有很多公司因为业务要求必须保证消息不丢失、不重复的到达，比如无人机实时监控系统，当无人机闯入机场区域，我们必须立刻报警，不允许消息丢失。
而无人机离开禁飞区域后我们需要将及时报警解除。如果消息重复了呢，我们是否需要复杂的逻辑来自己处理消息重复的情况呢，这种情况恐怕相当复杂而难以处理。但是如果我们能保证消息exactly once，那么一切都容易得多。
下面我们来简单了解一下消息传递语义，以及kafka的消息传递机制。
首先我们要了解的是message delivery semantic 也就是消息传递语义。
这是一个通用的概念，也就是消息传递过程中消息传递的保证性。
分为三种：
最多一次（at most once）: 消息可能丢失也可能被处理，但最多只会被处理一次。
可能丢失 不会重复
至少一次（at least once）: 消息不会丢失，但可能被处理多次。
可能重复 不会丢失
精确传递一次（exactly once）: 消息被处理且只会被处理一次。
不丢失 不重复 就一次
而kafka其实有两次消息传递，一次生产者发送消息给kafka，一次消费者去kafka消费消息。
两次传递都会影响最终结果，
两次都是精确一次，最终结果才是精确一次。
两次中有一次会丢失消息，或者有一次会重复，那么最终的结果就是可能丢失或者重复的。
一、Produce端消息传递
这是producer端的代码：
Properties properties = new Properties();
properties.put("bootstrap.servers", "kafka01:9092,kafka02:9092");
properties.put("acks", "all");
properties.put("retries", 0);
properties.put("batch.size", 16384);
properties.put("linger.ms", 1);
properties.put("buffer.memory", 33554432);
properties.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
properties.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
for (int i = 1; i <= 600; i++) {
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<String, String>("z_test_20190430", "testkafka0613"+i));
System.out.println("testkafka"+i);
}
kafkaProducer.close();
其中指定了一个参数acks 可以有三个值选择：
0： producer完全不管broker的处理结果 回调也就没有用了 并不能保证消息成功发送 但是这种吞吐量最高
-1或者all： leader broker会等消息写入 并且ISR都写入后 才会响应，这种只要ISR有副本存活就肯定不会丢失，但吞吐量最低。
1： 默认的值 leader broker自己写入后就响应，不会等待ISR其他的副本写入，只要leader broker存活就不会丢失，即保证了不丢失，也保证了吞吐量。
所以设置为0时，实现了at most once，而且从这边看只要保证集群稳定的情况下，不设置为0，消息不会丢失。
但是还有一种情况就是消息成功写入，而这个时候由于网络问题producer没有收到写入成功的响应，producer就会开启重试的操作，直到网络恢复，消息就发送了多次。这就是at least once了。
kafka producer 的参数acks 的默认值为1，所以默认的producer级别是at least once。并不能exactly once。
二、Consumer端消息传递
consumer是靠offset保证消息传递的。
consumer消费的代码如下：
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "kafka01:9092，kafka02:9092");
props.put("group.id", "test");
props.put("enable.auto.commit", "true");
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("auto.offset.reset","earliest");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("foo", "bar"));
try{
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(1000);
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
}
}
}finally{
consumer.close();
}
其中有一个参数是 enable.auto.commit
若设置为true consumer在消费之前提交位移 就实现了at most once
若是消费后提交 就实现了 at least once 默认的配置就是这个。
kafka consumer的参数enable.auto.commit的默认值为true ，所以默认的consumer级别是at least once。也并不能exactly once。
三、精确一次
通过了解producer端与consumer端的设置，我们发现kafka在两端的默认配置都是at least once，可能重复，通过配置也不能做到exactly once，好像kafka的消息一定会丢失或者重复的，
是不是没有办法做到exactly once了呢？
确实在kafka 0.11.0.0版本之前producer端确实是不可能的，
但是在kafka 0.11.0.0版本之后，kafka正式推出了idempotent producer。
也就是幂等的producer还有对事务的支持。
幂等的producer
kafka 0.11.0.0版本引入了idempotent producer机制，在这个机制中同一消息可能被producer发送多次，但是在broker端只会写入一次，他为每一条消息编号去重，而且对kafka开销影响不大。
如何设置开启呢？ 需要设置producer端的新参数 enable.idempotent 为true。
而多分区的情况，我们需要保证原子性的写入多个分区，即写入到多个分区的消息要么全部成功，要么全部回滚。
这时候就需要使用事务，在producer端设置 transcational.id为一个指定字符串。
这样幂等producer只能保证单分区上无重复消息；事务可以保证多分区写入消息的完整性。
这样producer端实现了exactly once，那么consumer端呢？
consumer端由于可能无法消费事务中所有消息，并且消息可能被删除，所以事务并不能解决consumer端exactly once的问题，我们可能还是需要自己处理这方面的逻辑。比如自己管理offset的提交，不要自动提交，也是可以实现exactly once的。
还有一个选择就是使用kafka自己的流处理引擎，也就是Kafka Streams，
设置processing.guarantee=exactly_once，就可以轻松实现exactly once了。