在Apache Kafka中，ACK（Acknowledgment）机制是用于确保消息被成功写入Kafka集群中并被复制（如果有启用复制功能）的重要部分。Kafka的ACK机制允许生产者（Producer）和消费者（Consumer）在消息传递过程中确认消息的状态，确保数据的可靠性和一致性。
Kafka中消息的ACK级别可以在生产者配置中通过acks参数来指定。acks参数定义了生产者收到哪些确认时，一个生产请求才被认为是完成的。它有三个主要设置选项：
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acks=0：生产者不需要等待来自服务器的任何确认，该设置提供最低的延迟但最弱的一致性保证。生产者一旦将消息放入本地队列中就认为请求已经成功完成，而不会等待服务器端的任何响应。
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acks=1：领导者（Leader）接收到消息并写入其本地日志时发送确认给生产者，但不需要等待所有从属副本（Follower replicas）的完全同步。这提供了一种平衡，即比
acks=0更强的数据持久性保证，同时保持了较低的延迟。 -
acks=all 或 acks=-1：这是最强的可用一致性保证。领导者接收到消息后，会等待所有同步副本（ISR，In-Sync Replicas）都成功写入消息后，才发送确认给生产者。这意味着，只要有一个或多个同步副本保持活动状态，消息就不会丢失。
示例说明
假设我们有一个Kafka集群，其中有一个主题（Topic）配置了三个副本（Replication Factor = 3）。我们设定生产者的acks=all，意味着生产者需要等到所有同步副本都确认消息写入后，才认为消息发送成功。
场景：
- 生产者发送一个消息到Kafka集群。
- Kafka领导者接收到消息，并开始写入本地日志。
- 领导者等待所有同步副本（在这个场景中是两个或更多副本，具体取决于ISR的配置）确认它们也已写入消息。
- 一旦所有同步副本都确认写入完成，领导者会向生产者发送一个确认。
- 生产者收到确认后，认为消息已成功发送并处理下一个消息。
这种设置确保了即使领导者节点失败，由于消息已被同步到其他副本，数据也不会丢失，从而提高了数据的可靠性和持久性。然而，这也可能增加消息发送的延迟，因为生产者需要等待所有同步副本的确认。
通过调整acks参数，Kafka允许生产者在数据一致性和发送延迟之间做出权衡，以适应不同的应用场景需求。
