因为在具体开发中某些环节考虑使用kafka却担心有消息丢失的风险，本周结合项目对kafka的消息可靠性做了一下调研和总结：
首先明确一下丢消息的定义。kafka集群中的部分或全部broker挂了，导致consumer没有及时收到消息，这不属于丢消息。broker挂了，只要消息全部持久化到了硬盘上，重启broker集群之后，使消费者继续拉取消息，消息就没有丢失，仍然全量消费了。
以我的理解，所谓丢消息，意味着：开发人员未感知到哪些消息没有被消费。
我把消息的丢失归纳了以下几种情况：
1）、 producer把消息发送给broker，因为网络抖动，消息没有到达broker，且开发人员无感知。
解决方案：producer设置acks参数，消息同步到master之后返回ack信号，否则抛异常使应用程序感知到并在业务中进行重试发送。这种方式一定程度保证了消息的可靠性，producer等待broker确认信号的时延也不高。
2）、 producer把消息发送给broker-master，master接收到消息，在未将消息同步给follower之前，挂掉了，且开发人员无感知。
解决方案：producer设置acks参数，消息同步到master且同步到所有follower之后返回ack信号，否则抛异常使应用程序感知到并在业务中进行重试发送。这样设置，在更大程度上保证了消息的可靠性，缺点是producer等待broker确认信号的时延比较高。
3）、 producer把消息发送给broker-master，master接收到消息，master未成功将消息同步给每个follower，有消息丢失风险。
解决方案：同上。
4）、 某个broker消息尚未从内存缓冲区持久化到磁盘，就挂掉了，这种情况无法通过ack机制感知。
解决方案：设置参数，加快消息持久化的频率，能在一定程度上减少这种情况发生的概率。但提高频率自然也会影响性能。
5）、consumer成功拉取到了消息，consumer挂了。
解决方案：设置手动sync，消费成功才提交。
综上所述，集群/项目运转正常的情况下，kafka不会丢消息。一旦集群出现问题，消息的可靠性无法完全保证。要想尽可能保证消息可靠，基本只能在发现消息有可能没有被消费时，重发消息来解决。所以在业务逻辑中，要考虑消息的重复消费问题，对于关键环节，要有幂等机制。
几条建议：
1）、如果一个业务很关键，使用kafka的时候要考虑丢消息的成本和解决方案。
2）、producer端确认消息是否到达集群，若有异常，进行重发。
3）、consumer端保障消费幂等性。
4）、运维保障集群运转正常且高可用，保障网络状况良好。
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