认过程 消息生产 发送消息后，生产者需要根

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Connect、生产者和消费者协同工作才能保证，对使用ROMA Connect的生产者和消费者有如下的使用建议。 重视消息生产与消费的确认过程 消息生产 生产消息后，生产者需要根据ROMA Connect的返回信息确认消息是否发送成功，如果返回失败需要重新发送。 每次生产消息，生产者都需要

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消息轨迹的参数说明如表3所示。 表3 消息轨迹的参数说明 参数 参数说明 生产者状态 生产者状态如下： 发送成功：消息发送成功，服务端已经成功存储消息。 生产耗时 生产者发送消息的耗时，单位ms。 地址 生产者的IP地址。 消费者状态 消费者状态如下： 消费成功 消费超时 消费异常 消费返回NULL

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Topic也是消息队列的一种发布与订阅消息模型。生产者向消息主题发布消息，多个消费者订阅该消息主题的消息，生产者与消费者彼此并无直接关系。 生产者（Producer） 向Topic（消息主题）发布消息的一方。发布消息的最终目的在于将消息内容传递给其他系统/模块，使对方按照约定处理该消息。 消费者（Consumer）

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为什么offset不连续？ 在生产者客户端中开启幂等或事务，然后生产消息，此时您会在消费者客户端或Kafka控制台的“消息查询”中观察到消息offset不连续的现象。这是因为开启了幂等或事务后，在生产消息时会产生一些元数据控制消息，这些控制消息也会生产到该Topic中， 且它们对消费者不可见，从而造成offset不连续的现象。

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以下两类： 生产者发送消息时发生消息重复： 生产者发送消息时，消息成功发送至服务端。如果此时发生网络闪断，导致生产者未收到服务端的响应，此时生产者会认为消息发送失败，因此尝试重新发送消息至服务端。当消息重新发送成功后，在服务端中就会存在两条内容相同的消息，最终消费者会消费到两条内容一样的重复消息。

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消费组问题 Kafka实例是否需要创建消费组、生产者和消费者？ 如果消息组中没有在线的消费者（如empty状态），是否14天后会自动被删除？ 为什么删除消费组不生效？ 实例消费正常，为什么看不到消费者？ Kafka可以删除消费组下不用的Topic吗？

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