kafka丢不丢数据

我们无法保证 Kafka 消息不丢失，只能保证某种程度下，消息不丢失。

从严重程度依次为：Kafka 宕机、服务器宕机、机房地震、城市毁灭、地球毁灭。

如果是金融类型或者国民级别的应用，那么需要考虑机房地震以上级别的可靠性级别，否则一般考虑到服务器宕机这个维度就可以了。对于机房地震级别以上的情况，大多数都是需要做异地多活，然后做好各地机房数据的实时同步。

 Kafka 来说，其整体架构可以分为生产者、Kafka 服务器、消费者三大块

对生产者来说，其发送消息到 Kafka 服务器的过程可能会发生网络波动，导致消息丢失。对于这一个可能存在的风险，我们可以通过合理设置 Kafka 客户端的request.required.acks参数来避免消息丢失。该参数表示生产者需要接收来自服务端的 ack 确认，当收不到确认或者超市时，便会抛出异常，从而让生产者可以进一步进行处理。

• request.required.acks = 0 表示 Producer 不等待来自 Leader 的 ACK 确认，直接发送下一条消息。在这种情况下，如果 Leader 分片所在服务器发生宕机，那么这些已经发送的数据会丢失。
• request.required.acks = 1 表示 Producer 等待来自 Leader 的 ACK 确认，当收到确认后才发送下一条消息。在这种情况下，消息一定会被写入到 Leader 服务器，但并不保证 Follow 节点已经同步完成。所以如果在消息已经被写入 Leader 分片，但是还未同步到 Follower 节点，此时Leader 分片所在服务器宕机了，那么这条消息也就丢失了，无法被消费到。
• request.required.acks = -1 表示 Producer 等待来自 Leader 和所有 Follower 的 ACK 确认之后，才发送下一条消息。在这种情况下，除非 Leader 节点和所有 Follower 节点都宕机了，否则不会发生消息的丢失

如果业务对可靠性要求很高，那么可以将 request.required.acks 参数设置为 -1，这样就不会在生产者阶段发生消息丢失的问题

当 Kafka 服务器接收到消息后，其并不直接写入磁盘，而是先写入内存中。随后，Kafka 服务端会根据不同设置参数，选择不同的刷盘过程，这里有两个参数控制着这个刷盘过程：

# 数据达到多少条就将消息刷到磁盘
#log.flush.interval.messages=10000
# 多久将累积的消息刷到磁盘，任何一个达到指定值就触发写入
#log.flush.interval.ms=1000

如果我们设置 log.flush.interval.messages=1，那么每次来一条消息，就会刷一次磁盘。通过这种方式，就可以降低消息丢失的概率，这种情况我们称之为同步刷盘。 反之，我们称之为异步刷盘。与此同时，Kafka 服务器也会进行副本的复制，该 Partition 的 Follower 会从 Leader 节点拉取数据进行保存。然后将数据存储到 Partition 的 Follower 节点中。

对于 Kafka 服务端来说，其会根据生产者所设置的 request.required.acks 参数，选择什么时候回复 ack 给生产者。对于 acks 为 0 的情况，表示不等待 Kafka 服务端 Leader 节点的确认。对于 acks 为 1 的情况，表示等待 Kafka 服务端 Leader 节点的确认。对于 acks 为 1 的情况，表示等待 Kafka 服务端 Leader 节点好 Follow 节点的确认。

但要注意的是，Kafka 服务端返回确认之后，仅仅表示该消息已经写入到 Kafka 服务器的 PageCache 中，并不代表其已经写入磁盘了。这时候如果 Kafka 所在服务器断电或宕机，那么消息也是丢失了。而如果只是 Kafka 服务崩溃，那么消息并不会丢失。

因此，对于 Kafka 服务端来说，即使你设置了每次刷 1 条消息，也是有可能发生消息丢失的，只是消息丢失的概率大大降低了。

对于消费者来说，如果其拉取消息之后自动返回 ack，但消费者服务在处理过程中发生崩溃退出，此时这条消息就相当于丢失了。对于这种情况，一般我们都是采用业务处理完之后，手动提交 ack 的方式来避免消息丢失。

在我们在业务处理完提交 ack 这种情况下，有可能发生消息重复处理的情况，即业务逻辑处理完了，但在提交 ack 的时候发生异常。这要求消费者在处理业务的时候，每一处都需要进行幂等处理，避免重复处理业务。

总结：kafka的选举机制，以及参数设定可以尽量保证数据安全，极端情况下，kafka全部宕机会丢数据。

生产者： 根据业务重要性，设置好 acks 参数，并做好业务重试，以及告警记录即可。

Kafka 服务端： 根据业务重要性，设置好刷盘参数即可，一般来说都不需要设置成同步刷盘。

消费者： 使用手动提交 acks 的方式，避免丢失消息，同时需要做好幂等处理，避免重复处理