Kafka在高并发的情况下，如何避免消息丢失和消息重复？

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为什么会发生消息丢失和消息重复？

消息生产

Kafka消息发送有两种方式：同步（sync）和异步（async），默认是同步方式，可通过producer.type属性进行配置。Kafka通过配置request.required.acks属性来确认消息的生产：

• 0—表示不进行消息接收是否成功的确认；
• 1—表示当Leader接收成功时确认；
• -1/all—表示Leader和Follower都接收成功时确认；

综上所述，有6种消息生产的情况，下面分情况来分析消息丢失的场景：

1. acks=0，不和Kafka集群进行消息接收确认，则当网络异常、缓冲区满了等情况时，消息可能丢失；
2. acks=1、同步模式下，只有Leader确认接收成功后但挂掉了，副本没有同步，数据可能丢失；

消息消费

Kafka消息消费有两个consumer接口，Low-level API和High-level API：
Low-level API：消费者自己维护offset等值，可以实现对Kafka的完全控制；
High-level API：封装了对parition和offset的管理，使用简单；

如果使用高级接口High-level API，可能存在一个问题就是当消息消费者从集群中把消息取出来、并提交了新的消息offset值后，还没来得及消费就挂掉了，那么下次再消费时之前没消费成功的消息就“诡异”的消失了；
解决办法：

1. 针对消息丢失：同步模式下，确认机制设置为-1，即让消息写入Leader和Follower之后再确认消息发送成功；异步模式下，为防止缓冲区满，可以在配置文件设置不限制阻塞超时时间，当缓冲区满时让生产者一直处于阻塞状态；
2. 针对消息重复：将消息的唯一标识保存到外部介质中，每次消费时判断是否处理过即可。

消息丢失解决方案

1. 首先对kafka进行限速
2. 其次启用重试机制，重试间隔时间设置长一些
3. 最后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

消息重复解决方案

1. 消息可以使用唯一id标识
2. 生产者（ack=all 代表至少成功发送一次)
3. 消费者 （offset手动提交，业务逻辑成功处理后，提交offset）
4. 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）