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简述kafka的ack机制
Kafka的ack机制，指的是producer的消息发送确认机制，这直接影响到Kafka集群的吞吐量和消息可靠性。而吞吐量和可靠性就像硬币的两面，两者不可兼得，只能平衡。
ack有3个可选值，分别是1，0，-1。
注意:ack的默认值就是1。这个默认值其实就是吞吐量与可靠性的一个折中方案。生产上我们可以根据实际情况进行调整，比如如果你要追求高吞吐量，那么就要放弃可靠性。
ack=0，简单来说就是，producer发送一次就不再发送了，不管是否发送成功。
ack=1，简单来说就是，producer只要收到一个分区副本成功写入的通知就认为推送消息成功了。这里有一个地方需要注意，这个副本必须是leader副本。只有leader副本成功写入了，producer才会认为消息发送成功。
ack=-1，简单来说就是，producer只有收到分区内所有副本的成功写入的通知才认为推送消息成功了。
RabbitMQ消息队列：ACK机制
每个Consumer可能需要一段时间才能处理完收到的数据。如果在这个过程中，Consumer出错了，异常退出了，而数据还没有处理完成，那么 非常不幸，这段数据就丢失了。
因为我们采用no-ack的方式进行确认，也就是说，每次Consumer接到数据后，而不管是否处理完 成，RabbitMQ Server会立即把这个Message标记为完成，然后从queue中删除了。
如果一个Consumer异常退出了，它处理的数据能够被另外的Consumer处理，这样数据在这种情况下就不会丢失了（注意是这种情况下）。
为了保证数据不被丢失，RabbitMQ支持消息确认机制，即acknowledgments。为了保证数据能被正确处理而不仅仅是被Consumer收到，那么我们不能采用no-ack。而应该是在处理完数据后发送ack。
在处理数据后发送的ack，就是告诉RabbitMQ数据已经被接收，处理完成，RabbitMQ可以去安全的删除它了。
如果Consumer退出了但是没有发送ack，那么RabbitMQ就会把这个Message发送到下一个Consumer。这样就保证了在Consumer异常退出的情况下数据也不会丢失。