Kafka 的消息投递保证（delivery guarantee）机制以及如何实现

Kafka支持三种消息投递语义：

    ① At most once 消息可能会丢，但绝不会重复传递

    ② At least one  消息绝不会丢，但可能会重复传递

    ③ Exactly once 每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次，很多时候这是用户想要的

    consumer在从broker读取消息后，可以选择commit，该操作会在Zookeeper中存下该consumer在该partition下读取的消息的offset，该consumer下一次再读该partition时会从下一条开始读取。如未commit，下一次读取的开始位置会跟上一次commit之后的开始位置相同。

    可以将consumer设置为autocommit，即consumer一旦读到数据立即自动commit。如果只讨论这一读取消息的过程，那Kafka是确保了Exactly once。但实际上实际使用中consumer并非读取完数据就结束了，而是要进行进一步处理，而数据处理与commit的顺序在很大程度上决定了消息从broker和consumer的delivery guarantee semantic。

    读完消息先commit再处理消息。这种模式下，如果consumer在commit后还没来得及处理消息就crash了，下次重新开始工作后就无法读到刚刚已提交而未处理的消息，这就对应于At most once。

    读完消息先处理再commit消费状态(保存offset)。这种模式下，如果在处理完消息之后commit之前Consumer crash了，下次重新开始工作时还会处理刚刚未commit的消息，实际上该消息已经被处理过了，这就对应于At least once。

    如果一定要做到Exactly once，就需要协调offset和实际操作的输出。经典的做法是引入两阶段提交，但由于许多输出系统不支持两阶段提交，更为通用的方式是将offset和操作输入存在同一个地方。比如，consumer拿到数据后可能把数据放到HDFS，如果把最新的offset和数据本身一起写到HDFS，那就可以保证数据的输出和offset的更新要么都完成，要么都不完成，间接实现Exactly once。（目前就high level API而言，offset是存于Zookeeper中的，无法存于HDFS，而low level API的offset是由自己去维护的，可以将之存于HDFS中）。

    总之，Kafka默认保证At least once，并且允许通过设置producer异步提交来实现At most once，而Exactly once要求与目标存储系统协作，Kafka提供的offset可以较为容易地实现这种方式。