如何保证数据不丢失？

可以从三个方面来考虑实现：producer端、broker端、consumer端

1produce端：

确保消息能够到达broker，并且实现消息的存储。

在这个层面，有可能会存在网络异常导致消息发送失败。所以可以通过三种方式来避免消息丢失。produce默认是异步发送消息的，

　　1 把异步发送改成同步发送，这样producer就能实时知道消息发送的结果。

　　2 添加异步回调函数来监听消息发送的结果，如果发送失败，可以在回调中去重试。

　　3 produce本身提供一个重试参数retries,如果因为网络问题，或者broker故障导致发送失败，会自动重试。

2 broker端

需要保证producer发送过来的消息不丢失，只需要把消息持久化在磁盘就可以了。但是kafka为了提升性能，采用了异步批量刷盘的机制。也就是按照一定的消息量和时间间隔去刷盘，而最终刷新的这个动作，是靠操作系统来调度的。如果在刷盘之前，系统奔溃了，就会导致数据丢失，kafka没有提供同步刷盘的机制，所以需要通过partition副本机制和acks机制来解决。

prtition副本机制：每一个partition的副本集都包含唯一的一个leader和多个follower。leader专门处理事务类型的请求，follower负责同步leader的数据。

producer可以通过设置acks参数，结合partition的副本机制，来共同保障数据的可靠性。

ack机制：

　　acks=0：表示producer不需要等待broker的响应，就认为消息发送成功了。这种情况下会存在消息丢失。

　　acks=1：表示broker中的leader partition收到消息之后，不等待其他follower patition的同步，就给producer返回一个确认。这种情况下，如果leader挂了，就会存在数据丢失。

　　acks=-1：表示broker中的leader patition收到消息后，并且ISR列表中的follower同步完成，再去给producer返回一个确认。这样是可以保证数据的可靠性的。

3 consumer端

必须能够消费到消息。其实，只要producer和broker的可靠性得到了保障，消费端是不太可能出现消息无法消费的问题的。除非是consumer没有消费完这个消息，就已经提交了offset，但是即使是出现这种情况，我们也可以通过重新调整offset的值来实现重新消费。