1、kafka的ack机制的分类
当producer向leader发送数据时，可以通过request.required.acks参数来设置数据可靠性的级别：
0：这意味着producer无需等待来自broker的确认而继续发送下一批消息。这种情况下数据传输效率最高，
但是数据可靠性确是最低的。
1（默认）：这意味着producer在ISR中的leader已成功收到的数据并得到确认后发送下一条message。
如果leader宕机了，则会丢失数据。
-1(或者是all)：producer需要等待ISR中的所有follower都确认接收到数据后才算一次发送完成，可靠性最高。
但是这样也不能保证数据不丢失，比如当ISR中只有leader时（前面ISR那一节讲到，
ISR中的成员由于某些情况会增加也会减少，最少就只剩一个leader），这样就变成了acks=1的情况。
如果要提高数据的可靠性，在设置request.required.acks=-1的同时，也要min.insync.replicas这个参数
(可以在broker或者topic层面进行设置)的配合，这样才能发挥最大的功效。min.insync.replicas这个参数设定
ISR中的最小副本数是多少，默认值为1，当且仅当request.required.acks参数设置为-1时，此参数才生效。
如果ISR中的副本数少于min.insync.replicas配置的数量时，客户端会返回异常：
org.apache.kafka.common.errors.NotEnoughReplicasExceptoin: Messages are rejected since there are fewer in-sync replicas than required
2、kafka的消息发送过程分析
接下来对acks=1和-1的两种情况进行详细分析：
- request.required.acks=1
producer发送数据到leader，leader写本地日志成功，返回客户端成功；此时ISR中的副本还没有来得及拉取该消息，leader就宕机了，那么此次发送的消息就会丢失。 - request.required.acks=-1
同步（Kafka默认为同步，即producer.type=sync）的发送模式，replication.factor>=2且min.insync.replicas>=2的情况下，不会丢失数据。
有两种典型情况。acks=-1的情况下（如无特殊说明，以下acks都表示为参数request.required.acks），数据发送到leader, ISR的follower全部完成数据同步后，leader此时挂掉，那么会选举出新的leader，数据不会丢失。
acks=-1的情况下，数据发送到leader后 ，部分ISR的副本同步，leader此时挂掉。比如follower1h和follower2都有可能变成新的leader, producer端会得到返回异常，producer端会重新发送数据，数据可能会重复。
当然上图中如果在leader crash的时候，follower2还没有同步到任何数据，而且follower2被选举为新的leader的话，这样消息就不会重复。
