精确一次处理语义(exactly onece semantic–EOS)，Kafka的EOS主要体现在3个方面：

1)幂等producer 保证单个分区的只会发送一次，不会出现重复消息

2)事务(transation)：保证原子性的写入多个分区，即写入到多个分区的消息要么全部成功，要么全部回滚

3)流式EOS：流处理本质上可看成是“读取-处理-写入管道”。整个过程的操作是原子性。

幂等producer只能保证单分区上无重复消息；事务可以保证多分区写入消息的完整性；而流处理EOS保证的是端到端(E2E)消息处理的EOS。用户在使用过程中需要根据自己的需求选择不同的EOS。

以下是启用方法：

1)启用幂等producer:在producer程序中设置属性enabled.idempotence=true,但不要设置transational_id.注意是不要设置，而不是设置为空字符串。

2)启用事务支持：在producer程序中设置属性transcational.id为一个指定字符串(你可以认为这是你的额事务名称,故最好七个有意义的名字),同时设置enable.idempotence=true

3)启用流处理EOS：在Kafka Streams程序中设置processing.guarantee=exactly_once

关于幂等producer的一些讨论

所谓幂等producer指producer.send的逻辑是幂等的，即发送相同的Kafka消息，broker端不会重复写入消息。同一条消息Kafka保证底层日志中只会持久化一次，既不会丢失也不会重复。幂等性可以极大地减轻下游consumer系统实现消息去重的工作负担，因此是非常实用的功能。值得注意的是，幂等producer提供的语义保证是有条件的：

单分区幂等性：幂等producer无法实现多分区上的幂等性。如前所述，若要实现多分区上的原子性，需要引入事务。

单会话幂等性：幂等producer无法跨会话实现幂等性。即使同一个producer宕机并重启也无法保证消息的EOS语义

虽然有上面两个限制，幂等producer依然是一个非常实用的新功能。下面我们来讨论下它的设计原理。如果要实现幂等性， 通常都需要花费额外的空间来保存状态以执行消息去重。Kafka的幂等producer整体上也是这样的思想。

首先，producer对象引入了一个新的字段：Producer ID(下称PID)，它唯一标识一个producer，当producer启动时Kafka会为每个producer分配一个PID(64位整数)，因此PID的生成和分配对用户来说是完全透明的，用户无需考虑PID的事情，甚至都感受不到PID的存在。Kafka重构了消息格式(有兴趣的参见Kafka 0.11消息设计)，引入了序列号字段(sequence number，下称seq number)来标识某个PID producer发送的消息。

和consumer端的offset类似，seq number从0开始计数并严格单调增加。同时在broker端会为每个PID(即每个producer)保存该producer发送过来的消息batch的某些元信息，比如PID信息、消息batch的起始seq number及结束seq number等。这样每当该PID发送新的消息batch时，Kafka broker就会对比这些信息，如果发生冲突(比如起始seq number和结束seq number与当前缓存的相同)，那么broker就会拒绝这次写入请求。倘若没有冲突，那么broker端就会更新这部分缓存然后再开始写入消息。

这就是Kafka实现幂等producer的设计思路：

　　1. 为每个producer设置唯一的PID；

　　2. 引入seq number以及broker端seq number缓存更新机制来去重。

kafka怎样保证消息仅被消费一次？

在使用kafka时，大多数场景对于数据少量的不一致(重复或者丢失)并不关注，比如日志，因为不会影响最终的使用或者分析，但是在某些应用场景(比如业务数据)，需要对任何一条消息都要做到精确一次的消费，才能保证系统的正确性，kafka并不提供准确一致的消费API，需要我们在实际使用时借用外部的一些手段来保证消费的精确性，下面我们介绍如何实现。

名词说明：

offset：如图所示

重复消费(最少一次消费语义实现)：消费数据处理业务“完成后”，再提交offset。因为在提交offset的过程中，可能出现提交失败的情况，已经消费了数据，但是offset没提交。从而导致数据重复消费。

解决办法：

至少成功发送一次+去重操作(幂等性)

a，如何保证至少成功发送一次？

保证不丢失消息：

生产者(ack=all 代表至少成功发送一次)

