消费一致性

一、现象与背景：一次 1420 条数据消失的事故复盘 1.1 事故复现 去年 Q4，我们支付回调落库链路遭遇严重故障：Kafka 3.5（3 broker）、"pay-callback" topic 16 分区、消费组 8 实例、MySQL

«作者视角：5 年分布式系统经验，专注安全加固与风险防范。这篇不重复「rebalance 会重复消费」的常识，而是把 "max.poll.interval.ms" 与批处理耗时的失配这一条最容易被忽略的失效链路拆到底：为什么它比网络抖动更致

«作者：江星河-885｜15 年全栈｜分布式一致性与消息中间件方向 栈：Kafka 3.5.1（KRaft，3 broker）、Spring Kafka 3.1.5、MySQL 8.0.36、Java 17» 一、现象与背景：一次 4 秒

一、现象与背景 去年我们做支付事件链路治理时，撞上一个很「安静」的事故："pay-event" topic（Kafka 3.4，3 broker，32 分区，消费组 16 实例，日均约 280 万条，大促峰值 8200 msg/s）的 la

一、现象与背景 去年 Q4，我们的支付对账系统开始报「重复记账」。对账服务以 Kafka 消费组形式消费 "pay-notify" topic，该 topic 有 32 个分区，消费组 12 个实例，日均消息量约 4200 万条。某天早高峰