首先要考虑这么几个问题：
| 消息丢失是什么造成的？（从生产端和消费端两个角度来考虑） 消息重复是什么造成的？（从生产端和消费端两个角度来考虑）
如何保证消息有序？ 如果保证消息不重不漏，损失的是什么？ |
下面是文章详情，这里先简单总结一下：
| 消费端重复消费：很容易解决，建立去重表。 消费端丢失数据：也容易解决，关闭自动提交offset，处理完之后受到移位。 生产端重复发送：这个不重要，消费端消费之前从去重表中判重就可以。 生产端丢失数据：这个是最麻烦的情况。 |
| kafka动态维护了一个同步状态的副本的集合（a set of In-Sync Replicas），简称ISR。 在这个集合中的节点都是和leader保持高度一致的，任何一条消息只有被这个集合中的每个节点读取并追加到日志中，才会向外部通知说“这个消息已经被提交”。 只有当消息被所有的副本加入到日志中时，才算是“committed”，只有committed的消息才会发送给consumer，这样就不用担心一旦leader down掉了消息会丢失。 消息从leader复制到follower, 我们可以通过决定producer是否等待消息被提交的通知(ack)来区分同步复制和异步复制。 同步发送： 发出消息后，必须阻塞等待收到通知后，才发送下一条消息。 特点：同步发送模式虽然吞吐量小，但是发一条收到确认后再发下一条，既能保证不丢失消息，又能保证顺序。 异步发送： 一直往缓冲区写，然后一把写到队列中去。 特点：异步的可能会丢失数据。 |
如何保证有序： 如果有一个发送失败了，后面的就不能继续发了，不然重发的那个肯定乱序了。 生产者在收到发送成功的反馈之前，不能发下一条数据，但我感觉生产者是一个流，阻塞生产者感觉业务上不可行，怎么会因为一条消息发出去没收到反馈，就阻塞生产者。 |
解决策略： 1.异步方式缓冲区满了，就阻塞在那，等着缓冲区可用，不能清空缓冲区。 2.发送消息之后回调函数，发送成功就发送下一条，发送失败就记在日志中，等着定时脚本来扫描。 注意：发送失败可能并不真的发送失败，只是没收到反馈，定时脚本可能会重发。 |
ack： ack确认机制设置为0，表示不等待响应，不等待borker的确认信息，最小延迟，producer无法知道消息是否发生成功，消息可能丢失，但具有最大吞吐量。 ack确认机制设置为-1，也就是让消息写入leader和所有的副本，ISR列表中的所有replica都返回确认消息。 ack确认机制设置为1，leader已经接收了数据的确认信息，replica异步拉取消息，比较折中。 ack确认机制设置为2，表示producer写partition leader和其他一个follower成功的时候，broker就返回成功，无论其他的partition follower是否写成功。 ack确认机制设置为 "all" 即所有副本都同步到数据时send方法才返回, 以此来完全判断数据是否发送成功, 理论上来讲数据不会丢失。 min.insync.replicas=1 意思是至少有1个replica返回成功，否则product异常 |
===================Kafka消息保证生产的信息不丢失和重复消费问题===================
Kafka到底会不会丢数据(data loss)?
