如何保证Kafka不丢失消息

丢失消息有 3 种不同的情况，针对每一种情况有不同的解决方案。

生产者丢失消息的情况
消费者丢失消息的情况
Kafka 弄丢了消息

生产者丢失消息的情况

生产者(Producer) 调用send方法发送消息之后，消息可能因为网络问题并没有发送过去。所以，我们不能默认在调用 send() 方法发送消息之后消息消息发送成功了。

为了确定消息是发送成功，我们要判断消息发送的结果。

但是，要注意的是 Producer 使用 send() 方法发送消息实际上是异步的操作，我们可以通过 get()方法获取调用结果，但是这样也让它变为了同步操作，示例代码如下：

SendResult<String, Object> sendResult = kafkaTemplate.send(topic, o).get();
if (sendResult.getRecordMetadata() != null) {logger.info("生产者成功发送消息到" + sendResult.getProducerRecord().topic() + "-> " + sendResult.getProducerRecord().value().toString());
}

但是一般不推荐这么做！可以采用为其添加回调函数的形式，示例代码如下：

        ListenableFuture<SendResult<String, Object>> future = kafkaTemplate.send(topic, o);future.addCallback(result -> logger.info("生产者成功发送消息到topic:{} partition:{}的消息", result.getRecordMetadata().topic(), result.getRecordMetadata().partition()),ex -> logger.error("生产者发送消失败，原因：{}", ex.getMessage()));

如果消息发送失败的话，我们检查失败的原因之后重新发送即可！

另外，这里推荐为 Producer 的 retries（重试次数）设置一个比较合理的值，一般是 3 ，但是为了保证消息不丢失的话一般会设置比较大一点。设置完成之后，当出现网络问题之后能够自动重试消息发送，避免消息丢失。另外，建议还要设置重试间隔，因为间隔太小的话重试的效果就不明显了，网络波动一次你 3 次一下子就重试完了

消费者丢失消息的情况

我们知道消息在被追加到 Partition(分区)的时候都会分配一个特定的偏移量（offset）。offset 表示 Consumer 当前消费到的 Partition(分区)的所在的位置。Kafka 通过偏移量（offset）可以保证消息在分区内的顺序性。

当消费者拉取到了分区的某个消息之后，消费者会自动提交了 offset。自动提交的话会有一个问题，试想一下，当消费者刚拿到这个消息准备进行真正消费的时候，突然挂掉了，消息实际上并没有被消费，但是 offset 却被自动提交了。

这种情况的解决办法也比较粗暴，我们手动关闭自动提交 offset，每次在真正消费完消息之后之后再自己手动提交 offset 。但是，细心的朋友一定会发现，这样会带来消息被重新消费的问题。比如你刚刚消费完消息之后，还没提交 offset，结果自己挂掉了，那么这个消息理论上就会被消费两次。

Kafka 弄丢了消息

我们知道 Kafka 为 Partition 引入了多副本（Replica）机制。Partition 中的多个副本之间会有一个叫做 Leader 的家伙，其他副本称为 Follower。我们发送的消息会被发送到 Leader 副本，然后 Follower 副本才能从 Leader 副本中拉取消息进行同步。生产者和消费者只与 Leader 副本交互。你可以理解为其他副本只是 Leader 副本的拷贝，它们的存在只是为了保证消息存储的安全性。

试想一种情况：假如 Leader 副本所在的 Broker 突然挂掉，那么就要从 Fllower 副本重新选出一个 Leader ，但是 Leader 的数据还有一些没有被 Follower 副本的同步的话，就会造成消息丢失。

设置 acks = all

解决办法就是我们设置 acks = all。acks 是 Kafka 生产者(Producer) 很重要的一个参数。

acks 的默认值即为1，代表我们的消息被leader副本接收之后就算被成功发送。当我们配置 acks = all 表示只有所有 ISR 列表的副本全部收到消息时，生产者才会接收到来自服务器的响应. 这种模式是最高级别的，也是最安全的，可以确保不止一个 Broker 接收到了消息. 该模式的延迟会很高.

设置 replication.factor >= 3

为了保证 Leader 副本能有 Follower 副本能同步消息，我们一般会为 Topic 设置 replication.factor >= 3。这样就可以保证每个 Partition 至少有 3 个副本。虽然造成了数据冗余，但是带来了数据的安全性。

设置 min.insync.replicas > 1

一般情况下我们还需要设置 min.insync.replicas> 1 ，这样配置代表消息至少要被写入到 2 个副本才算是被成功发送。min.insync.replicas 的默认值为 1 ，在实际生产中应尽量避免默认值 1。

但是，为了保证整个 Kafka 服务的高可用性，你需要确保 replication.factor > min.insync.replicas 。为什么呢？设想一下假如两者相等的话，只要是有一个副本挂掉，整个分区就无法正常工作了。这明显违反高可用性！一般推荐设置成 replication.factor = min.insync.replicas + 1。

设置 unclean.leader.election.enable = false

Kafka 0.11.0.0 版本开始 unclean.leader.election.enable 参数的默认值由原来的 true 改为 false

我们最开始也说了我们发送的消息会被发送到 Leader 副本，然后 Follower 副本才能从 Leader 副本中拉取消息进行同步。多个 Follower 副本之间的消息同步情况不一样，当我们配置了 unclean.leader.election.enable = false 的话，当 Leader 副本发生故障时就不会从 Follower 副本中和 Leader 同步程度达不到要求的副本中选择出 Leader ，这样降低了消息丢失的可能性。