1、回顾发送流程

2、ACK应答原理

0：生斥责发送过来的数据，不需要等数据落盘应答（数据可靠性分析：丢数）
1：生产者发送过来的数据，leader收到数据后应答（数据可靠性分析：丢数）
-1（all）:生产者发送过来的数据,leader和ISR队列里面的所有节点收起后应答

思考：leader收到数据，所有follower都开始同步数据，但是因为某种故障，迟迟不能与leader进行同步，那这个问题怎么解决

3、可靠性总结

acks=0，生产者发送过来数据就不管了，可靠性差，效率高；
acks=1，生产者发送过来数据Leader应答，可靠性中等，效率中等；
acks=-1，生产者发送过来数据Leader和ISR队列里面所有Follwer应答，可靠性高，效率低；
在生产环境中，acks=0很少使用；acks=1，一般用于传输普通日志，允许丢个别数据；acks=-1，一般用于传输和钱相关的数据，
对可靠性要求比较高的场景。

4、例子

package com.longer.producer;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;

public class CustomProducerAck {
    public static void main(String[] args) {
        //创建kafka配置对象
        Properties properties = new Properties();
        // 给 kafka 配置对象添加配置信息
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop100:9092");
        //序列化
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        //设置acks
        properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"all");
        //重试次数retries,默认是int最大值，2147483647
        properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,3);

        //创建kafka生产对象
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
        //调用 send 方法,发送消息
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            producer.send(new ProducerRecord<>("first", "hi," + i));
        }
        //关闭资源
        producer.close();
    }
}