本文将從消息的生産端和消息的消費端分析，資料是如何丢失的？資料是如何出現重複消費的，如何解決上述這種情況?
利用 Kafka 高吞吐、可分區、可複制的特性, 在實時資料流分析應用領域，Kafka 在此大展身手。
1/ 生産端 Producer消息格式：每個消息是一個 ProducerRecord 對象，必須指定消息所屬的 Topic 和消息值 Value ，此外還可以指定消息所屬的 Partition 以及消息的 Key。Producer 生産資料預設是先寫到記憶體（PageCache）中的,定期 flush 到磁盤上。預設的這個參數是：
設定較小定期 flush 的時間，并不能真正保證資料不會丢失。通過檢視官方提供的預設配置 Long.MaxValue 也可以看出，官方是不建議我們通過這個參數來改變什麼的，也就是說設定 flush 的時間，不能從根本上保證我們的資料丢失問題。
前面一開始提到，kafka 作為一個可分區和可複制的消息隊列。我們可以利用它的分區副本機制，為每一個 Topic 的資料分為多個分區，每個分區放在不同的節點上，每個分區預設隻有一分資料，通過設定參數 --replication-factor 2 ,可以執行每個分區有三份資料，其中有兩份是用來備份的。
分區有副本了，也會存在 leader 和 follower 的角色，zookeeper 中維護了一個 ISR 清單。
這時，生産者往 broker 中寫入資料的時候，預設的消息确認級别是 request.required.acks = 0, 表示生産者發送消息之後，不會等待 leader的确認。
是以，需要把這個設定為 -1 ，表示生産者發送消息要等到 leader 以及所有的副本都同步了，才會傳回确認消息。當然，這種方案也不是非常萬無一失的，官方提出的建議是，還需要配置 min.insync.replicas 最小同步的副本數，如果沒有得到這個最小數的要求，生産者會抛出異常，本次寫入不會成功。比如，我有三個副本，那麼最好找個參數要設定成 2 ，要保證大部分的副本同步了資料。
官方原文：
總結：request.required.acks = -1 雖然保證了資料的一緻性，但是同時也影響了性能。在實際業務中應該考慮資料少量丢失對于業務的影響，要根據自己的情況來，結合業務來平衡資料一緻性和系統的性能。
有興趣的讀者可以去研究一下 CAP, 分布式系統的三個名額，推薦阮一峰老師寫的 -- CAP 定義的原理。
2/ 消費端Consumer
消費端資料丢失的原因是 offset 的自動送出。
由于在使用kafka的進階API時，消費者會自動每隔一段時間将offset儲存到zookeeper上，此時如果剛好将偏移量送出到zookeeper上後，但這條資料還沒消費完，機器發生當機，此時資料就丢失了。
解決方法：關閉自動送出，改成手動送出，每次資料處理完後，再送出。
資料重複消費，在消費者自動送出offset到zookeeper後，程式又消費了幾條資料，但是還沒有到下次自動送出offset到zookeeper之時，如果機器當機了，然後重新開機，此時消費者會去讀zookeeper上的偏移量進行消費，這就會導緻資料重複消費。 解決方法:關閉自動送出，改成手動送出。
這裡再提一下 kafka 的兩種方式API,以供大家選擇合适的。
進階 API 的特點
優點
● 進階API寫起來簡單
● 不需要去自行去管理offset，系統通過zookeeper自行管理
● 不需要管理分區，副本等情況，系統自動管理
● 消費者斷線會自動根據上一次記錄在 zookeeper中的offset去接着擷取資料
缺點
● 不能自行控制 offset（對于某些特殊需求來說）
● 不能細化控制如分區、副本、zk 等
低級 API 的特點
優點
● 能夠開發者自己控制offset，想從哪裡讀取就從哪裡讀取。
● 自行控制連接配接分區，對分區自定義進行負載均衡
● 對 zookeeper 的依賴性降低（如：offset 不一定非要靠 zk 存儲，自行存儲offset 即可，比如存在檔案或者記憶體中）
缺點
● 太過複雜，需要自行控制 offset，連接配接哪個分區，找到分區 leader 等
本文就到這裡，實際生産中需要結合自己的業務去選擇。
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