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

ACK 方式

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

Kafka的 ACK機制主要有三種級別：

1.acks=0

生產者不等待服務器的確認，消息發送后即認為成功，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，數據可能存在丟失。

2.acks=1

生產者會等待來自 Leader分區的確認。Leader分區接收到消息并寫入本地日志后即返回確認。這種方式在 Leader分區可用時可靠，但如果 Leader分區發生故障，可能會丟失數據。從 Kafka 2.0 開始，默認值是 acks=1

3.acks=all（或-1）

生產者等待所有 ISR（In-Sync Replica，同步副本）分區的確認。只有當消息被寫入所有同步副本后才返回確認，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，它是指某個分區中的一組與 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消息。ISR是 Kafka 集群中用于保證數據可靠性的一個關鍵概念。

• Leader和 Follower：在 Kafka中，每個分區都有一個 Leader和若干個 Follower，Leader負責處理所有的讀寫請求，而 Follower則從 Leader那里拉取數據并進行同步。
• 同步副本（ISR）：ISR是一個動態的集合，包含了 Leader和所有與 Leader保持同步的 Follower，只有在 ISR中的副本才被認為是可靠的，因為它們包含了與 Leader相同的數據。
• ACK機制與 ISR：當生產者發送消息并設置acks=all時，Kafka只有在消息被寫入 ISR中的所有副本后才會返回確認，這確保了消息即使在 Leader故障的情況下也不會丟失，因為 ISR中的其他副本可以選舉為新的 Leader。

1.ISR的維護

Kafka通過以下機制來維護ISR：

• 加入ISR：當一個 Follower副本成功地追上了 Leader副本的日志（即復制了 Leader的所有新的消息），它會被加入到 ISR中。
• 移出ISR：當一個 Follower副本落后于 Leader超過一定的時間（由參數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ISR的關鍵代碼片段（以 Kafka 2.x版本為例）：

class Partition {
    private Set<Replica> isr; // 當前分區的ISR集合

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

        // 計算新的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，下面是簡化后的發送消息時處理ACK機制的關鍵代碼片段：

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

優缺點

acks=0：

• 優點：性能最高，延遲最低。
• 缺點：消息可能丟失，可靠性最低。

acks=1：

• 優點：在性能和可靠性之間取得平衡。
• 缺點：如果領導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：

• 優點：最高的可靠性，確保消息被所有同步副本確認。
• 缺點：性能較低，延遲較高。

缺點:

• 性能影響：更高的ACK級別會帶來更高的延遲，降低吞吐量。
• 復雜性：需要根據具體應用場景選擇合適的ACK配置，增加了系統設計的復雜性。

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、監控數據等。
• 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，例如實時數據處理。
• 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

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

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