问题：

复现:

生产数据 先add 再delete操作：
//使用kafka模拟 先add 再delete操作
Message message = new Message(UUID.randomUUID().toString(), "add product", new Date());
kafkaTemplate.send("product", JSON.toJSONString(message));
Message message1 = new Message(UUID.randomUUID().toString(), "delete product", new Date());
kafkaTemplate.send("product", JSON.toJSONString(message1));

在本实验中kafka是3个节点，所以有3个partation分区，每次发送数据轮训选择一个patition发送

（1）指定了patition，则直接使用；

（2）未指定patition但指定key，通过对key的value进行hash出一个patition；

（3）patition和key都未指定，使用轮询选出一个patition。

消费数据
Consumer-A

2019-12-13 20:29:26.437 [
org.springframework.kafka.KafkaListenerEndpointContainer#0-0-C-1] INFO
c.i.k.spring_kafka.KafkaListeners - 消费数据入库----Message{id='
e819cb58-4ac2-485e-84dc-8a782c68f631', msg='add product', sendTime=Fri Dec 13 20:29:25 CST 2019}

2019-12-13 20:29:26.437---->add product

Consumer-A1

2019-12-13 20:29:26.384 [
org.springframework.kafka.KafkaListenerEndpointContainer#0-9-C-1] INFO
c.i.k.spring_kafka.KafkaListeners - 消费数据入库----Message{id='
bc895e02-ce52-46a4-86de-259d40c16b82', msg='delete product', sendTime=Fri Dec 13 20:29:26 CST 2019}

2019-12-13 20:29:26.384----->delete product

发现消费者先删除再添加，则数据库出现了脏数据！！！

原因：

生产者轮询向partition发送数据，消费者是随机订阅消息的（可能有一个消费者消费两个partition或者一个消费者消费一个partition），随机发送数据必然导致多个消费者消费数据，出现消费错乱问题

解决方案：

方式一：生产者生产数据，指定partation，则kafka消费机制则要求同组只有一个消费者消费数据

生产数据：

//使用kafka模拟 先add  再delete操作

另外当我指定指定partation=3时，就出现如下错误，因为集群kafka集群是三个节点的，partation是 0/1/2，没有3，所以报错

kafkaTemplate.send("product",3, JSON.toJSONString(message));

2019-12-14 10:44:27.687 [http-nio-8080-exec-1] ERROR o.a.c.c.C.[.[.[.[dispatcherServlet] - Servlet.service() for servlet [dispatcherServlet] in context with path [] threw exception [Request processing failed; nested exception is org.apache.kafka.common.KafkaException: Invalid partition given with record: 3 is not in the range [0...3).] with root cause
org.apache.kafka.common.KafkaException: Invalid partition given with record: 3 is not in the range [0...3).

消费数据：

2019-12-13 20:39:06.784 [
org.springframework.kafka.KafkaListenerEndpointContainer#0-0-C-1] INFO
c.i.k.spring_kafka.KafkaListeners - 消费数据入库----Message{id='
9aec3a47-dc5a-40de-ba93-2a60a1865d4c', msg='add product', sendTime=Fri Dec 13 20:39:06 CST 2019}
2019-12-13 20:39:06.784 [
org.springframework.kafka.KafkaListenerEndpointContainer#0-0-C-1] INFO
c.i.k.spring_kafka.KafkaListeners - 消费数据入库----Message{id='
bd918926-9981-4cba-b7c8-3a220a0219de', msg='delete product', sendTime=Fri Dec 13 20:39:06 CST 2019}

2019-12-13 20:39:22.702 [
org.springframework.kafka.KafkaListenerEndpointContainer#0-0-C-1] INFO
c.i.k.spring_kafka.KafkaListeners - 消费数据入库----Message{id='
3aac99d7-ce91-49ce-ab7e-80484c6702b7', msg='add product', sendTime=Fri Dec 13 20:39:22 CST 2019}
2019-12-13 20:39:22.702 [
org.springframework.kafka.KafkaListenerEndpointContainer#0-0-C-1] INFO
c.i.k.spring_kafka.KafkaListeners - 消费数据入库----Message{id='
cf44778d-31e2-4b73-a7a3-69b42a7581b8', msg='delete product', sendTime=Fri Dec 13 20:39:22 CST 2019}

2019-12-13 20:39:24.050 [
org.springframework.kafka.KafkaListenerEndpointContainer#0-0-C-1] INFO
c.i.k.spring_kafka.KafkaListeners - 消费数据入库----Message{id='
26705470-b9ad-46a4-8c10-754d9761537d', msg='add product', sendTime=Fri Dec 13 20:39:24 CST 2019}
2019-12-13 20:39:24.050 [
org.springframework.kafka.KafkaListenerEndpointContainer#0-0-C-1] INFO
c.i.k.spring_kafka.KafkaListeners - 消费数据入库----Message{id='
7369b9c8-cbed-416f-bbc3-73b814cc7c39', msg='delete product', sendTime=Fri Dec 13 20:39:24 CST 2019}

1）多次测试后始终发现路由到Consumer-A1消费数据，则解决消费时序问题

2）当手动结束Consumer-A1所在进程，生产者重新生产数据，则又路由到Consumer-A消费到了数据

方式二：消费者消费到数据后就行消息整流

消费者消费到数据后，让各消费者在公共区域整流，本文提供在redis中整流，使用有序集合sorted set实现

Long zadd(String key, double score, String member);

key：redis使用的key——队列Key

score： 排序字段——使用消息中的updateTime

member：成员——消息json序列化

redisClient.zadd(redisKeyUtil.generateRedisKey(RedisKeyConstants.MESSAGE_BUFFER_QUEUE),

参考原文
https://blog.csdn.net/nmjhehe/article/details/103533016