单机与分布式：社交媒体热点采集的实践经验
在舆情监控与数据分析中，单机脚本适合小规模采集如微博热榜，而小红书等大规模、高时效性需求则需分布式架构。通过Redis队列、代理IP与多节点协作，可提升采集效率与稳定性，适应数据规模与变化速度。架构选择应根据实际需求，兼顾扩展性与维护成本。
初始kafka
Kafka因高吞吐量被广泛使用，适合处理大量用户行为数据，支持实时推荐和数据展示。其优势包括提升响应速度、故障隔离、低耦合、流量削峰等。但也有架构复杂、依赖Broker等缺点。为避免消息丢失，可通过同步/异步发送、重试机制、设置ACK确认级别、副本机制及手动提交offset等方式保障消息可靠性。
再次了解kafka
Kafka通过offset机制解决消息重复消费问题，支持手动提交偏移量及唯一ID去重。它保证分区内的消息顺序消费，结合集群、副本与重平衡实现高可用。高性能设计包括顺序读写、分区、页缓存、零拷贝等。数据清理依赖保留时间或大小策略，点对点和发布订阅模式则通过消费者组实现。
延时实现
本节介绍了多种关闭过期订单的实现方案，包括定时任务、JDK延迟队列、Redis过期监听、Redisson延迟队列、RocketMQ延迟消息及RabbitMQ死信队列。各自优缺点明显，适用于不同业务场景，如定时任务适合小数据量，RocketMQ适合高并发解耦场景，而Redisson则使用简单且高效。选择时需综合考虑系统复杂度、数据量及可靠性要求。
了解MQ
消息堆积处理核心在于平衡生产与消费速度，可通过限流生产、优化消费者处理能力及异步机制缓解。RabbitMQ通过持久化、确认机制保障消息可靠性，MQTT则依赖QoS等级确保传输。延迟消息常用死信队列实现，而幂等性可通过唯一ID避免重复消费。MQ广泛用于异步处理、系统解耦及分布式事务等场景。