原文见:http://kafka.apache.org/documentation.html#semantics

kafka在生产者和消费者之间的传输是如何保证的，我们可以知道有这么几种可能提供的delivery guarantee：

• At most once 消息可能会丢，但绝不会重复传输
• At least one 消息绝不会丢，但可能会重复传输
• Exactly once 每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次，很多时候这是用户所想要的。　　

　　值得注意的是，当Producer向broker发送消息时，一旦这条消息被commit，因数replication的存在，它就不会丢。但是如果Producer发送数据给broker后，遇到网络问题而造成通信中断，那Producer就无法判断该条消息是否已经commit。虽然Kafka无法确定网络故障期间发生了什么，但是Producer可以生成一种类似于主键的东西，发生故障时幂等性的重试多次，这样就做到了Exactly once。目前这一Feature还并未实现，有希望在Kafka未来的版本中实现。（所以目前默认情况下一条消息从Producer到broker是确保了At least once，可通过设置Producer异步发送实现At most once）。

　　接下来讨论的是消息从broker到Consumer的delivery guarantee语义。（仅针对Kafka consumer high level API）。Consumer在从broker读取消息后，可以选择commit，该操作会在Zookeeper中保存该Consumer在该Partition中读取的消息的offset。该Consumer下一次再读该Partition时会从下一条开始读取。如未commit，下一次读取的开始位置会跟上一次commit之后的开始位置相同。当然可以将Consumer设置为autocommit，即Consumer一旦读到数据立即自动commit。如果只讨论这一读取消息的过程，那Kafka是确保了Exactly once。但实际使用中应用程序并非在Consumer读取完数据就结束了，而是要进行进一步处理，而数据处理与commit的顺序在很大程度上决定了消息从broker和consumer的消息投递语义保证。

• 读完消息先commit消费状态(保存offset)再处理消息。这种模式下，如果Consumer在commit后还没来得及处理消息就crash了，下次重新开始工作后就无法读到刚刚已提交而未处理的消息，这对应at-most-once。
• 读完消息先处理再commit消费状态(保存offset)。这种模式下，如果在处理完消息之后commit之前Consumer crash了，下次重新开始工作时还会处理刚刚未commit的消息，实际上该消息已经被处理过了。这对应at-least-once。
• 如果一定要做到exactly once，就需要协调offset和实际操作的输出。经典的做法是引入两阶段提交，如果能让offset和操作输入存到同一个地方，会更简洁和通用。这种方式可能更好，因为许多输出系统可能不支持两阶段提交。比如，Consumer拿到数据后可能把数据放到HDFS，如果把最新的offset和数据本身一起写到HDFS，那就可以保证数据的输出和offset的更新要么都完成，要么都不完成，间接实现Exactly once。目前就high level api而言，offset是存于Zookeeper中的，无法存于HDFS，而low level API的offset是由自己去维护的，可以将之存于HDFS中.

　　

Kafka默认保证At least once，并且允许通过设置Producer异步提交来实现At most once。而Exactly once要求与外部存储系统协作，幸运的是Kafka提供的offset可以非常直接非常容易得使用这种方式。

参考：

http://kafka.apache.org/documentation.html#semantics