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Apache Kafka 是一個分布式流處理平臺，用于構建實時數(shù)據(jù)管道和應用程序
Kafka 的 ACK 機制主要涉及到生產(chǎn)者（Producer）和消費者（Consumer）之間的消息確認。當生產(chǎn)者發(fā)送消息到 Kafka 集群時，它可以選擇等待來自 Kafka 的確認信號。這些確認信號表示消息已被成功接收并存儲在 Kafka 集群中。生產(chǎn)者可以根據(jù)需要配置不同級別的 ACK 機制，以平衡性能和可靠性。
以下是 Kafka 中 ACK 機制的三種級別：
acks=0：生產(chǎn)者不等待來自 Kafka 的任何確認信號。這意味著消息可能會丟失，但生產(chǎn)者的性能最高。這種情況下，Kafka 不保證消息的持久性。
acks=1（默認值）：生產(chǎn)者等待來自 Kafka 的確認信號，表示消息已被成功接收并存儲在分區(qū)的 leader 副本上。這提供了較好的可靠性，但如果 leader 副本發(fā)生故障，消息可能會丟失。這種情況下，Kafka 保證了消息的持久性，但在極端情況下可能會導致數(shù)據(jù)丟失。
acks=all（或 acks=-1）：生產(chǎn)者等待來自 Kafka 的確認信號，表示消息已被成功接收并存儲在分區(qū)的所有同步副本上。這提供了最高的可靠性，但可能會降低生產(chǎn)者的性能。這種情況下，Kafka 保證了消息的持久性，即使在多個副本發(fā)生故障的情況下也不會丟失數(shù)據(jù)。
為了在性能和可靠性之間取得平衡，生產(chǎn)者可以根據(jù)應用程序的需求選擇合適的 ACK 級別。例如，對于需要高可靠性的關鍵業(yè)務數(shù)據(jù)，可以選擇 acks=all；而對于非關鍵數(shù)據(jù)或允許一定程度數(shù)據(jù)丟失的場景，可以選擇 acks=0 或 acks=1。
此外，生產(chǎn)者還可以設置重試策略和消息發(fā)送超時時間，以進一步優(yōu)化 ACK 機制的性能和可靠性。通過調整這些參數(shù)，可以在不同的場景下實現(xiàn)最佳的數(shù)據(jù)傳輸性能。
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