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问题解答
面试点评
问题解答
(如图)kafka是一个用来实现异步消息通信的中间件，它的整个架构由Producer、Consumer、Broker组成。
所以，对于kafka如何保证消息不丢失这个问题，可以从三个方面来考虑和实现：
首先是Producer端，需要确保消息能够到达Broker并实现消息存储，在这个层面，有可能出现网络问题，导致消息发送失败，所以，针对Producer端，可以通过2种方式来避免消息丢失：
1. Producer默认是异步发送消息，这种情况下要确保消息发送成功，有两个方法：
a.把异步发送改成同步发送，这样producer就能实时知道消息发送的结果。
b.添加异步回调函数来监听消息发送的结果，如果发送失败，可以在回调中重试。
2. Producer本身提供了一个重试参数retries，如果因为网络问题或者Broker故障导致发送失败，Producer会自动重试。
然后是Broker端，Broker需要确保Producer发送过来的消息不会丢失，也就是只需要把消息持久化到磁盘就可以了。
(如图)但是，Kafka为了提升性能，采用了异步批量刷盘的实现机制，也就是说按照一定的消息量和时间间隔来刷盘，而最终刷新到磁盘的这个动作，是由操作系统来调度的，所以如果在刷盘之前系统崩溃，就会导致数据丢失。
(如图)Kafka并没有提供同步刷盘的实现，所以针对这个问题，需要通过Partition的副本机制和acks机制来一起解决。
“我简单说一下Partition副本机制，它是针对每个数据分区的高可用策略，每个partition副本集包含唯一的一个Leader和多个Follower，Leader专门处理事务类的请求，Follower负责同步Leader的数据”。
在这样的一种机制的基础上，kafka提供了一个acks的参数，Producer可以设置acks参数再结合Broker的副本机制来个共同保障数据的可靠性。
acks有几个值的选择：
1. acks=0，表示producer不需要等Broker的响应，就认为消息发送成功，这种情况会存在消息丢失。
2. acks=1，表示Broker中的Leader Partition收到消息以后，不等待其他Follower Partition同步完，就给Producer返回确认，这种情况下Leader Partition挂了，会存在数据丢失。
3. acks=-1，表示Broker中的Leader Partition收到消息后，并且等待ISR列表中的follower同步完成，再给Producer返回确认，这个配置可以保证数据的可靠性。
最后，就是Consumer必须要能消费到这个消息，实际上，只要producer和broker的消息可靠的到了保障，那么消费端是不太可能出现消息无法消费的问题，除非是Consumer没有消费完这个消息就直接提交了，但是即便是这个情况，也可以通过调整offset的值来重新消费。
面试点评
从高手的回答可以发现，任何的技术问题，是可以按照请求的顺序，或者调用关系来逐层推导去回答的。
当然，技术的底子要足够厚，至少像kafka里面这些副本、数据同步、分区、刷盘等功能，至少都要有深度的思考和研究。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-790299.html
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