Kafka到底在什么情况下才能保证消息不丢失
一句话概括，Kafka只对“已提交”的消息（committedmessage）做有限度的持久化保证。
已提交的消息：当Kafka的若干个Broker成功地接收到一条消息并写入到日志文件后，它们会告诉生产者程序这条消息已成功提交。此时，这条消息在Kafka看来 就正式变为“已提交”消息了。
有限度的持久化保证：Kafka不丢消息是有前提条件的。假如消息保存在N个Kafka Broker上，那么这个前提条件就是这N个Broker中至少有1个存活。只要这个条件成立，Kafka就能保证你的这条消息永远不会丢失。
“消息丢失”案例
案例1：生产者程序丢失数据
Kafka Producer是异步发送消息的，也就是说调用的是producer.send(msg)这个API，那么它通常会立即返回，但此时不能认为消息发送已成功完成。解决此问题的方法非常简单：Producer永远要使用带有回调通知的发送API，也就是说不要使用producer.send(msg)，而要使用 producer.send(msg,callback)。
案例2：消费者程序丢失数据
Consumer端丢失数据主要体现在Consumer端要消费的消息不见了。Consumer程序有个“位移”的概念，表示的是这个Consumer当前消费到的Topic分区的位置。保证消费端丢失数据，维持先消费消息（阅读），再更新位移（书签）的顺序即可。这种处理方式可能带来的问题是消息的重复处理。
案例3：Consumer自动提交位移
Consumer程序从Kafka获取到消息后开启了多个线程异步处理消息，而Consumer程序自动地向前更新位移。假如其中某个线程运行失败了，它负责的消息没有被成功处理，但位移 已经被更新了，因此这条消息对于Consumer而言实际上是丢失了。
解决方案：如果是多线程异步处理消费消息，Consumer程序不要开启自动提交位移，而是要应用程序手动提交位移。
总结：
1. 不要使用producer.send(msg)，而要使用producer.send(msg,callback)。记住，一定要使用带有回调通知的send方法。
2. 设置acks = all。acks是Producer的一个参数，代表了你对“已提交”消息的定义。如果设置成all，则表明所有副本Broker都要接收到消息，该消息才算是“已提交”。这是最高等级的“已提交”定义。
3. 设置retries为一个较大的值。这里的retries同样是Producer的参数，对应前面提到的Producer自动重试。当出现网络的瞬时抖动时，消息发送可能会失败，此时配置了retries > 0的Producer能够自动重试消 息发送，避免消息丢失。
4. 设置unclean.leader.election.enable = false。这是Broker端的参数，它控制的是哪些Broker有资格竞选分区的Leader。如果一个Broker落后原先的Leader太多，那么它一旦成为新的Leader，必然会造成消息的 丢失。故一般都要将该参数设置成false，即不允许这种情况的发生。
5. 设置replication.factor >= 3。这也是Broker端的参数。其实这里想表述的是，最好将消息多保存几份，毕竟目前防止消息丢失的主要机制就是冗余。
6. 设置min.insync.replicas > 1。这依然是Broker端参数，控制的是消息至少要被写入到多少个副本才算是“已提交”。设置成大于1可以提升消息持久性。在实际环境中千万不要使用默认值1。
7. 确保replication.factor > min.insync.replicas。如果两者相等，那么只要有一个副本挂机，整个分区就无法正常工作了。我们不仅要改善消息的持久性，防止数据丢失，还要在不降低可用性的基础上完 成。推荐设置成replication.factor = min.insync.replicas + 1。
8. 确保消息消费完成再提交。Consumer端有个参数enable.auto.commit，最好把它设置成false，并采用手动提交位移的方式。就像前面说的，这对于单Consumer多线程处理的场景而言是至关重要的。