大家好，我是 华仔, 又跟大家见面了。
上一篇作为专题系列的第二篇，从演进的角度带你深度剖析了关于 Kafka 请求处理全流程以及超高并发的网络架构设计的实现细节，今天开启第三篇，我们来聊聊 Kafka 生产环境大家都比较关心的问题。
那么 Kafka 到底会不会丢数据呢？如果丢数据，究竟该怎么解决呢？
只有掌握了这些， 我们才能处理好 Kafka 生产级的一些故障，从而更稳定地服务业务。
认真读完这篇文章，我相信你会对Kafka 如何解决丢数据问题，有更加深刻的理解。
这篇文章干货很多，希望你可以耐心读完。
01 总体概述
越来越多的互联网公司使用消息队列来支撑自己的核心业务。由于是核心业务，一般都会要求消息传递过程中最大限度的做到不丢失，如果中间环节出现数据丢失，就会引来用户的投诉，年底绩效就要背锅了。
那么使用 Kafka 到底会不会丢数据呢？如果丢数据了该怎么解决呢？为了避免类似情况发生，除了要做好补偿措施，我们更应该在系统设计的时候充分考虑系统中的各种异常情况，从而设计出一个稳定可靠的消息系统。
大家都知道 Kafka 的整个架构非常简洁，是分布式的架构，主要由 Producer、Broker、Consumer 三部分组成，后面剖析丢失场景会从这三部分入手来剖析。
02 消息传递语义剖析
在深度剖析消息丢失场景之前，我们先来聊聊「消息传递语义」到底是个什么玩意？
所谓的消息传递语义是 Kafka 提供的 Producer 和 Consumer 之间的消息传递过程中消息传递的保证性。主要分为三种， 如下图所示：
1）首先当 Producer 向 Broker 发送数据后，会进行 commit，如果 commit 成功，由于 Replica 副本机制的存在，则意味着消息不会丢失，但是 Producer 发送数据给 Broker 后，遇到网络问题而造成通信中断，那么 Producer 就无法准确判断该消息是否已经被提交（commit），这就可能造成 at least once 语义。
2）在 Kafka 0.11.0.0 之前， 如果 Producer 没有收到消息 commit 的响应结果，它只能重新发送消息，确保消息已经被正确的传输到 Broker，重新发送的时候会将消息再次写入日志中；而在 0.11.0.0 版本之后， Producer 支持幂等传递选项，保证重新发送不会导致消息在日志出现重复。为了实现这个, Broker 为 Producer 分配了一个ID，并通过每条消息的序列号进行去重。也支持了类似事务语义来保证将消息发送到多个 Topic 分区中，保证所有消息要么都写入成功，要么都失败，这个主要用在 Topic 之间的 exactly once 语义。
其中启用幂等传递的方法配置：enable.idempotence = true。
启用事务支持的方法配置：设置属性 transcational.id = "指定值"。
3）从 Consumer 角度来剖析, 我们知道 Offset 是由 Consumer 自己来维护的, 如果 Consumer 收到消息后更新 Offset， 这时 Consumer 异常 crash 掉， 那么新的 Consumer 接管后再次重启消费，就会造成 at most once 语义（消息会丢，但不重复）。
4) 如果 Consumer 消费消息完成后, 再更新 Offset， 如果这时 Consumer crash 掉，那么新的 Consumer 接管后重新用这个 Offset 拉取消息， 这时就会造成 at least once 语义（消息不丢，但被多次重复处理）。
总结：默认 Kafka 提供「at least once」语义的消息传递，允许用户通过在处理消息之前保存 Offset 的方式提供 「at most once」 语义。如果我们可以自己实现消费幂等，理想情况下这个系统的消息传递就是严格的「exactly once」, 也就是保证不丢失、且只会被精确的处理一次，但是这样是很难做到的。
从 Kafka 整体架构图我们可以得出有三次消息传递的过程：
1）Producer 端发送消息给 Kafka Broker 端。
