下面我们来简单了解一下消息传递语义，以及kafka的消息传递机制。
首先我们要了解的是message delivery semantic 也就是消息传递语义。
这是一个通用的概念，也就是消息传递过程中消息传递的保证性。
分为三种：
最多一次（at most once）: 消息可能丢失也可能被处理，但最多只会被处理一次。
可能丢失 不会重复
至少一次（at least once）: 消息不会丢失，但可能被处理多次。
可能重复 不会丢失
精确传递一次（exactly once）: 消息被处理且只会被处理一次。
不丢失 不重复 就一次
而kafka其实有两次消息传递，一次生产者发送消息给kafka，一次消费者去kafka消费消息。
两次传递都会影响最终结果，
两次都是精确一次，最终结果才是精确一次。
两次中有一次会丢失消息，或者有一次会重复，那么最终的结果就是可能丢失或者重复的。
一、Produce端消息传递
这是producer端的代码：
Properties properties = new Properties(); properties.put("bootstrap.servers", "kafka01:9092,kafka02:9092"); properties.put("acks", "all"); properties.put("retries", 0); properties.put("batch.size", 16384); properties.put("linger.ms", 1); properties.put("buffer.memory", 33554432); properties.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); properties.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties); for (int i = 1; i <= 600; i++) { kafkaProducer.send(new ProducerRecord<String, String>("z_test_20190430", "testkafka0613"+i)); System.out.println("testkafka"+i); } kafkaProducer.close();
其中指定了一个参数acks 可以有三个值选择：
0：producer完全不管broker的处理结果 回调也就没有用了 并不能保证消息成功发送 但是这种吞吐量最高
all或者-1：leader broker会等消息写入 并且ISR都写入后 才会响应，这种只要ISR有副本存活就肯定不会丢失，但吞吐量最低。
1：默认的值 leader broker自己写入后就响应，不会等待ISR其他的副本写入，只要leader broker存活就不会丢失，即保证了不丢失，也保证了吞吐量。
所以设置为0时，实现了at most once，而且从这边看只要保证集群稳定的情况下，不设置为0，消息不会丢失。
但是还有一种情况就是消息成功写入，而这个时候由于网络问题producer没有收到写入成功的响应，producer就会开启重试的操作，直到网络恢复，消息就发送了多次。这就是at least once了。
kafka producer 的参数acks 的默认值为1，所以默认的producer级别是at least once。并不能exactly once。
图kafka-apis
二、Consumer端消息传递
consumer是靠offset保证消息传递的。
consumer消费的代码如下：
Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "kafka01:9092，kafka02:9092"); props.put("group.id", "test"); props.put("enable.auto.commit", "true"); props.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put("auto.offset.reset","earliest"); KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props); consumer.subscribe(Arrays.asList("foo", "bar")); try{ while (true) { ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(1000); for (ConsumerRecord<String, String> record : records) { System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value()); } } }finally{ consumer.close(); }
其中有一个参数是 enable.auto.commit
若设置为true consumer在消费之前提交位移 就实现了at most once
若是消费后提交 就实现了 at least once 默认的配置就是这个。
kafka consumer的参数enable.auto.commit的默认值为true ，所以默认的consumer级别是at least once。也并不能exactly once。
图 consumer-groups
三、精确一次
通过了解producer端与consumer端的设置，我们发现kafka在两端的默认配置都是at least once，肯能重复，通过配置的话呢也不能做到exactly once，好像kafka的消息一定会丢失或者重复的，是不是没有办法做到exactly once了呢？
确实在kafka 0.11.0.0版本之前producer端确实是不可能的，但是在kafka 0.11.0.0版本之后，kafka正式推出了idempotent producer。
也就是幂等的producer还有对事务的支持。
幂等的producer
kafka 0.11.0.0版本引入了idempotent producer机制，在这个机制中同一消息可能被producer发送多次，但是在broker端只会写入一次，他为每一条消息编号去重，而且对kafka开销影响不大。
如何设置开启呢？ 需要设置producer端的新参数 enable.idempotent 为true。
而多分区的情况，我们需要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。
这时候就需要使用事务，在producer端设置 transcational.id为一个指定字符串。
这样幂等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。
图 事务
这样producer端实现了exactly once，那么consumer端呢？
consumer端由于可能无法消费事务中所有消息，并且消息可能被删除，所以事务并不能解决consumer端exactly once的问题，我们可能还是需要自己处理这方面的逻辑。比如自己管理offset的提交，不要自动提交，也是可以实现exactly once的。
还有一个选择就是使用kafka自己的流处理引擎，也就是Kafka Streams，
设置processing.guarantee=exactly_once，就可以轻松实现exactly once了。
