| 导读 | 如果你的应用是金融类型或者国民级别的应用，那么你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。即使地球毁灭了，你在火星部署了一个机房，其原理也是类似。 |
消息队列可谓是高并发下的必备中间件了，而 Kafka 作为其中的佼佼者，经常被我们使用到各种各样的场景下。随着 Kafka 而来得，还有三个问题：消息丢失、消息重复、消息顺序。今天，树哥带大家聊聊消息丢失的问题。
回到标题提出的问题：我们是否真的能保证 Kafka 消息不丢失？
答案是：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。
这里所说的某些情况，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。不要觉得树哥在危言耸听，如果你的服务器部署在乌克兰的首都，那是不是就会遭遇城市毁灭的风险了？因此，我们根据业务的重要程度，设置合理的可靠性级别，毕竟可靠性级别越高，付出的成本越高。
如果你的应用是金融类型或者国民级别的应用，那么你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。即使地球毁灭了，你在火星部署了一个机房，其原理也是类似。
我想大多数同学的应用可靠性，可能都只需要考虑到服务器宕机级别，因此后续的考虑也仅限于这个级别。
要让 Kafka 消息不丢失，那么我们必须知道 Kafka 可能在哪些地方丢数据，因此弄清楚 Kafka 消息流转的整个过程就非常重要了。对 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，其整体架构如下图所示。
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。
该参数可以设置不同级别的可靠性，从而满足不同业务的需求，其参数设置及含义如下所示：
如上所示，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。
根据我们上面的分析，Kafka 只能做到 Kafka 应用崩溃这个级别，因为 Kafka 的 acks 仅仅表示写入了 PageCache。
如果服务器宕机了，即使我们设置了每来一条消息就写入一次磁盘，那么也有可能在写入 PageCache 后、写入磁盘前这个关键点，服务器发生宕机。这时候 PageCache 里面的消息数据就没了，那么消息自然也就丢失了。但如果仅仅是 Kafka 应用崩溃退出，因为其已经写入到 PageCache 中了，那么系统自然会将其写入到磁盘中，因此消息并不会丢失。
消息可靠性级别，一定是跟业务重要性关联在一起的。我们无法抛开业务本身的重要性来谈可靠性，只能是取一个平衡的值。
根据我的经验来说，除非是金融类或国民级别的应用，否则只需要考虑到服务器宕机的级别就可以了。而如果是金融级别或国民级别的应用，那么就需要考虑到城市毁灭的可靠性级别。但地球毁灭这个，我想谁也不会去考虑吧。
对于大多数的应用，考虑服务器宕机级别的情况下，对于 Kafka 消息来说，只需要考虑如下几个内容即可：
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。
本文的思维导图如下所示。
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本文地址：//gulass.cn/server-kafka-message.html编辑：清蒸github，审核员：逄增宝
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