Kafka 是能做到不丢失消息的，只不过这些消息必须是已提交的消息，而且还要满足一定的条件。
案例 1：
生产者程序丢失数据Producer 程序丢失消息，这应该算是被抱怨最多的数据丢失场景了。我来描述一个场景：你写了一个 Producer 应用向 Kafka 发送消息，最后发现 Kafka 没有保存
原因：目前 Kafka Producer 是异步发送消息的，也就是说如果你调用的是 producer.send(msg) 这个 API，那么它通常会立即返回，但此时你不能认为消息发送已成功完成。其实原因有很多，例如网络抖动，导致消息压根就没有发送到 Broker 端；或者消息本身不合格导致 Broker 拒绝接收（比如消息太大了，超过了 Broker 的承受能力）等。
解决：Producer 永远要使用带有回调通知的发送 API，也就是说不要使用 producer.send(msg)，而要使用 producer.send(msg, callback)。
案例 2：
Consumer 端丢失数据主要体现在 Consumer 端要消费的消息不见了。Consumer 程序有个“位移”的概念，表示的是这个 Consumer 当前消费到的 Topic 分区的位置。下面这张图来自于官网，它清晰地展示了 Consumer 端的位移数据。
比如对于 Consumer A 而言，它当前的位移值就是 9；Consumer B 的位移值是 11。
这里的“位移”类似于我们看书时使用的书签，它会标记我们当前阅读了多少页，下次翻书的时候我们能直接跳到书签页继续阅读。
正确使用书签有两个步骤：第一步是读书，第二步是更新书签页。如果这两步的顺序颠倒了，就可能出现这样的场景：当前的书签页是第 90 页，我先将书签放到第 100 页上，之后开始读书。当阅读到第 95 页时，我临时有事中止了阅读。那么问题来了，当我下次直接跳到书签页阅读时，我就丢失了第 96～99 页的内容，即这些消息就丢失了。
同理，Kafka 中 Consumer 端的消息丢失就是这么一回事。要对抗这种消息丢失，办法很简单：维持先消费消息（阅读），再更新位移（书签）的顺序即可。这样就能最大限度地保证消息不丢失。
案例 3：
除了上面所说的场景，其实还存在一种比较隐蔽的消息丢失场景。
我们依然以看书为例。假设你花钱从网上租借了一本共有 10 章内容的电子书，该电子书的有效阅读时间是 1 天，过期后该电子书就无法打开，但如果在 1 天之内你完成阅读就退还租金。为了加快阅读速度，你把书中的 10 个章节分别委托给你的 10 个朋友，请他们帮你阅读，并拜托他们告诉你主旨大意。当电子书临近过期时，这 10 个人告诉你说他们读完了自己所负责的那个章节的内容，于是你放心地把该书还了回去。不料，在这 10 个人向你描述主旨大意时，你突然发现有一个人对你撒了谎，他并没有看完他负责的那个章节。那么很显然，你无法知道那一章的内容了。
对于 Kafka 而言，这就好比 Consumer 程序从 Kafka 获取到消息后开启了多个线程异步处理消息，而 Consumer 程序自动地向前更新位移。假如其中某个线程运行失败了，它负责的消息没有被成功处理，但位移已经被更新了，因此这条消息对于 Consumer 而言实际上是丢失了。这里的关键在于 Consumer 自动提交位移，与你没有确认书籍内容被全部读完就将书归还类似，你没有真正地确认消息是否真的被消费就“盲目”地更新了位移。这个问题的解决方案也很简单：如果是多线程异步处理消费消息，Consumer 程序不要开启自动提交位移，而是要应用程序手动提交位移。在这里我要提醒你一下，单个 Consumer 程序使用多线程来消费消息说起来容易，写成代码却异常困难，因为你很难正确地处理位移的更新，也就是说避免无消费消息丢失很简单，但极易出现消息被消费了多次的情况。
最佳实践： Kafka 无消息丢失的配置，每一个其实都能对应上面提到的问题。
1、不要使用 producer.send(msg)，而要使用 producer.send(msg, callback)。记住，一定要使用带有回调通知的 send 方法。
2、设置 acks = all。acks 是 Producer 的一个参数，代表了你对“已提交”消息的定义。如果设置成 all，则表明所有副本 Broker 都要接收到消息，该消息才算是“已提交”。这是最高等级的“已提交”定义。
3、设置 retries 为一个较大的值。这里的 retries 同样是 Producer 的参数，对应前面提到的 Producer 自动重试。当出现网络的瞬时抖动时，消息发送可能会失败，此时配置了 retries > 0 的 Producer 能够自动重试消息发送，避免消息丢失。
4、设置 unclean.leader.election.enable = false。这是 Broker 端的参数，它控制的是哪些 Broker 有资格竞选分区的 Leader。如果一个 Broker 落后原先的 Leader 太多，那么它一旦成为新的 Leader，必然会造成消息的丢失。故一般都要将该参数设置成 false，即不允许这种情况的发生。
5、设置 replication.factor >= 3。这也是 Broker 端的参数。其实这里想表述的是，最好将消息多保存几份，毕竟目前防止消息丢失的主要机制就是冗余。
6、设置 min.insync.replicas > 1。这依然是 Broker 端参数，控制的是消息至少要被写入到多少个副本才算是“已提交”。设置成大于 1 可以提升消息持久性。在实际环境中千万不要使用默认值 1。
7、确保 replication.factor > min.insync.replicas。如果两者相等，那么只要有一个副本挂机，整个分区就无法正常工作了。我们不仅要改善消息的持久性，防止数据丢失，还要在不降低可用性的基础上完成。推荐设置成 replication.factor = min.insync.replicas + 1。
8、确保消息消费完成再提交。Consumer 端有个参数 enable.auto.commit，最好把它设置成 false，并采用手动提交位移的方式。就像前面说的，这对于单
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