Kafka的ACK配置含义详解

Kafka的ACK配置含义详解

Kafka producer有三种ack机制 初始化producer时在config中进行配置；

参数-1,0,1分别代表什么含义

ack等于0：

含义

意味着producer不等待broker同步完成的确认，只要继续发送下一条(批)信息

优缺点

提供了最低的延迟。但是最弱的持久性，当服务器发生故障时，就很可能发生数据丢失。例如leader已经死亡，producer不知情，还会继续发送消息broker接收不到数据就会数据丢失。

ack等于1（默认）：

含义

意味着producer要等待leader成功收到数据并得到确认，才发送下一条message。

优缺点

此选项提供了较好的持久性较低的延迟性。

如果leader成功写入后，还没来得及把数据同步到follower节点就挂了，这时候消息就丢失了。

ack等于-1：

含义

意味着producer只有收到分区内所有副本的成功写入的通知才认为推送消息成功

优缺点

持久性最好，延时性最差。

三者优先级及可靠性

0,1-1三种机制 性能递减，可靠性递增

如何保证宕机的时候数据不丢失的

如何保证宕机的时候数据不丢失？采用了多副本冗余的高可用机制。

在kafka集群中，每个Partition都有多个副本，其中一个副本叫做leader，其他的副本叫做follower。

假设一个Topic拆分为了3个Partition，分别是Partition0，Partiton1，Partition2，此时每个Partition都有2个副本。

比如Partition0有一个副本是Leader，另外一个副本是Follower，Leader和Follower两个副本是分布在不同机器上的。

#创建3个分区三个副本的topic
./kafka-topics.sh --create --zookeeper-server kafka1-ip:2181,kafka2-ip:2181,kafka3-ip:2181, --replication-factor 3 --partitions 3 --topic topicname

这样的多副本冗余机制，可以保证任何一台机器挂掉，都不会导致数据彻底丢失，因为起码还是有副本在别的机器上的。