kafka里面 acks 和ack的区别

在Kafka中，acks和ack都是与消息确认相关的概念，但是它们有一些不同之处。

acks是指生产者在发送消息时要求收到确认的副本数。生产者将消息发送到Kafka集群的某个分区时，可以设置acks参数来指定期望的确认副本数。例如，acks=1表示只需要收到分区的leader确认消息即可，而acks=all则表示必须收到所有备份副本的确认才算成功。

ack则是指消费者消费消息后向Kafka集群发送确认的方式。当消费者从Kafka中拉取到消息时，可以选择手动或自动提交offset来确认已经消费了这些消息。手动确认需要消费者调用API进行确认，而自动确认则是在消费者消费完消息后自动提交offset。

因此，acks是指生产者发送消息时要求的确认副本数，而ack则是指消费者消费消息后向Kafka集群发送确认的方式。

相关问题

kafka中的ack

Kafka的ack是指生产者发送消息后，等待消息被成功写入到Kafka broker的副本数。具体来说，ack参数可以设置为以下三种选项之一：

- acks=0：生产者不会等待任何来自服务器的响应，消息被视为已发送
- acks=1：生产者在成功写入主题分区的leader副本后会收到来自服务器的响应。
- acks=all(-1)：生产者将等待所有分区副本都提交消息后，才会收到来自服务器的响应。

这些选项的权衡取决于消息可靠性，以及生产者发送消息的延迟和吞吐量需求。

举个例子，如果您的应用程序可以容忍少量数据丢失，则可以使用acks=1，因为这可以确保消息成功写入主题分区的leader副本。但是，如果您的应用程序需要保证绝对的数据完整性，则应使用acks=all，尽管这会增加延迟并降低吞吐量。

下面是一个设置ack参数的例子，其中ack参数设置为1：

from kafka import KafkaProducer

producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['localhost:9092'],
                         api_version=(0, 10),
                         acks=1)

kafka的ack配置

Kafka的ack配置是指在生产者发送消息到Kafka集群后，集群返回ack确认消息已经被成功接收的机制。Kafka提供了三种可靠性级别，用户可以根据对可靠性和延迟的要求进行权衡，选择以下的配置：
1. acks=0：producer不等待broker的ack，这一操作提供了一个最低的延迟，broker一接收到还没有写入磁盘就已经返回，当broker故障时有可能丢失数据；
2. acks=1（默认）：producer等待broker的ack，partition的leader落盘成功后返回ack，如果在follower同步成功之前leader故障，那么将会丢失数据；
3. acks=-1/all：producer等待broker的ack，partition的leader和follower（ISR里的follower，不是全部的follower）全部落盘成功后才返回ack。但是如果在follower同步完成后，broker发送ack之前，leader发生故障，那么会造成数据重复。

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