2）Kafka Broker 将消息进行同步并持久化数据。
3）Consumer 端从 Kafka Broker 将消息拉取并进行消费。
在以上这三步中每一步都可能会出现丢失数据的情况， 那么 Kafka 到底在什么情况下才能保证消息不丢失呢？
通过上面三步，我们可以得出：Kafka 只对 「已提交」的消息做「最大限度的持久化保证不丢失」。
怎么理解上面这句话呢？
1）首先是「已提交」的消息：当 Kafka 中N 个 Broker 成功的收到一条消息并写入到日志文件后，它们会告诉 Producer 端这条消息已成功提交了，那么这时该消息在 Kafka 中就变成"已提交消息" 了。
这里的 N 个 Broker 我们怎么理解呢？这主要取决于对 "已提交" 的定义， 这里可以选择只要一个 Broker 成功保存该消息就算已提交，也可以是所有 Broker 都成功保存该消息才算是已提交,即「ISR机制」。
2）其次是「最大限度的持久化保证不丢失」，也就是说 Kafka 并不能保证在任何情况下都能做到数据不丢失。即 Kafka 不丢失数据是有前提条件的。假如这时你的消息保存在 N 个 Broker 上，那么前提条件就是这 N 个 Broker 中至少有1个是存活的，就可以保证你的消息不丢失。
也就是说 Kafka 是能做到不丢失数据的， 只不过这些消息必须是 「已提交」的消息，且还要满足一定的条件才可以。
了解了 Kafka 消息传递语义以及什么情况下可以保证不丢失数据，下面我们来详细剖析每个环节为什么会丢数据，以及如何最大限度的避免丢失数据。
03 消息丢失场景剖析
Producer 端丢失场景剖析
在剖析 Producer 端数据丢失之前，我们先来了解下 Producer 端发送消息的流程，对于不了解 Producer 的读者们，可以查看聊聊 Kafka Producer 那点事
消息发送流程如下：
1）首先我们要知道一点就是 Producer 端是直接与 Broker 中的 Leader Partition 交互的，所以在 Producer 端初始化中就需要通过 Partitioner 分区器从 Kafka 集群中获取到相关 Topic 对应的 Leader Partition 的元数据 。
2）待获取到 Leader Partition 的元数据后直接将消息发送过去。
3）Kafka Broker 对应的 Leader Partition 收到消息会先写入 Page Cache，定时刷盘进行持久化（顺序写入磁盘）。
4) Follower Partition 拉取 Leader Partition 的消息并保持同 Leader Partition 数据一致，待消息拉取完毕后需要给 Leader Partition 回复 ACK 确认消息。
5）待 Kafka Leader 与 Follower Partition 同步完数据并收到所有 ISR 中的 Replica 副本的 ACK 后，Leader Partition 会给 Producer 回复 ACK 确认消息。
根据上图以及消息发送流程可以得出：Producer 端为了提升发送效率，减少IO操作，发送数据的时候是将多个请求合并成一个个 RecordBatch，并将其封装转换成 Request 请求「异步」将数据发送出去（也可以按时间间隔方式，达到时间间隔自动发送），所以 Producer 端消息丢失更多是因为消息根本就没有发送到 Kafka Broker 端。
导致 Producer 端消息没有发送成功有以下原因：
网络原因：由于网络抖动导致数据根本就没发送到 Broker 端。
数据原因：消息体太大超出 Broker 承受范围而导致 Broker 拒收消息。
另外 Kafka Producer 端也可以通过配置来确认消息是否生产成功：
在 Kafka Producer 端的 acks 默认配置为1， 默认级别是 at least once 语义, 并不能保证 exactly once 语义。
既然 Producer 端发送数据有 ACK 机制, 那么这里就可能会丢数据的!!!
