kafka笔记之如何保证数据不丢失
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。在使用过程中如果使用不当，经常会出现消息丢失的情况，这是业务系统不能容忍的，消息系统最重要的是保证数据不丢失。本文主要记录kafka是如何保证数据不丢失的，主要从三方面来介绍，消息发送端保证数据不丢失，kafka服务保证消息不丢失，消费者保证消息不丢失。
基础知识
- kafka 可以保证分区消息的顺序，同一个分区，先发送到kafka分区的消息，会被先消费掉。
- kafka 是通过一个集群对外提供服务，只要是集群中多个副本中有一个副本是活跃的，那么收到的消息就不会丢失。
kafka集群保证数据不丢失
先思考一个问题：
kafka集群什么时候会丢失消息?
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这就要从kafka的复制机制开始讲了。
kafka每个topic有多个分区，分区存储在磁盘上，kafka可以保证分区的数据是有序的，每个分区可以有多个副本。
副本按照是否是首领，可以分为首领副本和跟随者副本（这里对应的就是kafka集群中的leader和follower）。
所有的消息都是发送给leader的，消息消费也是从leader获取的。首领副本第一时间收到消息，或者消费消息，他一定是同步副本。
其他follower都是和leader保持通信，同步leader的消息。当leader不可用时，会选举一个follower会变成leader。
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对于一个主一个从的两个kafka，做的集群来说。
（此时的kafka复制系数是2. 对应的配置参数是**replication,factor**）
一个是leader副本，一个是follower副本。当follower副本一直能与leader副本保持同步的时候 follower副本是 同步副本，
当follower与leader无法保持同步的时候 follower副本则变成非同步副本。
如果leader宕机，这时候系统需要选举一个follower来作为首领，kafka优先选择同步副本作为首领，当系统没有同步副本的时候。
kafka如果选择非同步副本作为首领，则会丢失一部分数据，（这一部分数据就是非同步副本无法及时从首领副本更新的消息）。
kafka如果不选择非同步副本作为首领，则此时kafka集群不可用。
kafka 选择非同步副本作为首领副本的行为叫做，不完全首领选举。如何控制kafka在leader宕机时，同步副本不可用时，是否选择非同步
作为首领？通过kafka的另外一个参数来控制的 ： **unclean.leader.election**. 如果是true 则会发生不完全首领选举。
副本数建议3个就可以，多的话需要更多的磁盘，unclean.leader.election 建议false.
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对于两个kafka做的集群来说，肯定是不安全的。那么三个节点的kafka安全吗？
答案是 也不一定安全
因为即使三个副本，也有可能是两个从都是非同步副本，此时主宕机，从要么不可用（影响高可用），要么成为主（数据丢失）。
这里就需要保证kafka系统中至少有两个同步副本。一个肯定是首领副本，另外一个是从的副本。
此时需要kafka的另外一个参数 最小同步副本数 **min,insync.replicas**
只有保证kafka收到生产者的消息之后，至少有 “最小同步副本数“ 的副本收到消息，才能保证在主宕机时消息不丢失。
这个参数的意思是 kafka收到生产者消息之后，至少几个同步副本，同步之后，才给客户端消息确认。
数量多能保证高可用，但是牺牲效率。
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kafka 如何判断一个follower副本是不是同步副本？
满足两个个条件
1.在过去10秒内从首领获取过消息，并且是最新消息。
2.过去6秒内 和 zk直接发送过心跳。
疑问：如果kafka 长时间未收到消息，第一条如何满足？
消息发送者正确的发送姿势
消息怎么才算是发生成功？
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消息的生产者向kafka集群发送消息，需要等待kafka集群确认，这里涉及到一个参数 acks
他的值有三个 0, 1, all
如果是0 ，那么代表发送过去，不等待kafka消息确认，认为成功
一定会丢失消息，可能kafka集群正在选举，此时就无法收到任何异常。
如果是1，那么代表发送过去，等待首领副本确认消息，认为成功
首领肯定收到了消息，写入了分区文件（不一定落盘）。
如果是all, 那么代表发送过去之后，消息被写入所有同步副本之后 ，认为成功。
注意这里是 所有同步副本，不是所有副本。 具体是多少同步副本，还要取决于kafka集群设置的最小同步副本数，和集群当前的同步副本数。
选择这种配置，会可靠，但是牺牲效率，可以通过，增大批和使用异步模式，提高效率。
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如果发生消息发生异常怎么办？重试吗？
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哪些异常需要重试？
网络异常和集群无主，或者正在选举的异常是可以重试的。
哪些不需要重试？
配置异常。
其他异常怎么办？
序列化异常，内存溢出，栈溢出等。
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重要的配置参数
如果网络异常收不到响应，则等待，这里有个配置等待时间 request,timeout.ms 发送消息等待时间。
metadata.fetch.time.out 从kafka 获取元数据的等待时间。
max.block.ms : 配置控制了KafkaProducer.send()并将KafkaProducer.partitionsFor()被阻塞多长时间。
由于缓冲区已满或元数据不可用，这些方法可能会被阻塞止。用户提供的序列化程序或分区程序中的阻塞将不计入此超时
重试次数 retries
重试直接的等待时间， 默认是100 ms ,可以通过 retry.backoff.ms 配置
多个消息发送给同一个分区的时候，生产者会把消息打成一个批，批大小设置 batch.size 过大占内存，过小发送频繁，并且生产者不是
必须满批发送，有个等待时间，linger.ms设置 等待多久批不满则发送。
消息消费者正确的消费姿势
消费者需要向kafka集群提交 已经消费的消息的offset来确定消息消费到了那里。
消息队列的消费方式有两种，一种是发布订阅模式，一种是队列模式。
发布订阅模式 一个消息可以被多个消费者消费。队列模式多个消费者只能消费到一部分消息。
kafka是通过group-id来区分消费组的。
一个topic被 同一个消费组的不同消费者消费 ，相当于是队列模式。被不同消费组消费相当于是 订阅模式。
一个partition在同一个时刻只有一个consumer instance在消费。
对于正确的模式，我们需要配置正确的group-id
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auto.offset.reset
没有偏移量可以提交的时候，系统从哪里开始消费。
有两种设置 ：earliest 和latest 。
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enable.auto.commit
自动提交 ，如果开启了自动提交，那么系统会自动进行提交offset。可能会引起，并未消费掉，就提交了offset.引起数据的丢失。
与自动提交相关的是自动提交的间隔时间 auto.commit.interval.ms 默认是5秒钟提交一次，可以通过查看 kafka config目录下的
配置文件，查询配置的默认值。
自动提交 还可能引起消息的重复消费，特别是 多个客户端直接出现重平衡时。
总结
只有三方面都保证了。才可以保证数据不丢失。