数据的丢失问题可能出现在生产者、MQ服务器、消费者中，以RabbitMQ和Kafka为例来分析一下。

RabbitMQ

生产者弄丢了数据

生产者将数据发送到RabbitMQ的时候，可能数据就在半路给搞丢了，因为网络问题等都有可能。可以用RabbitMQ提供的事务功能，生产者发送数据之前开启RabbitMQ事务channel.txSelect() ，然后发送消息，如果消息没有成功被RabbitMQ接收到，生产者会收到异常报错，此时就可以回滚事务channel.txRollback() ，然后重试发送消息。如果收到了消息，那么可以提交事务channel.txCommit() 。

try {
    // 通过工厂创建连接
    connection = factory.newConnection();
    // 获取通道
    channel = connection.createChannel();
    // 开启事务
    channel.txSelect();

    // 这里发送消息
    channel.basicPublish(exchange, routingKey, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, msg.getBytes());

    // 模拟出现异常
    int result = 1 / 0;

    // 提交事务
    channel.txCommit();
} catch (IOException | TimeoutException e) {
    // 捕捉异常，回滚事务
    channel.txRollback();
}

RabbitMQ事务机制（同步）会影响吞吐量会降低，太耗性能。一般来说保证RabbitMQ的消息不丢，可以开启confirm模式，在生产者那里设置开启confirm模式之后，每次写的消息都会分配一个唯一的 id，然后如果写入了 RabbitMQ中，RabbitMQ会给你回传一个ack消息，告诉你说这个消息ok了。如果 RabbitMQ没能回传这个消息，会回调你的一个nack接口，告诉你这个消息接收失败，可以重试。可以结合这个机制在内存里维护每个消息id的状态，如果超过一定时间还没接收到这个消息的回调，就可以重发。事务机制和confirm机制最大的不同在于，事务机制是同步的，提交一个事务之后会阻塞在那儿，但是confirm机制是异步的，发送个消息之后就可以发送下一个消息，然后那个消息RabbitMQ 接收了之后会异步回调你的一个接口通知你这个消息接收到了。所以一般在生产者这块避免数据丢失，都是用confirm机制的。

已经在 transaction 事务模式的channel 是不能再设置成confirm模式的，即这两种模式是不能共存的。

客户端实现生产者confirm有3种方式：

普通confirm模式：每发送一条消息后，调用waitForConfirms()方法，等待服务器端 confirm，如果服务端返回false或者在一段时间内都没返回，客户端可以进行消息重发。

SortedSet<Long> confirmSet = Collections.synchronizedSortedSet(new TreeSet<Long>());
channel.confirmSelect();
channel.addConfirmListener(new ConfirmListener() {
    public void handleAck(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {
        if (multiple) {
            confirmSet.headSet(deliveryTag + 1).clear();
        } else {
            confirmSet.remove(deliveryTag);
        }
    }

    public void handleNack(long deliveryTag, boolean multiple) throws IOException {
        System.out.println("Nack, SeqNo: " + deliveryTag + ", multiple: " + multiple);
        if (multiple) {
            confirmSet.headSet(deliveryTag + 1).clear();
        } else {
            confirmSet.remove(deliveryTag);
        }
    }
});

while (true) {
    long nextSeqNo = channel.getNextPublishSeqNo();
    channel.basicPublish(ConfirmConfig.exchangeName, ConfirmConfig.routingKey, MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN, ConfirmConfig.msg_10B.getBytes());
    confirmSet.add(nextSeqNo);
}

RabbitMQ弄丢了数据

RabbitMQ自己弄丢了数据，这个需要开启 RabbitMQ的持久化，就是消息写入之后会持久化到磁盘，哪怕是RabbitMQ自己挂了，恢复之后会自动读取之前存储的数据，一般数据不会丢。除非极其罕见的是，RabbitMQ还没持久化，自己就挂了，可能导致少量数据丢失，这个概率较小。

设置持久化有两个步骤：

创建queue的时候将其设置为持久化。这样就可以保证RabbitMQ持久化queue的元数据，但是它是不会持久化queue里的数据的。

第二个是发送消息的时候将消息的deliveryMode设置为 2。就是将消息设置为持久化的，此时RabbitMQ就会将消息持久化到磁盘上去。必须要同时设置这两个持久化才行，RabbitMQ哪怕是挂了，再次重启，也会从磁盘上重启恢复queue，恢复queue里的数据。哪怕是你给RabbitMQ开启了持久化机制，也有一种可能，就是这个消息写到了 RabbitMQ中，但是还没来得及持久化到磁盘上，结果不巧，此时 RabbitMQ 挂了，就会导致内存里的一点点数据丢失。所以，持久化可以跟生产者那边的confirm机制配合起来，只有消息被持久化到磁盘之后，才会通知生产者ack了，所以哪怕是在持久化到磁盘之前，RabbitMQ挂了，数据丢了，生产者收不到ack ，你也是可以自己重发的。

消费端弄丢了数据

RabbitMQ如果丢失了数据，主要是因为消费的时候刚消费到还没处理，结果进程挂了，比如重启了，RabbitMQ认为消费了，然后数据就丢了。

为了保证消息从队列种可靠地到达消费者，RabbitMQ 提供了消息确认机制。消费者在声明队列时，可以指定 noAck 参数，当 noAck=false，RabbitMQ 会等待消费者显式发回 ack 信号后，才从内存（和磁盘，如果是持久化消息）中移去消息。否则，一旦消息被消费者消费，RabbitMQ 会在队列中立即删除它。

Kafka

消费端弄丢了数据，消费到了这个消息，然后消费者自动提交了offset，Kafka以为已经消费完了，其实刚准备处理这个消息，还没处理，机器就挂了，此时这条消息就丢咯。Kafka会自动提交offset，只要关闭自动提交offset，在处理完之后自己手动提交offset，就可以保证数据不会丢。此时还是可能会有重复消费，比如刚处理完，还没提交offset，然后消费端挂了，会出现重复消费的情况，这时自己保证幂等性就好了。

生产环境碰到的一个问题，就是说我们的 Kafka 消费者消费到了数据之后是写到一个内存的queue
里先缓冲一下，结果有的时候，你刚把消息写入内存 queue，然后消费者会自动提交 offset。
然后此时我们重启了系统，就会导致内存 queue 里还没来得及处理的数据就丢失了。

Kafka 弄丢了数据

Kafka某个broker宕机，然后重新选举partition的leader。要是此时其他的follower刚好还有些数据没有同步，此时leader挂了，然后选举某个follower成leader之后，就丢了一些数据啊。

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，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。

生产环境一般就是上述配置，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。生产者会不会弄丢数据？如果按照上述的思路设置了acks=all ，一定不会丢，leader接收到消息，所有的follower都同步到了消息之后，才认为本次写成功了。如果没满足这个条件，生产者会自动不断的重试，重试无限次。