kafka的ack应答机制在哪儿看

Kafka的ACK应答机制可以在生产者API中设置。具体来说，生产者API中的acks参数控制了生产者在发送消息之后等待的确认数。acks参数有三个可能的值：

- acks=0：生产者不会等待任何确认消息，直接将消息发送到Kafka集群。这是最快的消息发送方式，但也是最不可靠的方式，因为生产者无法得知消息是否已经成功写入Kafka集群。
- acks=1：生产者会等待Kafka集群的Leader节点将消息写入到本地日志中，并向生产者发送确认消息。这是常见的ACK模式，可以保证消息至少被写入到Kafka集群的一个Broker中，但是如果在写入到Leader节点之后，但在副本节点之前发生故障，则数据可能会丢失。
- acks=all/-1：生产者会等待Kafka集群的所有副本都将消息写入到本地日志中，并向生产者发送确认消息。这是最安全的ACK模式，可以保证消息不会丢失，但是也是最慢的ACK模式，因为生产者必须等待所有副本都写入成功才能继续发送下一个消息。

可以在生产者API中使用acks参数来控制ACK应答机制，以满足不同的需求。

相关问题

kafka的ack机制。

Kafka 的 ack（Acknowledgement）机制是指生产者发送消息到 Kafka 集群后，需要等待集群中所有副本都成功写入消息后，才认为消息发送成功。Kafka 的 ack 机制提供了三种不同的可选值，表示生产者需要等待的副本数，分别是：

1. acks=0：生产者发送消息后，不需要等待任何确认，直接认为消息发送成功。

2. acks=1：生产者发送消息后，只需要等待消息被写入 Leader 副本后，即可认为消息发送成功。

3. acks=all/-1：生产者发送消息后，需要等待消息被写入所有的副本后，才能认为消息发送成功。

其中，acks=1 是 Kafka 默认的设置。通过调整 acks 参数，可以在消息可靠性和性能之间进行权衡。如果设置 acks=-1，可以保证消息的可靠性，但是会对性能产生一定的影响；如果设置 acks=0，可以提高性能，但是可能会导致消息丢失的风险。因此，在实际使用中需要根据需求进行合理的设置。

kafka有 ack机制吗？

是的，Kafka 有 ack 机制来确保消息被正确处理。在 Kafka 中，生产者发送消息到 Kafka 集群，并等待来自集群的确认消息。确认消息分为以下三种类型：

1. acks=0：生产者不会等待确认消息，直接发送下一条消息。这种方式下性能最好，但消息可能会丢失。

2. acks=1：生产者会等待来自 Kafka 集群的确认消息，只要有一个副本成功写入消息，生产者就会收到确认。这种方式下，消息不会丢失，但是可能存在某些副本没有成功写入消息的情况。

3. acks=all：生产者会等待来自 Kafka 集群的确认消息，只有当所有副本都成功写入消息后，生产者才会收到确认。这种方式下，消息不会丢失，并且保证了数据的完整性，但是性能最差。

在实际应用中，我们需要根据应用的需求和可靠性要求来选择合适的 acks 模式。如果应用对数据的可靠性要求比较高，可以选择 acks=all 模式，但是需要注意这种模式下的性能问题。