通常不会，但有些情况下的确有可能会发生。
下面的参数配置及Best practice列表可以较好地保证数据的持久性(当然是trade-off 即权衡利弊，牺牲了吞吐量)。
笔者会在该列表之后对列表中的每一项进行讨论，有兴趣的同学可以看下后面的分析。
没有银弹（彻底消除软件危机，带来软件研发的变革的神奇武器）。
如果想要高吞吐量就要能容忍偶尔的失败（比如重发漏发无顺序保证）。
| block.on.buffer.full = true
acks = all
retries = MAX_VALUE
max.in.flight.requests.per.connection = 1
使用KafkaProducer.send(record, callback)
callback逻辑中显式关闭producer：close(0)
unclean.leader.election.enable=false
replication.factor = 3
min.insync.replicas = 2
replication.factor > min.insync.replicas
enable.auto.commit=false 消息处理完成之后再提交位移 |
产生数据丢失的两种情况： 1）同步模式：有3种状态保证消息被安全生产，但是在配置为1（只保证写入leader成功）的话，如果刚好leader partition挂了，数据就会丢失。
2）异步模式：当缓冲区满了，如果配置为0（还没有收到确认的情况下，缓冲池一满，就清空缓冲池里的消息），数据就会被立即丢弃掉。 |
在数据生产时避免数据丢失的方法： 1）同步模式：确认机制设置为-1，也就是让消息写入leader和所有的副本。
2）异步模式：如果消息发出去了，但还没有收到确认的时候，缓冲池满了，在配置文件中设置成不限制阻塞超时的时间，也就说让生产端一直阻塞，这样也能保证数据不会丢失。
在数据消费时，避免数据丢失的方法：如果使用了storm，要开启storm的ackfail机制。 如果没有使用storm，确认数据被完成处理之后，再更新offset值。低级API中需要手动控制offset值。 |
| 消息队列的问题都要从源头找问题，就是生产者是否有问题。 讨论一种情况： 如果数据发送成功，但是接受response的时候丢失了，机器重启之后就会重发。 重发 解决： 消费端增加去重表就能解决，但是如果生产者丢失了数据，问题就很麻烦了。
重复消费 解决：
（1）去重：将消息的唯一标识保存到外部介质中，每次消费处理时判断是否处理过。
（2）不管：大数据场景中，报表系统或者日志信息丢失几条都无所谓，不会影响最终的统计分析结果。 |
给出列表之后，我们从两个方面来探讨一下数据为什么会丢失：
1. Producer端
| 问题1：丢失消息 目前比较新版本的Kafka正式替换了Scala版本的old producer，使用了由Java重写的producer。新版本的producer采用异步发送机制。 KafkaProducer.send(ProducerRecord)方法仅仅是把这条消息放入一个缓存中(即RecordAccumulator，本质上使用了队列来缓存记录)，同时后台的IO线程会不断扫描该缓存区，将满足条件的消息封装到某个batch中然后发送出去。显然，这个过程中就有一个数据丢失的窗口：若IO线程发送之前client端挂掉了，累积在accumulator中的数据的确有可能会丢失。
问题2：消息乱序 假设客户端代码依次执行下面的语句将两条消息发到相同的分区
producer.send(record1);
producer.send(record2);
如果此时由于某些原因(比如瞬时的网络抖动)导致record1没有成功发送。
同时Kafka又配置了重试机制和max.in.flight.requests.per.connection大于1(默认值是5，本来就是大于1的)。 那么重试record1成功后，record1在分区中就在record2之后，从而造成消息的乱序。 很多某些要求强顺序保证的场景是不允许出现这种情况的。 发送之后重发就会丢失顺序。
解决：
鉴于producer的这两个问题，我们应该如何规避呢？？ 对于消息丢失的问题，很容易想到的一个方案就是： 既然异步发送有可能丢失数据， 我改成同步发送总可以。比如这样：producer.send(record).get();
这样当然是可以的，但是性能会很差，不建议这样使用。 因此特意总结了一份配置列表： 个人认为该配置清单应该能够比较好地规避producer端数据丢失情况的发生。 特此说明一下：软件配置的很多决策都是trade-off（平衡，权衡，按实际情况权衡一下，得到最终决策）。 下面的配置也不例外：
应用了这些配置，你可能会发现你的producer/consumer 吞吐量会下降，这是正常的，因为你换取了更高的数据安全性。
| block.on.buffer.full = true 尽管该参数在0.9.0.0已经被标记为“deprecated”（不赞成，反对的意思），但鉴于它的含义非常直观。 所以这里还是显式设置它为true，使得producer将一直等待缓冲区直至其变为可用。否则如果producer生产速度过快耗尽了缓冲区，producer将抛出异常。缓冲区满了就阻塞在那，不要抛异常，也不要丢失数据。
acks=all
很好理解，所有follower都响应了才认为消息提交成功，即"committed"。
retries = MAX
无限重试，直到你意识到出现了问题
max.in.flight.requests.per.connection = 1