acks = 0：由于发送后就自认为发送成功，这时如果发生网络抖动， Producer 端并不会校验 ACK 自然也就丢了，且无法重试。
acks = 1：消息发送 Leader Parition 接收成功就表示发送成功，这时只要 Leader Partition 不 Crash 掉，就可以保证 Leader Partition 不丢数据，但是如果 Leader Partition 异常 Crash 掉了， Follower Partition 还未同步完数据且没有 ACK，这时就会丢数据。
acks = -1 或者 all： 消息发送需要等待 ISR 中 Leader Partition 和 所有的 Follower Partition 都确认收到消息才算发送成功, 可靠性最高, 但也不能保证不丢数据,比如当 ISR 中只剩下 Leader Partition 了, 这样就变成 acks = 1 的情况了。
Broker 端丢失场景剖析
接下来我们来看看 Broker 端持久化存储丢失场景， 对于不了解 Broker 的读者们，可以先看看 聊聊 Kafka Broker 那点事，数据存储过程如下图所示：
Kafka Broker 集群接收到数据后会将数据进行持久化存储到磁盘，为了提高吞吐量和性能，采用的是「异步批量刷盘的策略」，也就是说按照一定的消息量和间隔时间进行刷盘。首先会将数据存储到 「PageCache」 中，至于什么时候将 Cache 中的数据刷盘是由「操作系统」根据自己的策略决定或者调用 fsync 命令进行强制刷盘，如果此时 Broker 宕机 Crash 掉，且选举了一个落后 Leader Partition 很多的 Follower Partition 成为新的 Leader Partition，那么落后的消息数据就会丢失。
既然 Broker 端消息存储是通过异步批量刷盘的，那么这里就可能会丢数据的!!!
由于 Kafka 中并没有提供「同步刷盘」的方式，所以说从单个 Broker 来看还是很有可能丢失数据的。
kafka 通过「多 Partition （分区）多 Replica（副本）机制」已经可以最大限度的保证数据不丢失，如果数据已经写入 PageCache 中但是还没来得及刷写到磁盘，此时如果所在 Broker 突然宕机挂掉或者停电，极端情况还是会造成数据丢失。
Consumer 端丢失场景剖析
接下来我们来看看 Consumer 端消费数据丢失场景，对于不了解 Consumer 的读者们，可以先看看 聊聊 Kafka Consumer 那点事,我们先来看看消费流程：
1）Consumer 拉取数据之前跟 Producer 发送数据一样, 需要通过订阅关系获取到集群元数据, 找到相关 Topic 对应的 Leader Partition 的元数据。
2）然后 Consumer 通过 Pull 模式主动的去 Kafka 集群中拉取消息。
3）在这个过程中，有个消费者组的概念（不了解的可以看上面链接文章），多个 Consumer 可以组成一个消费者组即 Consumer Group，每个消费者组都有一个Group-Id。同一个 Consumer Group 中的 Consumer 可以消费同一个 Topic 下不同分区的数据，但是不会出现多个 Consumer 去消费同一个分区的数据。
4）拉取到消息后进行业务逻辑处理，待处理完成后，会进行 ACK 确认，即提交 Offset 消费位移进度记录。
5）最后 Offset 会被保存到 Kafka Broker 集群中的 __consumer_offsets 这个 Topic 中，且每个 Consumer 保存自己的 Offset 进度。
根据上图以及消息消费流程可以得出消费主要分为两个阶段：
获取元数据并从 Kafka Broker 集群拉取数据。
处理消息，并标记消息已经被消费，提交 Offset 记录。
既然 Consumer 拉取后消息最终是要提交 Offset， 那么这里就可能会丢数据的!!!
可能使用的「自动提交 Offset 方式」
拉取消息后「先提交 Offset，后处理消息」，如果此时处理消息的时候异常宕机，由于 Offset 已经提交了, 待 Consumer 重启后，会从之前已提交的 Offset 下一个位置重新开始消费， 之前未处理完成的消息不会被再次处理，对于该 Consumer 来说消息就丢失了。
拉取消息后「先处理消息，在进行提交 Offset」， 如果此时在提交之前发生异常宕机，由于没有提交成功 Offset， 待下次 Consumer 重启后还会从上次的 Offset 重新拉取消息，不会出现消息丢失的情况， 但是会出现重复消费的情况，这里只能业务自己保证幂等性。
04 消息丢失解决方案
上面带你从 Producer、Broker、Consumer 三端剖析了可能丢失数据的场景，下面我们就来看看如何解决才能最大限度的保证消息不丢失。
Producer 端解决方案
在剖析 Producer 端丢失场景的时候， 我们得出其是通过「异步」方式进行发送的，所以如果此时是使用「发后即焚」的方式发送，即调用 Producer.send(msg) 会立即返回，由于没有回调，可能因网络原因导致 Broker 并没有收到消息，此时就丢失了。