消费者 (offset手动提交，业务逻辑成功处理后，提交offset)去重问题：消息可以使用唯一id标识

b，保证不重复消费：落表(主键或者唯一索引的方式，避免重复数据)。

业务逻辑处理(选择唯一主键存储到Redis或者mongdb中，先查询是否存在，若存在则不处理；若不存在，先插入Redis或Mongdb,再进行业务逻辑处理)。

丢失数据(最多一次消费语义实现)：在消费数据业务“处理前”进行offset提交。因为在后续数据业务处理过程中，如果出现故障，没有消费到消息，那么将导致数据丢失。为了避免数据丢失，可以设置：

enable.auto.commit=false  关闭自动提交位移，这样，在消息被完整处理之后再手动提交位移。

丢包：指发送方发送的数据未到达接收方。常见的丢包可能发生在发送端，网络，接收端。

解决方案：

对kafka进行限速，平滑流量

启用重试机制，重试间隔时间设置长一些。

Kafka设置acks=all，即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后，才算发送成功。

说明：假如 leader 副本所在的 broker 突然挂掉，那么就要从 follower 副本重新选出一个 leader ，但是 leader 的数据还有一些没有被 follower 副本的同步的话，就会造成消息丢失。

解决办法就是，设置 acks = all。

acks 是 Kafka 生产者(Producer) 很重要的一个参数。

acks 的默认值即为1，代表我们的消息被leader副本接收之后就算被成功发送。当我们配置 acks = all 代表则所有副本都要接收到该消息之后该消息才算真正成功被发送。

从kafka的消费机制，我们可以得到是否能够精确的消费关键在消费进度信息的准确性，如果能够保证消费进度的准确性，也就保证了消费数据的准确性。

数据有状态：可以根据数据信息进行确认数据是否重复消费，这时候可以使用手动提交的最少一次消费语义实现，即使消费的数据有重复，可以通过状态进行数据去重，以达到幂等的效果。

存储数据容器具备幂等性：在数据存入的容器具备天然的幂等(比如ElasticSearch的put操作具备幂等性，相同的数据多次执行Put操作和一次执行Put操作的结果是一致的)，这样的场景也可以使用手动提交的最少一次消费语义实现，由存储数据端来进行数据去重。

数据无状态，并且存储容器不具备幂等：这种场景需要自行控制offset的准确性，这里数据不具备状态，存储使用关系型数据库，比如MySQL。通过自己管理offset的方式，来确保数据和offset信息是同时变化，通过数据库事务的特性来保证一致性和原子性。

Kafka 的 ISR 机制是什么？

现在我们来看一个 Kafka 的核心机制，就是 ISR 机制。

这个机制简单来说，就是会自动给每个 Partition 维护一个 ISR 列表，这个列表里一定会有 Leader，然后还会包含跟 Leader 保持同步的 Follower。

也就是说，只要 Leader 的某个 Follower 一直跟他保持数据同步，那么就会存在于 ISR 列表里。

但是如果 Follower 因为自身发生一些问题，导致不能及时的从 Leader 同步数据过去，那么这个 Follower 就会被认为是“out-of-sync”，被从 ISR 列表里踢出去。

所以大家先得明白这个 ISR 是什么，说白了，就是 Kafka 自动维护和监控哪些 Follower 及时的跟上了 Leader 的数据同步。

Kafka 写入的数据如何保证不丢失？

所以如果要让写入 Kafka 的数据不丢失，你需要保证如下几点：

* 每个 Partition 都至少得有 1 个 Follower 在 ISR 列表里，跟上了 Leader 的数据同步。

* 每次写入数据的时候，都要求至少写入 Partition Leader 成功，同时还有至少一个 ISR 里的 Follower 也写入成功，才算这个写入是成功了。

