Kafka 弄丢了数据
这块比较常见的一个场景，就是 Kafka 某个 broker 宕机，然后重新选举 partition 的 leader。大家想想，要是此时其他的 follower 刚好还有些数据没有同步，结果此时 leader 挂了，然后选举某个 follower 成 leader 之后，不就少了一些数据？这就丢了一些数据啊。
生产环境也遇到过，我们也是，之前 Kafka 的 leader 机器宕机了，将 follower 切换为 leader 之后，就会发现说这个数据就丢了。
所以此时一般是要求起码设置如下 4 个参数：
- 给 topic 设置
replication.factor参数：这个值必须大于 1，要求每个 partition 必须有至少 2 个副本。 - 在 Kafka 服务端设置
min.insync.replicas参数：这个值必须大于 1，这个是要求一个 leader 至少感知到有至少一个 follower 还跟自己保持联系，没掉队，这样才能确保 leader 挂了还有一个 follower 吧。 - 在 producer 端设置
acks=all：这个是要求每条数据，必须是写入所有 replica 之后，才能认为是写成功了。 - 在 producer 端设置
retries=MAX（很大很大很大的一个值，无限次重试的意思）：这个是要求一旦写入失败，就无限重试，卡在这里了。
我们生产环境就是按照上述要求配置的，这样配置之后，至少在 Kafka broker 端就可以保证在 leader 所在 broker 发生故障，进行 leader 切换时，数据不会丢失。
