這兩年大數據行業發展前景較好，行業工程師薪資高、人才少、競爭壓力小，很多人也因此想要轉型成為大數據工程師，但也正是因為行業新、人才少，很多技術解決方案也是缺少很優質的答案。今天，我給大家詳細剖析一個大數據工程師面試中的高頻面試題——Kafka是如何保證數據零丟失的？
如果要想保證Kafka數據不丟， 要從Kafka的三個地方入手：生產者、服務端和消費者。
生產者
01 / API使用
在生產中Kafka生產者的開發我們都會用異步調用的方式，異步調用方式有如下兩個API：
1）producer.send(msg) 不帶回調方法2）producer.send(msg,callback) 帶回調方法
記得要使用帶有回調方法的API，我們可以根據回調函數得知消息是否發送成功，如果發送失敗了我們要進行異常處理，比如存儲到其他介質來保證消息不丟。
02 / acks參數設置
acks這個參數有三個值：0，1，-1，但是不同的參數對應的含義不同，那如果我們想要保證數據不丟，acks值應該設置為哪個參數呢？請看下面的表格：
0
代表生產者只要把消息發送出去以後就認為消息發送成功了，這種方式有可能會導致數據丟失，因為有可能消息發送到服務端以後服務端存儲失敗了。
1
代表生產者把消息發送到服務端，服務端的leader replica 副本寫成功以後，就返回生產者消息發送成功了，這種方式也有可能會導致丟數據，因為有可能剛好數據寫入到leader replica，然後返回處理成功的響應給生產者，假如這個時候leader replica在的服務器出問題了，follower replica還沒來得及同步數據，這個時候是會丟數據的。
-1（all）
代表生產者把消息發送到服務端，服務端的ISR列表裡所有replica 都寫入成功以後，才會返回成功響應給生產者。假設ISR列表裡面有該分區的三個replica（一個leader replica，兩個follower replica），那麼acks=-1就意味著消息要寫入到leader replica，並且兩個follower replica從leader replica上同步數據成功，服務端才會給生產者發送消息發送成功的響應。
所以ISR列表裡面的replica就非常關鍵。如果我們想要保證數據不丟，那麼acks的值設置為-1，並且還需要保證ISR列表裡面是1個副本以上，具體由哪個參數控制，看下面的服務端的配置。
所以acks的值要設置為-1。
03 / 重試次數設置所以acks的值要設置為-1。
為了保證數據不丟，我們儘可能的設置較大的重試次數（參數是retries），如果重試失敗了，對異常進行處理，可以把消息保存到另外安全到地方。
服務端
01 / unclean.leader.election.enable
這個參數是控制leader replica出問題了以後follower replica競選leader replica資格的，我們把設置為false，意思就是如果follower replica如果落後leader replica太多就不能參與競選。
02 / replication.factor
這個參數設置的是partition副本的個數，如果我們要想保證數據不丟，這個副本數需要設置成大於1。
03 / min.insync.replicas
這個參數要跟生產者裡的acks參數配合使用，當生產者acks=-1時，服務端的ISR列表裡的所有副本都寫入成功，才會給生產者返回成功的響應。而min.insync.replicas這個參數就是控制ISR列表的，假設min.insync.replicas=1，這就意味著ISR列表裡可以只有一個副本，這個副本就是leader replica，這個時候即使acks設置的是-1，但其實消息只發送到leader replica，以後就返回成功的響應了。
因為ISR只有一個副本，我們知道這種情況是有可能會丟數據的，所以min.insync.replicas這個值需要大於1的（如果ISR列表裡面副本的個數小於min.insync.replicas，生產者發送消息是失敗的），並且是min.insync.replicas <= replication.factor
消費者
01 / 手動提交offset
消費者是可以自動提交offset的，但是如果是自動提交offset，可能會丟數據，比如消費者每隔3秒提交一次offset，假如偏移量成功提交了，但是數據處理失敗了，這個時候就會丟數據。所以把enable.auto.commit設置成false就行。
當然，我們也只是有限度的保證Kafka數據不丟，因為我們知道Kafka的數據首先是寫到操作系統緩存的，假如我們用了上面的配置方案，數據寫入成功了，還沒落到磁盤，但是集群停電了，這個時候也是會丟數據的！
Kafka 是一種高吞吐量的分佈式發佈訂閱消息系統，它能夠解決和處理的問題還有很多。當然了，要想成為一名合格的大數據工程師，還要具備系統的大數據技術知識體系，並熟練使用技術解決不同工作場景中遇到的問題。像Zookeeper、Hadoop、Flume......