限制客户端在单个连接上能够发送的未响应请求的个数。设置此值是1表示kafka broker在响应请求之前client不能再向同一个broker发送请求。注意：设置此参数是为了避免消息乱序
使用KafkaProducer.send(record, callback)而不是send(record)方法 自定义回调逻辑处理消息发送失败，比如记录在日志中，用定时脚本扫描重处理。
callback
逻辑中最好显式关闭producer：close(0) 注意：设置此参数是为了避免消息乱序（仅仅因为一条消息发送没收到反馈就关闭生产者，感觉代价很大）。
unclean.leader.election.enable=false
关闭unclean leader选举，即不允许非ISR中的副本被选举为leader，以避免数据丢失。
replication.factor >= 3
这个完全是个人建议了，参考了Hadoop及业界通用的三备份原则
min.insync.replicas > 1
消息至少要被写入到这么多副本才算成功，也是提升数据持久性的一个参数。与acks配合使用。
保证
replication.factor > min.insync.replicas 如果两者相等，当一个副本挂掉了分区也就没法正常工作了。 通常设置 replication.factor = min.insync.replicas + 1 即可。 |
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2. Consumer端
| consumer端丢失消息的情形比较简单： 如果在消息处理完成前就提交了offset，那么就有可能造成数据的丢失。 由于Kafka consumer默认是自动提交位移的，所以在后台提交位移前一定要保证消息被正常处理了，因此不建议采用很重的处理逻辑，如果处理耗时很长，则建议把逻辑放到另一个线程中去做。 为了避免数据丢失，现给出两点建议：
enable.auto.commit=false 关闭自动提交位移，在消息被完整处理之后再手动提交位移。 |
原文参考：https://blog.csdn.net/matrix_google/article/details/79888144
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总结1：
| 消息的完整性和系统的吞吐量是互斥的，为了确保消息不丢失就必然会损失系统的吞吐量 producer： 1、ack设置-1 2、设置副本同步成功的最小同步个数为副本数-1 3、加大重试次数 4、同步发送 5、对于单条数据过大，要设置可接收的单条数据的大小 6、对于异步发送，通过回调函数来感知丢消息 7、配置不允许非ISR集合中的副本当leader 8、客户端缓冲区满了也可能会丢消息；或者异步情况下消息在客户端缓冲区还未发送，客户端就宕机 9、block.on.buffer.full = true consumer： 1、enable.auto.commit=false 关闭自动提交位移 同一分区消息乱序： 假设a,b两条消息，a先发送后由于发送失败重试，这时顺序就会在b的消息后面，可以设置max.in.flight.requests.per.connection=1来避免 max.in.flight.requests.per.connection：限制客户端在单个连接上能够发送的未响应请求的个数。设置此值是1表示kafka broker在响应请求之前client不能再向同一个broker发送请求，但吞吐量会下降 原文参考：https://blog.csdn.net/qq_27388039/article/details/79660377 |
总结2：
| 生产者如何保证数据的不丢失 kafka的ack机制： 在kafka发送数据的时候，每次发送消息都会有一个确认反馈机制，确保消息正常的能够被收到。 同步模式： ack机制能够保证数据的不丢失，如果ack设置为0，风险很大，一般不建议设置为0 producer.type=sync request.required.acks=1 //只leader # 当所有的follower都同步消息成功后发送ack request.required.acks=-1 异步模式： 通过buffer来进行控制数据的发送，有两个值来进行控制，时间阈值与消息的数量阈值，如果buffer满了数据还没有发送出去，如果设置的是立即清理模式，风险很大，一定要设置为阻塞模式。 结论： 生产者如何保证数据的不丢失： producer有丢数据的可能，但是可以通过配置保证消息的不丢失。 producer.type=async 异步模式 request.required.acks=1 需要ack校验机制 queue.buffering.max.ms=5000 队列最大缓存时间大一些5秒 queue.buffering.max.messages=10000 队列最大缓存消息数量大些10000 queue.enqueue.timeout.ms = -1 进入队列超时时间设置为永不超时 batch.num.messages=200 每一批处理消息的数量设置小些200 消费者如何保证数据的不丢失 设置不自动提交，通过offset commit 来保证数据的不丢失，kafka自己记录了每次消费的offset数值，下次继续消费的时候，接着上次的offset进行消费即可。 集群监控工具 ganglia 原文参考：https://blog.csdn.net/wangxingsen9/article/details/80045499 |
