高并发系统中，如何权衡吞吐量与故障恢复的可靠性？

【背景】 在高并发场景下，系统设计常面临吞吐量与故障恢复的矛盾：

• 异步处理（如Kafka）能提升吞吐，但故障时可能丢失数据
• 同步处理（如RabbitMQ确认机制）保障可靠性，但可能成为瓶颈
• 业务侧幂等设计能弥补部分损失，但增加复杂度

【常见分歧】

1. 是否强制要求所有路径都保证Exactly-Once？
2. 异步消息的重试策略与补偿机制如何设计？
3. 何时该用「允许丢消息」的流式处理，何时必须「绝对可靠」？

【我的倾向】 更倾向分层设计：

• 关键业务路径（如支付）采用同步+事务+补偿
• 非关键路径（如日志采集）用异步+幂等+降级
• 通过监控+熔断机制动态调整策略

【想听你的经验】 你遇到过哪些「吞吐量 vs 可靠性」的典型场景？ 最终是如何取舍的？ 哪种设计在你们的业务中性价比最高？