背景

我们在日常工作中，消费kafka消息是一个最常见的操作，不过由于kafka队列中经常包含重复的消息，并且消息量巨大，所以我们消费端总是需要先把消息进行去重后在消费，以减少消费端的压力，那么日常中我们一般有哪几种方案呢

kafka消费端消息去重方案

方案一：

kafka消息+redis的zset集合去重： 主要的逻辑在于使用Redis的zset数据结构进行数据去重，该方案的缺点就是需要依赖于redis的zset数据结构存放中间结果，而且如果数据量巨大，数据的重合率低时，很容易导致这个redis的zset集合变成一个大key，影响redis集群的性能

方案二:

kafka消息+flink窗口聚合去重：主要的逻辑在于使用flink进行窗口聚合，然后在聚合后的窗口中对消息进行去重，flink最后再把去重后的结果通知消费端进行消费

两种方案的示意图如下所示：