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Kafka 消息框架，大家一定不陌生，很多人工作中都有接触。它的核心思路，通过一个高性能的MQ服务来连接生产和消费两个系统，达到系统间的解耦，有很强的扩展性。
你可能会有疑问，如果中间某一个环节断掉了，那怎么办？
这种情况，我们称之为消息丢失，会造成系统间的数据不一致。
那如何解决这个问题？需要从生产端、MQ服务端、消费端，三个维度来处理
1、生产端
生产端的职责就是，确保生产的消息能到达MQ服务端，这里我们需要有一个响应来判断本次的操作是否成功。
Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback)
比如，上面的代码就是通过一个Callback函数，来判断消息是否发送成功，如果失败，我们需要补偿处理。
另外，为了提升发送时的灵活性，kafka提供了多种参数，供不同业务自己选择
1.1 参数 acks
该参数表示有多少个分区副本收到消息，才认为本次发送是成功的。
acks=0，只要发送消息就认为成功，生产端不等待服务器节点的响应 acks=1，表示生产者收到 leader 分区的响应就认为发送成功 acks=-1，只有当 ISR 中的副本全部收到消息时，生产端才会认为是成功的。这种配置是安全的，但由于同步的节点较多，吞吐量会降低。
1.2 参数 retries
表示生产端的重试次数，如果重试次数用完后，还是失败，会将消息临时存储在本地磁盘，待服务恢复后再重新发送。建议值 retries=3
1.3 参数 retry.backoff.m
消息发送超时或失败后，间隔的重试时间。一般推荐的设置时间是 300 毫秒。
这里要特别注意一种特殊情况，如果MQ服务没有正常响应，不一定代表消息发送失败，也有可能是响应时正好赶上网络抖动，响应超时。
2、MQ服务端
MQ服务端作为消息的存储介质，也有可能会丢失消息。比如：一个分区突然挂掉，那么怎么保证这个分区的数据不丢失，我们会引入副本概念，通过备份来解决这个问题。
具体可设置哪些参数？
2.1 参数 replication.factor
表示分区副本的个数，replication.factor >1 当leader 副本挂了，follower副本会被选举为leader继续提供服务。
2.2 参数 min.insync.replicas
表示 ISR 少的副本数量，通常设置 min.insync.replicas >1，这样才有可用的follower副本执行替换，保证消息不丢失
2.3 参数 unclean.leader.election.enable
是否可以把非 ISR 集合中的副本选举为 leader 副本。
如果设置为true，而follower副本的同步消息进度落后较多，此时被选举为leader，会导致消息丢失，慎用。
3、消费端
消费端要做的是把消息完整的消费处理掉。但是这里面有个提交位移的步骤。
有的同学，考虑到业务处理消耗时间较长，会单独启动线程拉取消息存储到本地内存队列，然后再搞个线程池并行处理业务逻辑。这样设计有个风险，本地消息如果没有处理完，服务器宕机了，会造成消息丢失。
正确的做法：拉取消息 --- 业务处理 ---- 提交消费位移
关于提交位移，kafka提供了集中参数配置
参数 enable.auto.commit
表示消费位移是否自动提交。
如果拉取了消息，业务逻辑还没处理完，提交了消费位移但是消费端却挂了，消费端恢复或其他消费端接管该分片再也拉取不到这条消息，会造成消息丢失。所以，我们通常设置 enable.auto.commit=false，手动提交消费位移。
List<String> messages = consumer.poll()；
processMsg(messages);
consumer.commitOffset();
这个方案，会产生另外一个问题，我们来看下这个图
拉取了消息4~消息8，业务处理后，在提交消费位移时，不凑巧系统宕机了，后的提交位移并没有保存到MQ 服务端，下次拉取消息时，依然是从消息4开始拉取，但是这部分消息已经处理过了，这样便会导致重复消费。
如何解决重复消费，避免引发数据不一致
首先，要解决MQ 服务端的重复消息。kafka 在 0.11.0 版本后，每条消息都有的message id, MQ服务采用空间换时间方式，自动对重复消息过滤处理，保证接口的幂等性。
但这个不能根本上解决消息重复问题，即使MQ服务中存储的消息没有重复，但消费端是采用拉取方式，如果重复拉取，也会导致重复消费，如何解决这种场景问题？
方案一：只拉取一次（消费者拉取消息后，先提交 offset 后再处理消息），但是如果系统宕机，业务处理没有正常结束，后面再也拉取不到这些消息，会导致数据不一致，该方案很少采用。
方案二：允许拉取重复消息，但是消费端自己做幂等性控制。保证只成功消费一次。
关于幂等技术方案很多，我们可以采用数据表或Redis缓存存储处理标识，每次拉取到消息，处理前先校验处理状态，再决定是处理还是丢弃消息。