* 如果不满足上述两个条件，那就一直写入失败，让生产系统不停的尝试重试，直到满足上述两个条件，然后才能认为写入成功。

* 按照上述思路去配置相应的参数，才能保证写入 Kafka 的数据不会丢失。

好！现在咱们来分析一下上面几点要求。

第一条，必须要求至少一个 Follower 在 ISR 列表里。

那必须的啊，要是 Leader 没有 Follower 了，或者是 Follower 都没法及时同步 Leader 数据，那么这个事儿肯定就没法弄下去了。

第二条，每次写入数据的时候，要求 Leader 写入成功以外，至少一个 ISR 里的 Follower 也写成功。

这个要求就是保证说，每次写数据，必须是 Leader 和 Follower 都写成功了，才能算是写成功，保证一条数据必须有两个以上的副本。

这个时候万一 Leader 宕机，就可以切换到那个 Follower 上去，那么 Follower 上是有刚写入的数据的，此时数据就不会丢失了。

简单总结一下：

消费端重复消费：很容易解决，建立去重表。

消费端丢失数据：也容易解决，关闭自动提交offset，处理完之后受到移位。

生产端重复发送：这个不重要，消费端消费之前从去重表中判重就可以。

生产端丢失数据：这个是最麻烦的情况。

解决策略：

1.异步方式缓冲区满了，就阻塞在那，等着缓冲区可用，不能清空缓冲区。

2.发送消息之后回调函数，发送成功就发送下一条，发送失败就记在日志中，等着定时脚本来扫描。(发送失败可能并不真的发送失败，只是没收到反馈，定时脚本可能会重发)。

如何保证有序：

如果有一个发送失败了，后面的就不能继续发了，不然重发的那个肯定乱序了。

生产者在收到发送成功的反馈之前，不能发下一条数据，但我感觉生产者是一个流，阻塞生产者感觉业务上不可行，怎么会因为一条消息发出去没收到反馈，就阻塞生产者。

同步发送模式：发出消息后，必须阻塞等待收到通知后，才发送下一条消息。

异步发送模式：一直往缓冲区写，然后一把写到队列中去。

两种都是各有利弊：

同步发送模式虽然吞吐量小，但是发一条收到确认后再发下一条，既能保证不丢失消息，又能保证顺序。

设置 acks = all。

设置 replication.factor >= 3

为了保证 leader 副本能有 follower 副本能同步消息，我们一般会为 topic 设置 replication.factor >= 3。这样就可以保证每个 分区(partition) 至少有 3 个副本。虽然造成了数据冗余，但是带来了数据的安全性。

设置 min.insync.replicas > 1

一般情况下我们还需要设置 min.insync.replicas> 1 ，这样配置代表消息至少要被写入到 2 个副本才算是被成功发送。min.insync.replicas 的默认值为 1 ，在实际生产中应尽量避免默认值 1。

但是，为了保证整个 Kafka 服务的高可用性，你需要确保 replication.factor > min.insync.replicas 。为什么呢？设想一下加入两者相等的话，只要是有一个副本挂掉，整个分区就无法正常工作了。这明显违反高可用性！一般推荐设置成 replication.factor = min.insync.replicas + 1。

如何保证消息不被重复消费？或者说，如何保证消息消费的幂等性？

其实重复消费不可怕，可怕的是你没考虑到重复消费之后，怎么保证幂等性。

举个例子吧。假设你有个系统，消费一条消息就往数据库里插入一条数据，要是你一个消息重复两次，你不就插入了两条，这数据不就错了？但是你要是消费到第二次的时候，自己判断一下是否已经消费过了，若是就直接扔了，这样不就保留了一条数据，从而保证了数据的正确性。

一条数据重复出现两次，数据库里就只有一条数据，这就保证了系统的幂等性。

幂等性，通俗点说，就一个数据，或者一个请求，给你重复来多次，你得确保对应的数据是不会改变的，不能出错。

所以第二个问题来了，怎么保证消息队列消费的幂等性？

其实还是得结合业务来思考，我这里给几个思路：

比如你拿个数据要写库，你先根据主键查一下，如果这数据都有了，你就别插入了，update 一下好吧。

比如你是写 Redis，那没问题了，反正每次都是 set，天然幂等性。

比如你不是上面两个场景，那做的稍微复杂一点，你需要让生产者发送每条数据的时候，里面加一个全局唯一的 id，类似订单 id 之类的东西，然后你这里消费到了之后，先根据这个 id 去比如 Redis 里查一下，之前消费过吗？如果没有消费过，你就处理，然后这个 id 写 Redis。如果消费过了，那你就别处理了，保证别重复处理相同的消息即可。

比如基于数据库的唯一键来保证重复数据不会重复插入多条。因为有唯一键约束了，重复数据插入只会报错，不会导致数据库中出现脏数据。

当然，如何保证 MQ 的消费是幂等性的，需要结合具体的业务来看。

参考链接：

【kafka怎么保证数据消费一次且仅消费一次？_大数据-CSDN博客_kafka怎么保证消息被消费一次】https://blog.csdn.net/qq_35078688/article/details/86082858

突发宕机，Kafka写入的数据如何保证不丢失？

https://mp.weixin.qq.com/s/UzRcHdN7PBoxiEBZOUadGA

《Kafka如何保证消息不丢失不重复》, 一起来围观吧 https://blog.csdn.net/matrix_google/article/details/79888144?utm_source=app&app_version=4.5.3

Kafka 官方文档： https://kafka.apache.org/documentation/