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那 Kafka 到底在什么情况下才能保证消息不丢失呢？
Kafka 只对“已提交”的消息（committed message）做有限度的持久化保证。
第一个核心要素是“已提交的消息”。什么是已提交的消息？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。
那为什么是若干个 Broker 呢？这取决于你对“已提交”的定义。你可以选择只要有一个
Broker 成功保存该消息就算是已提交，也可以是令所有 Broker 都成功保存该消息才算是
已提交。不论哪种情况，Kafka 只对已提交的消息做持久化保证这件事情是不变的。
第二个核心要素就是“有限度的持久化保证”，也就是说 Kafka 不可能保证在任何情况下
都做到不丢失消息。举个极端点的例子，如果地球都不存在了，Kafka 还能保存任何消息
吗？显然不能！倘若这种情况下你依然还想要 Kafka 不丢消息，那么只能在别的星球部署
Kafka Broker 服务器了。
现在你应该能够稍微体会出这里的“有限度”的含义了吧，其实就是说 Kafka 不丢消息是
有前提条件的。假如你的消息保存在 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。
总结一下，Kafka 是能做到不丢失消息的，只不过这些消息必须是已提交的消息，而且还要
满足一定的条件。当然，说明这件事并不是要为 Kafka 推卸责任，而是为了在出现该类问
题时我们能够明确责任边界。
最佳实践
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
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