最近在看Kafka延迟队列的实现方式，发现大部分讲的都很片面，都是时间轮相关的东西，搞得一知半解的，最终根据自己的理解，设计了一套延迟队列，和大家一起讨论一下，服务流程如下

 如图所示，所有的消息进来之后，都会被分配到delay队列中，然后delay队列消费消息满足时间要求后再发送到业务队列中，这样做的目的是避免消息阻塞，如果我们没有delay队列，所有消息都在业务队列中，那必然会产生一定的堆积，因为这个队列本身要做的事情太多，delay队列就是为了分担他的压力

这里说下为什么有三个delay队列，我这里其实是想根据业务划分优先级，也是为了可以减少消息的延迟，将数据做了归类，比如延迟1分钟左右的数据，放在高优先级的队列中， 10分钟延迟的放在中优先级，2小时延迟的放在低优先级

具体的操作方式：每个delay队列中的消息，不仅要存当前消息的内容，还要存下一个要消费的消息位置（offet）,这样就可以避免我们以 O(n)的复杂度去遍历队列，检查要执行的队列数据，另外考虑到有新增数据插队的情况，需要在缓存中也维护一份当前最优先的offet值，方便我们做插队处理

kafka中可以修改offet值，通过seek() 函数即可

这里还要考虑一个问题，就是当最优先的队列数据还有1小时才要执行，那我们怎么处理，是sleep吗？如果sleep太久的话，当程序代码不能在max.poll.interval.ms配置的期望时间内处理这些消息的话，kafka就会认为这个消费者已经挂了，会进行rebalance，同时你这个消费者就无法再拉取到任何消息了，Kafka本身提供很优雅的解决方案，pause() 方法可以暂定消费，resume() 方法可以恢复消费，这样就不会出现异常了