因此我们可以从以下几方面进行解决 Producer 端消息丢失问题：
4.1.1 更换调用方式：
弃用调用发后即焚的方式，使用带回调通知函数的方法进行发送消息，即 Producer.send(msg, callback), 这样一旦发现发送失败， 就可以做针对性处理。
Future
（1）网络抖动导致消息丢失，Producer 端可以进行重试。
（2）消息大小不合格，可以进行适当调整，符合 Broker 承受范围再发送。
通过以上方式可以保证最大限度消息可以发送成功。
4.1.2 ACK 确认机制：
该参数代表了对"已提交"消息的定义。
需要将 request.required.acks 设置为 -1/ all，-1/all 表示有多少个副本 Broker 全部收到消息，才认为是消息提交成功的标识。
针对 acks = -1/ all , 这里有两种非常典型的情况：
（1）数据发送到 Leader Partition， 且所有的 ISR 成员全部同步完数据， 此时，Leader Partition 异常 Crash 掉，那么会选举新的 Leader Partition，数据不会丢失， 如下图所示：
（2）数据发送到 Leader Partition，部分 ISR 成员同步完成，此时 Leader Partition 异常 Crash， 剩下的 Follower Partition 都可能被选举成新的 Leader Partition，会给 Producer 端发送失败标识， 后续会重新发送数据，数据可能会重复， 如下图所示：
因此通过上面分析，我们还需要通过其他参数配置来进行保证：
replication.factor >= 2
min.insync.replicas > 1
这是 Broker 端的配置，下面会详细介绍。
4.1.3 重试次数 retries：
该参数表示 Producer 端发送消息的重试次数。
需要将 retries 设置为大于0的数， 在 Kafka 2.4 版本中默认设置为Integer.MAX_VALUE。另外如果需要保证发送消息的顺序性，配置如下：
retries=Integer.MAX_VALUE
max.in.flight.requests.per.connection=1
这样 Producer 端就会一直进行重试直到 Broker 端返回 ACK 标识，同时只有一个连接向 Broker 发送数据保证了消息的顺序性。
4.1.4 重试时间 retry.backoff.ms：
该参数表示消息发送超时后两次重试之间的间隔时间，避免无效的频繁重试，默认值为100ms, 推荐设置为300ms。
Broker 端解决方案
在剖析 Broker 端丢失场景的时候， 我们得出其是通过「异步批量刷盘」的策略，先将数据存储到 「PageCache」，再进行异步刷盘， 由于没有提供 「同步刷盘」策略， 因此 Kafka 是通过「多分区多副本」的方式来最大限度的保证数据不丢失。
我们可以通过以下参数配合来保证：
4.2.1 unclean.leader.election.enable：
该参数表示有哪些 Follower 可以有资格被选举为 Leader , 如果一个 Follower 的数据落后 Leader 太多，那么一旦它被选举为新的 Leader， 数据就会丢失，因此我们要将其设置为false，防止此类情况发生。
4.2.2 replication.factor：
该参数表示分区副本的个数。建议设置replication.factor >=3, 这样如果 Leader 副本异常 Crash 掉，Follower 副本会被选举为新的 Leader 副本继续提供服务。
4.2.3 min.insync.replicas：
该参数表示消息至少要被写入成功到 ISR 多少个副本才算"已提交"，建议设置min.insync.replicas > 1, 这样才可以提升消息持久性，保证数据不丢失。
另外我们还需要确保一下 replication.factor > min.insync.replicas, 如果相等，只要有一个副本异常 Crash 掉，整个分区就无法正常工作了，因此推荐设置成：replication.factor = min.insync.replicas +1, 最大限度保证系统可用性。
Consumer 端解决方案
在剖析 Consumer 端丢失场景的时候，我们得出其拉取完消息后是需要提交 Offset 位移信息的，因此为了不丢数据，正确的做法是：拉取数据、业务逻辑处理、提交消费 Offset 位移信息。
我们还需要设置参数 enable.auto.commit = false, 采用手动提交位移的方式。
另外对于消费消息重复的情况，业务自己保证幂等性, 保证只成功消费一次即可。
05 总结
这里，我们一起来总结一下这篇文章的重点。
1、从 Kafka 整体架构上概述了可能发生数据丢失的环节。
2、带你剖析了「消息传递语义」的概念， 确定了 Kafka 只对「已提交」的消息做「最大限度的持久化保证不丢失」。
3、带你剖析了 Producer、Broker、Consumer 三端可能导致数据丢失的场景以及具体的高可靠解决方案。
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