给 B ，C ，D 各建一个 Kafka

给 B ，C ，D 各建一个 Topic 就可以

如果只让 BCD 接收到自己的消息，那就在 push 时分三个 topic ，直接把消息隔离开，缺点就是负载可能不均服务利用率降低
如果只让 BCD 处理自己要的消息并忽略掉无意义消息，可以在各自 consumer 加 filterStrategy 过滤掉无关消息

建多个 topic 的麻烦点就是，后续要不断的增加 topic ，有没有办法，一个 topic 就可以解决呢？😂

@NoKey 不可能吧，不论怎么说，只要是都发一个 topic ，那么 BCD 就得把里面的消息拉过来做过滤，过滤后再消费自己的；或者另一种就是你自己说的第二种，同一个消费者组，监听不同分区，根据 key 发不同的分区，分区不均衡啥的就你得自己控制了

也许可以用 2 个 kafka 集群，A 写集群 1 ，自己写个 connector 做消息解析与分发，写到集群 2 的三个 topic ，再由 B C D 各自消费。
这种做法引入了新的集群和组件，成本和维护代价更高。可行但不建议

kafka 不好做，换阿里云 rocketmq 加 tag

建议换队列

B C D 各自作为一个消费者组。

用 rabbitmq

kafka stream 做个任务来处理

在消息体里定义 business_type: B 、C 、D ，然后引进一个中间层 X ，X 直接消费 A 发送的消息，并根据 business_type 决定调用（ HTTP 或 RPC ） B 、C 、D 。（计算机科学中的每个问题都可以用一间接层解决 doge ）

但是上述方案有个问题：B 、C 、D 直接接受流量的冲击，没有 MQ 来缓冲，服务可能会被打爆

明明有现成的高速公路，多建两个 topic 的事，你非得要自己单独再修一条路。我不知道怎么评价你这个需求。。
“为了方便”，请问改成 3 个 topic 不方便在哪里？

除非你真的有需求有另外的 E 同时消费所有数据，不然就多个 topic 吧

@WhereverYouGo 感觉问题不大，X 其实已经在 mq 后面了，慢慢一个一个取消息就行

可以在消息的 key 或者 value 中添加标识，例如在消息的 key 中添加 B 、C 、D 等标识，表示该消息是发给 B 、C 、D 的，然后在消费者端使用带有过滤条件的消费者来消费消息，只消费自己需要的消息。具体可以使用 Kafka 的 Consumer API 提供的 subscribe 方法中的参数来实现，例如使用 subscribe(Collections.singleton(topic), new MyPartitionAssignor()) 方法，其中 MyPartitionAssignor 实现了 PartitionAssignor 接口，可以根据标识来分配分区。另外，也可以使用 Kafka Streams 来实现消息过滤和分发。

rocketmq 中 tag 最适合这个场景

@Super8 我创建的 KafkaConsumer 用到的 api 里面没有这两个参数的方法啊老哥，你说的这个 kafka 是哪个版本的啊

import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import org.apache.kafka.streams.kstream.Produced;

import java.util.Properties;

public class KafkaStreamsExample {
public static void main(String[] args) {
// 设置 Kafka Streams 属性
Properties props = new Properties();
props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "stream-processing-app");
props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");

// 创建 Kafka Streams 实例
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<String, String> stream = builder.stream("topic-A");

// 根据消息的 key 将消息路由到不同的分区中
stream.selectKey((key, value) -> key)
.through("topic-A-shuffle")
.groupByKey()
.foreach((key, value) -> {
// 处理消息
System.out.println("Processed message: " + value);
});

// 将处理后的消息发送到下游服务
stream.mapValues(value -> "processed " + value)
.to("topic-B", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.String()));

KafkaStreams kafkaStreams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
kafkaStreams.start();
}
}

在上面的代码中，首先使用 selectKey()方法将消息的 key 作为新的 key ，然后使用 through()方法将消息发送到一个新的 Topic 中，这个新的 Topic 会使用 Kafka 默认的分区策略将消息路由到不同的分区中。然后，我们使用 groupByKey()方法将同一个 key 的消息分组，确保每个消费者只消费自己需要的消息。最后，我们使用 foreach()方法处理分组后的消息，并使用 mapValues()方法将处理后的消息发送到下游服务。

需要注意的是，使用分流操作可能会导致数据倾斜(data skew)问题，因为某些 key 的消息可能比其他 key 的消息更频繁，从而导致某些分区比其他分区拥有更多的消息。为了解决这个问题，可以使用一些分区策略(partitioning strategy)，例如随机分配、循环分配、哈希分配等。

可以中间自己加一个路由层。
新建一个中间层 AA ，来监听 topic ，处理上游服务 A 的消息，在 AA 里面，自己写代码做负载均衡，比如根据消息 ID 取模，给 B ，C ，D 分配好不同的 key ，最后所有消息再往新的 NewTopic 里丢。这样 B ，C ，D 就监听 NewTopic 就行，以后要加薪的下游服务，你只要改动 AA 层分发路由的代码就好。

kafka 的 topic 和 rabbitmq 的 topic 不一样么。

要实现上游系统 A 将消息发送到下游系统 B 、C 、D ，并确保每个下游系统只处理自己需要处理的消息，同时还要确保消息只被消费一次，可以采用以下方案：

使用 Kafka 作为消息中间件，将上游系统 A 发送的消息发布到一个名为"topic-A"的 Kafka 主题中。

在下游系统 B 、C 、D 中，创建三个不同的消费者组，分别为"group-B"、"group-C"、"group-D"，并订阅"topic-A"主题。

在消费者端，使用 Kafka 中的消息过滤器来过滤掉不需要的消息，只选择要处理的消息。可以使用 Kafka 中的消息键(key)来实现过滤。例如，下游系统 B 只想处理键(key)为"key-B"的消息，可以使用以下代码来实现：

java
Copy
// 创建 Kafka 消费者
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "group-B");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);

// 订阅"topic-A"主题
consumer.subscribe(Collections.singletonList("topic-A"));

// 消费消息
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
if (record.key().equals("key-B")) {
// 处理消息
}
}
consumer.commitSync();
}
```

为了确保消息只被消费一次，将消费者的 auto.offset.reset 属性设置为"earliest"，并启用自动提交偏移量。这将确保消费者在启动时从最早可用的偏移量开始消费，以避免漏掉任何消息，并且将自动提交偏移量以确保每个消息只被消费一次。例如，可以使用以下代码来实现：

java
Copy
// 创建 Kafka 消费者
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "group-B");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("auto.offset.reset", "earliest");
props.put("enable.auto.commit", "true");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
```
使用上述方案，上游系统 A 可以将消息发送到"topic-A"主题中，下游系统 B 、C 、D 可以使用 Kafka 消费者订阅该主题，并使用消息过滤器来过滤掉不需要的消息，只选择要处理的消息。自动提交偏移量将确保每个消息只被消费一次。

上面两条回复都是 chatgpt 回复的

为什么不建多个 topic 呢，如果下游服务不固定可以做成配置式的啊