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前言

⚡NestJS + Kafka 秒杀系统完整实践总结

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1. 为什么在秒杀场景中用 Kafka 消息队列异步下单？

目的	解释
削峰填谷	防止高峰期数据库写入爆炸，流量先进入 Kafka 排队缓冲
异步处理	秒杀请求响应快，前端体验好，不必等待订单完成
系统解耦	秒杀接口只负责扣库存，不负责下单/支付，微服务更灵活
高可用	Kafka 支持分区冗余、副本机制，保证即使节点挂了数据也不丢失

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2. Kafka 消息队列的基础概念回顾

• Producer：生产者，发送消息到 Topic
• Consumer：消费者，从 Topic 拉取消息
• Topic：消息分类
• Partition：Topic 的物理分片（提高并发）
• Consumer Group：一组消费者分担 Topic 消费负载
• Offset：每条消息在 Partition 中的位移标记（消费进度）
  
  
  

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3. 秒杀中 Kafka 常见高频问题解析

Q1. 如何保证 Kafka 消息不丢失？

✅ 生产者配置：

• acks=all
• 开启 retries 重试

✅ 消费者端：

• 手动提交 offset，确保消息成功消费后提交（防止未消费即确认）

✅ Broker端：

• 多副本（replication.factor >= 3）
• 控制器选举稳定（controller.quorum.voters）

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Q2. 如何保证秒杀下单的幂等性？

• 订单表中 orderId 为唯一键，消费 Kafka 消息时先查询是否已存在
• 使用 Redis 快速幂等检查（如 setnx seckill:order:{orderId}）
• Kafka 消费端设计幂等消费逻辑（消费失败时可重试）

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Q3. Kafka 如何保证顺序消费？

• Kafka 本身 分区内有序，但跨分区无序
• 秒杀时可以将同一商品 skuId 哈希到同一分区
• 保证同一商品的秒杀请求在同一分区内消费，从而局部有序

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Q4. 如果 Kafka 消费者宕机，消息会丢吗？

不会丢。

• Kafka 通过 offset 机制保存消费进度
• consumer 重新启动后会从上次提交的 offset 继续拉取消费
• 注意开启合适的 retention（消息保留期）

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Q5. fromBeginning: true/false 有什么区别？

参数	含义
true	从最早的消息开始消费（包括旧消息）
false	只消费新产生的消息（默认）

通常在秒杀系统消费订单消息时用 false。

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Q6. 如何处理消费积压（Lag）？

• 增加消费者实例数，提高消费并发
• 优化业务逻辑，降低单次消费时间
• 监控 lag，及时告警
  

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Q7. Kafka 与 RabbitMQ、RocketMQ 区别？

项目	Kafka	RabbitMQ	RocketMQ
优势	高吞吐、大数据场景、分区机制	灵活、易用、适合小系统	延时消息、事务消息、轻量
应用场景	秒杀、日志、流式处理	普通业务异步化	金融领域、分布式事务
顺序保证	分区内有序	可设置顺序消费（但吞吐低）	支持严格顺序

秒杀更推荐 Kafka（吞吐量高）。

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Q8. 秒杀如何防止超卖和重复下单？

• 超卖问题：

  • Redis 预扣库存（Lua 原子脚本扣减）
  • 数据库底层库存扣减二次校验（最终一致性）

• 重复下单问题：

  • Redis setnx 防重复
  • 订单表 orderId 唯一约束 + Kafka 幂等消费处理

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4. 还可以进一步问：

• 如何配置和管理 Kafka 的 groupId/topic？
  • ➔ .env 配置 + registerAsync 动态注入
• 如何监控 Kafka 消费端健康状态？
  • ➔ 用 Prometheus 采集 lag、consumer status
• 如何处理消费失败？
  • ➔ try-catch+死信队列(DLQ)+补偿机制
• 如何保证消息处理高可用？
  • ➔ 多实例部署、分区均衡、自动负载迁移

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5. 实战代码相关点

• 消费者模块用 @Injectable() 注册 Nest 服务，onModuleInit() 启动消费
• KafkaProducerService 独立封装 Producer
• 消费端手动 commit offset，控制消费确认
• Topic、GroupId 支持动态环境配置（.env）

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📦 小结

✅ 秒杀系统本质是“高速扣库存 + 异步下单 + 幂等保护”，Kafka 消息队列正好完美契合这套需求。

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