Apache Kafka消息传递可靠性分析

如果MQ没有类似数据库事务结构和保证，是不可能达到消息投递100%可靠的，极端情况下消息投递要么丢失或重复。

下面咋们从producer，broker，consumer的角度分析一下Kafka中会出现哪些情况：

1.producer发送消息到Broker

目前生产者发送消息(request.required.acks)有三种方式。

acks = 0: producer不会等待broker发送ack ，因为发送消息网络超时或broker crash(1.Partition的Leader还没有commit消息 2.Leader与Follower数据不同步)，既有可能丢失也可能会重发。

acks = 1: 当leader接收到消息之后发送ack，丢会重发，丢的概率很小

acks = -1: 当所有的follower都同步消息成功后发送ack.  丢失消息可能性比较低。

2.Consumer从Broker拉取消息

Kafka中有两种consumer接口，分别为Low-level API和High-levelAPI

(1). Low-level API  SimpleConsumer

这套接口比较复杂的，使用者必须要考虑很多事情，优点就是对Kafka可以有完全的控制。

(2).  High-level API ZookeeperConsumerConnector

High-level API使用比较简单，已经封装了对partition和offset的管理，默认是会定期自动commit offset，这样可能会丢数据的，因为consumer可能拿到数据没有处理完crash。 High-level API接口的特点，自动管理，使用简单，但是对Kafka的控制不够灵活。

3. Broker分析

  (1). 对于broker，落盘的数据，除非磁盘坏了，一般不会丢的。

    (2).  对于内存脏(没有flush磁盘)数据，broker重启会丢. 
        可以通过log.flush.interval.messages和log.flush.interval.ms来配置flush间隔，interval大丢的数据多些，小会影响性能 
        但在0.8.x版本以后，可以通过replica机制保证数据不丢，代价就是需要更多资源，尤其是磁盘资源，kafka当前支持GZip和Snappy压缩，来缓解这个问题。 是否使用replica取决于在可靠性和资源代价之间的平衡。

总结

Kafka只是能保证at-least once消息语义，即数据是可能重复的，这个在应用上需要可以容忍， 
对于Kafka consumer，一般情况下推荐使用high-level API接口，最好不要直接使用low-level API，自己写起来比较麻烦和困难。