Kafka的 ACK機(jī)制是確保消息成功傳遞和處理的重要機(jī)制.這篇文章，我們將詳細(xì)分析 Kafka ACK機(jī)制，包括其原理、源碼分析、使用場景以及優(yōu)缺點(diǎn)。

ACK 方式

Kafka的 ACK機(jī)制主要用于確保生產(chǎn)者發(fā)送的消息能夠被可靠地寫入到 Kafka集群的 Topic中。ACK機(jī)制的核心思想是生產(chǎn)者發(fā)送消息后，需要等待 Kafka集群的確認(rèn)（ACK），才認(rèn)為消息發(fā)送成功。

Kafka的 ACK機(jī)制主要有三種級別：

1.acks=0

生產(chǎn)者不等待服務(wù)器的確認(rèn)，消息發(fā)送后即認(rèn)為成功，不管消息是否真正寫入 Kafka，這種方式效率最高，但可靠性最低，數(shù)據(jù)可能存在丟失。

2.acks=1

生產(chǎn)者會等待來自 Leader分區(qū)的確認(rèn)。Leader分區(qū)接收到消息并寫入本地日志后即返回確認(rèn)。這種方式在 Leader分區(qū)可用時(shí)可靠，但如果 Leader分區(qū)發(fā)生故障，可能會丟失數(shù)據(jù)。從 Kafka 2.0 開始，默認(rèn)值是 acks=1

3.acks=all（或-1）

生產(chǎn)者等待所有 ISR（In-Sync Replica，同步副本）分區(qū)的確認(rèn)。只有當(dāng)消息被寫入所有同步副本后才返回確認(rèn)，這種方式最可靠，但性能較低。

ISR的工作原理

ISR，全稱 In-Sync Replicas，翻譯為同步副本，它是指某個(gè)分區(qū)中的一組與 Leader副本保持同步的副本，即這些副本包含了 Leader副本中的所有已確認(rèn)消息。ISR是 Kafka 集群中用于保證數(shù)據(jù)可靠性的一個(gè)關(guān)鍵概念。

• Leader和 Follower：在 Kafka中，每個(gè)分區(qū)都有一個(gè) Leader和若干個(gè) Follower，Leader負(fù)責(zé)處理所有的讀寫請求，而 Follower則從 Leader那里拉取數(shù)據(jù)并進(jìn)行同步。
• 同步副本（ISR）：ISR是一個(gè)動態(tài)的集合，包含了 Leader和所有與 Leader保持同步的 Follower，只有在 ISR中的副本才被認(rèn)為是可靠的，因?yàn)樗鼈儼伺c Leader相同的數(shù)據(jù)。
• ACK機(jī)制與 ISR：當(dāng)生產(chǎn)者發(fā)送消息并設(shè)置acks=all時(shí)，Kafka只有在消息被寫入 ISR中的所有副本后才會返回確認(rèn)，這確保了消息即使在 Leader故障的情況下也不會丟失，因?yàn)?ISR中的其他副本可以選舉為新的 Leader。

1.ISR的維護(hù)

Kafka通過以下機(jī)制來維護(hù)ISR：

• 加入ISR：當(dāng)一個(gè) Follower副本成功地追上了 Leader副本的日志（即復(fù)制了 Leader的所有新的消息），它會被加入到 ISR中。
• 移出ISR：當(dāng)一個(gè) Follower副本落后于 Leader超過一定的時(shí)間（由參數(shù)replica.lag.time.max.ms控制），它會被移出 ISR。

2.ISR源碼分析

以下是 Kafka中維護(hù)ISR的關(guān)鍵代碼片段（以 Kafka 2.x版本為例）：

class Partition {
    private Set<Replica> isr; // 當(dāng)前分區(qū)的ISR集合

    public void updateISR() {
        // 獲取所有副本的狀態(tài)
        List<Replica> replicas = getReplicas();

        // 計(jì)算新的ISR集合
        Set<Replica> newIsr = new HashSet<>();
        for (Replica replica : replicas) {
            if (replica.isInSync()) {
                newIsr.add(replica);
            }
        }

        // 更新ISR
        if (!newIsr.equals(this.isr)) {
            this.isr = newIsr;
            // 觸發(fā)ISR變化的事件
            onISRChanged();
        }
    }
}

class Replica {
    public boolean isInSync() {
        // 判斷該副本是否與Leader同步
        return this.logEndOffset >= leaderLogEndOffset - replicaLagMaxMessages;
    }
}

源碼分析

以 Kafka的 Producer端代碼為例，下面是簡化后的發(fā)送消息時(shí)處理ACK機(jī)制的關(guān)鍵代碼片段：

public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback) {
    // 構(gòu)建請求
    ProduceRequest request = new ProduceRequest(record, callback);
    // 發(fā)送請求
    Future<RecordMetadata> future = this.sender.send(request);
    // 根據(jù)ACK配置處理確認(rèn)
    if (this.acks == 0) {
        // 不等待確認(rèn)，直接返回成功
        callback.onCompletion(null, null);
    } else if (this.acks == 1) {
        // 等待Leader確認(rèn)
        RecordMetadata metadata = future.get();
        callback.onCompletion(metadata, null);
    } else if (this.acks == -1 || this.acks == "all") {
        // 等待所有ISR確認(rèn)
        RecordMetadata metadata = future.get();
        callback.onCompletion(metadata, null);
    }
    return future;
}

優(yōu)缺點(diǎn)

acks=0：

• 優(yōu)點(diǎn)：性能最高，延遲最低。
• 缺點(diǎn)：消息可能丟失，可靠性最低。

acks=1：

• 優(yōu)點(diǎn)：在性能和可靠性之間取得平衡。
• 缺點(diǎn)：如果領(lǐng)導(dǎo)者在消息寫入后但未同步給副本前崩潰，消息可能丟失。

acks=all：

• 優(yōu)點(diǎn)：最高的可靠性，確保消息被所有同步副本確認(rèn)。
• 缺點(diǎn)：性能較低，延遲較高。

缺點(diǎn):

• 性能影響：更高的ACK級別會帶來更高的延遲，降低吞吐量。
• 復(fù)雜性：需要根據(jù)具體應(yīng)用場景選擇合適的ACK配置，增加了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的復(fù)雜性。

適用場景

• acks=0：適用于對消息丟失不敏感且追求高吞吐量的場景，例如日志收集、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)等。
• acks=1：適用于對消息有一定可靠性要求，但對性能要求較高的場景，例如實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。
• acks=all：適用于對消息可靠性要求極高且可以接受較低吞吐量的場景，例如金融交易、訂單處理等。

總結(jié)

本文我們分析了 Kafka的 ACK機(jī)制以及 ISR機(jī)制，從全局來看， Kafka 和 RocketMQ有著異曲同工之妙，Kafka的 ack=all 對應(yīng) RocketMQ的同步發(fā)送，ack=1 對應(yīng) RocketMQ的異步發(fā)送，ack=0 對應(yīng) RocketMQ的單向發(fā)送。

總體來說，Kafka的 ACK機(jī)制為消息的可靠傳遞提供了不同級別的保障，開發(fā)者可以根據(jù)具體的應(yīng)用需求選擇合適的 ACK配置，以在性能和可靠性之間取得平衡。