面试官： 嗨，小王！听说你对Kafka的ack机制很感兴趣，是吗？
候选人： 是的，王哥！我一直想了解一下Kafka的ack机制是怎么回事。
面试官： 好问题！那么，你知道Kafka的ack机制是用来做什么的吗？
候选人： 嗯，我知道它是用来确保消息的可靠性传递的。但是具体怎么实现的呢？
面试官： 很好！简单来说，Kafka的ack机制是通过生产者和消费者之间的协作来实现的。当生产者发送消息到Kafka集群时，它可以选择等待消息被确认（ack）后再发送下一条消息，或者直接发送下一条消息而不等待确认。
候选人： 那么，等待确认和不等待确认有什么区别呢？
面试官： 哈哈，这就像是你在餐厅点菜的时候的两种方式。如果你等待服务员确认你的点菜后再点下一道菜，那么你可以确保每道菜都被正确记录下来。但是如果你不等待确认，直接点下一道菜，那么可能会出现点菜遗漏的情况。
候选人： 哦，我明白了！那么，Kafka是如何实现这个机制的呢？
面试官： 很聪明的问题！在Kafka中，生产者发送消息时，可以设置消息的确认级别（ack level）。有三个级别可供选择：0、1和all。当设置为0时，生产者不会等待任何确认，直接发送下一条消息。当设置为1时，生产者会等待消息被Kafka集群的leader确认后再发送下一条消息。而当设置为all时，生产者会等待消息被所有的副本（replica）确认后再发送下一条消息。
候选人： 哇，这么灵活！那么，如果消息没有被确认怎么办？
面试官： 如果消息没有被确认，Kafka会自动进行重试，直到达到最大重试次数。如果仍然没有成功，那么生产者可以选择放弃发送或者采取其他措施，比如记录日志或者通知管理员。
候选人： 哦，原来如此！那么，这个机制对于我在实际工作中有什么帮助呢？
面试官： 嗯，这个机制可以确保你的消息在传递过程中不会丢失。尤其是在一些对消息可靠性要求较高的场景下，比如金融交易或者实时监控系统，这个机制非常重要。
候选人： 大师傅，谢谢你的解答！我对Kafka的ack机制有了更清晰的理解了。
面试官： 不客气，小明！记住，Kafka的ack机制是确保消息可靠性的关键。在你的工作中，要根据实际需求选择合适的确认级别，并且合理处理未确认的消息。
最近我在更新《面试1v1》系列文章，主要以场景化的方式，讲解我们在面试中遇到的问题，致力于让每一位工程师拿到自己心仪的offer，感兴趣可以关注JavaPub追更！
