面试题：消息队列Kafka在物联网数据传输中如何保证数据的可靠性

Question

在物联网场景下，Kafka的数据可靠性至关重要。请阐述Kafka是通过哪些机制来保证数据在传输过程中不丢失、不重复，比如从生产者发送、Broker存储到消费者接收这几个环节分别采取了什么措施？

Answer 1

生产者发送环节

1. acks机制：
   • acks=0：生产者发送消息后，不需要等待任何来自Broker的确认，这种情况下速度最快，但数据可靠性最低，有可能因为网络问题等导致消息丢失。
   • acks=1：生产者发送消息后，只要Leader副本成功接收消息，就会给生产者发送确认。如果此时Follower副本还未同步完消息，而Leader副本所在的Broker发生故障，新选举的Leader可能没有这条消息，从而导致消息丢失。
   • acks=all（或acks=-1）：生产者发送消息后，需要等待ISR（In - Sync Replicas，与Leader保持同步的副本集合）中的所有副本都成功接收消息后，才会收到Broker的确认。这种方式数据可靠性最高，几乎不会丢失消息。
2. 重试机制：当生产者发送消息失败时（比如网络瞬时故障等原因），可以配置重试次数和重试间隔时间。在一定次数内重试发送消息，提高消息成功发送的概率，减少消息丢失的可能性。

Broker存储环节

1. 多副本机制：Kafka通过将每个分区的数据复制到多个Broker上形成多个副本，其中一个副本为Leader，其他为Follower。Leader负责处理读写请求，Follower从Leader同步数据。当Leader发生故障时，会从Follower中选举新的Leader，保证数据的可用性和持久性，减少数据丢失风险。
2. ISR机制：ISR集合中的副本才被认为是与Leader保持同步的副本。只有ISR中的副本都成功写入消息，这条消息才被认为是已提交的。如果某个Follower副本落后Leader副本太多，会被移出ISR。当Leader发生故障时，只会从ISR中的Follower副本中选举新的Leader，保证新Leader的数据完整性，避免数据丢失。
3. 日志刷盘策略：Kafka支持同步刷盘和异步刷盘。同步刷盘是指消息写入日志文件并刷盘成功后才向生产者发送确认，这样可以保证消息在Broker崩溃时不会丢失，但性能相对较低。异步刷盘是指消息先写入内存中的页缓存，然后由后台线程定期刷盘，这种方式性能较高，但在Broker崩溃时可能丢失部分未刷盘的消息。合理配置刷盘策略可以在性能和数据可靠性之间取得平衡。

消费者接收环节

1. offset机制：消费者通过记录消费的offset（偏移量）来标记已经消费到的位置。当消费者重启或者发生再均衡时，可以根据之前记录的offset继续从上次消费的位置开始消费，避免重复消费和消息丢失。offset有自动提交和手动提交两种方式。
   • 自动提交：消费者定期将offset提交到Kafka的内部主题__consumer_offsets中。这种方式简单，但可能会因为提交不及时，在消费者重启或再均衡时导致重复消费。
   • 手动提交：消费者在处理完一批消息后，手动调用提交offset的方法。这样可以精确控制offset的提交时机，避免重复消费和消息丢失，但需要开发者小心处理提交逻辑，防止提交失败等问题。
2. Exactly - Once语义：从Kafka 0.11版本开始引入了Exactly - Once语义。通过Producer ID（PID）、Sequence Number（序列号）等机制，保证生产者发送的消息在整个流处理过程中仅被处理一次，不会重复也不会丢失。在生产端，PID和Sequence Number保证消息幂等性；在消费端，结合offset机制和事务机制等实现Exactly - Once语义。