1、生产者数据的不丢失

kafka的ack机制：在kafka发送数据的时候，每次发送消息都会有一个确认反馈机制，确保消息正常的能够被收到，其中状态有0,1，-1。

0：生产者只管发送，不管服务器，消费者是否收到信息

1：只有当leader 确认了收到消息，才确认此消息发送成功

-1：只有isr 中的n-1个副本（leader 除外所以n-1）都同步了消息 此消息才确认发送成功

2、消费者数据的不丢失

通过offset commit 来保证数据的不丢失，kafka自己记录了每次消费的offset数值，下次继续消费的时候，会接着上次的offset进行消费。

而offset的信息在kafka0.8版本之前保存在zookeeper中，在0.8版本之后保存到topic中，即使消费者在运行过程中挂掉了，再次启动的时候会找到offset的值，找到之前消费消息的位置，接着消费，由于offset的信息写入的时候并不是每条消息消费完成后都写入的，所以这种情况有可能会造成重复消费，但是不会丢失消息。

唯一例外的情况是，我们在程序中给原本做不同功能的两个consumer组设置KafkaSpoutConfig.bulider.setGroupid的时候设置成了一样的groupid，这种情况会导致这两个组共享同一份数据，就会产生组A消费partition1，partition2中的消息，组B消费partition3的消息，这样每个组消费的消息都会丢失，都是不完整的。? 为了保证每个组都独享一份消息数据，groupid一定不要重复才行。

3、kafka集群中的broker的数据不丢失

每个broker中的partition我们一般都会设置有replication（副本）的个数，生产者写入的时候首先根据分发策略（有partition按partition，有key按key，都没有轮询）写入到leader中，follower（副本）再跟leader同步数据，这样有了备份，也可以保证消息数据的不丢失。