Kafka到底会不会丢数据？ _Kafka

那么 Kafka 到底会不会丢数据呢？如果丢数据，究竟该怎么解决呢？
只有掌握了这些，我们才能处理好 Kafka 生产级的一些故障，从而更稳定地服务业务。
认真读完这篇文章，我相信你会对Kafka 如何解决丢数据问题，有更加深刻的理解。

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一、总体概述
越来越多的互联网公司使用消息队列来支撑自己的核心业务。由于是核心业务，一般都会要求消息传递过程中最大限度做到不丢失，如果中间环节出现数据丢失，就会引来用户的投诉，年底绩效就要背锅了。
那么使用 Kafka 到底会不会丢数据呢？如果丢数据了该怎么解决呢？为了避免类似情况发生，除了要做好补偿措施，我们更应该在系统设计的时候充分考虑系统中的各种异常情况，从而设计出一个稳定可靠的消息系统。
大家都知道 Kafka 的整个架构非常简洁，是分布式的架构，主要由 Producer、Broker、Consumer 三部分组成，后面剖析丢失场景会从这三部分入手来剖析。

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二、消息传递语义剖析
在深度剖析消息丢失场景之前，我们先来聊聊「消息传递语义」到底是个什么玩意？
所谓的消息传递语义是 Kafka 提供的 Producer 和 Consumer 之间的消息传递过程中消息传递的保证性。主要分为三种，如下图所示：

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首先当 Producer 向 Broker 发送数据后，会进行 commit，如果 commit 成功，由于 Replica 副本机制的存在，则意味着消息不会丢失，但是 Producer 发送数据给 Broker 后，遇到网络问题而造成通信中断，那么 Producer 就无法准确判断该消息是否已经被提交（commit），这就可能造成 at least once 语义。
在 Kafka 0.11.0.0 之前，如果 Producer 没有收到消息 commit 的响应结果，它只能重新发送消息，确保消息已经被正确的传输到 Broker，重新发送的时候会将消息再次写入日志中；而在 0.11.0.0 版本之后， Producer 支持幂等传递选项，保证重新发送不会导致消息在日志出现重复。为了实现这个, Broker 为 Producer 分配了一个ID，并通过每条消息的序列号进行去重。也支持了类似事务语义来保证将消息发送到多个 Topic 分区中，保证所有消息要么都写入成功，要么都失败，这个主要用在 Topic 之间的 exactly once 语义。

其中启用幂等传递的方法配置：enable.idempotence = true 。
启用事务支持的方法配置：设置属性 transcational.id = "指定值" 。

从 Consumer 角度来剖析, 我们知道 Offset 是由 Consumer 自己来维护的, 如果 Consumer 收到消息后更新 Offset，这时 Consumer 异常 crash 掉，那么新的 Consumer 接管后再次重启消费，就会造成 at most once 语义（消息会丢，但不重复）。
如果 Consumer 消费消息完成后, 再更新 Offset，如果这时 Consumer crash 掉，那么新的 Consumer 接管后重新用这个 Offset 拉取消息，这时就会造成 at least once 语义（消息不丢，但被多次重复处理）。

总结：默认 Kafka 提供「at least once」语义的消息传递，允许用户通过在处理消息之前保存 Offset 的方式提供「at most once」语义。如果我们可以自己实现消费幂等，理想情况下这个系统的消息传递就是严格的「exactly once」, 也就是保证不丢失、且只会被精确的处理一次，但是这样是很难做到的。
从 Kafka 整体架构图我们可以得出有三次消息传递的过程：