Kafka 的 ACK 机制在消息传递中扮演着至关重要的角色，然而它是否真能保证消息的一致性，一直是众多开发者关注的焦点。
要深入理解这一问题，我们先来明确什么是 Kafka 的 ACK 机制，ACK 即确认机制，它用于确保生产者发送的消息能够被正确处理和存储，在 Kafka 中，ACK 有不同的级别设置，0、1 和 -1 等，每个级别对消息一致性的保障程度有所不同。
当 ACK 级别设置为 0 时，生产者发送消息后，不管消息是否成功写入 Broker 就立即返回，这种设置虽然能实现高吞吐量，但消息一致性的保障非常弱，可能会出现消息丢失的情况。
而当 ACK 级别设置为 1 时，只要 Leader 分区成功接收并写入消息，生产者就会收到确认，相比 0 级别，一致性有所提升，但如果在 Follower 分区同步数据之前 Leader 分区出现故障，仍可能导致数据不一致。
ACK 级别为 -1 时，要求所有的 ISR（In-Sync Replicas）副本都成功接收并写入消息后，生产者才会收到确认，这是保障消息一致性最强的级别，但相应的性能开销也较大。
Kafka 的 ACK 机制并不能简单地说能或不能保证消息一致性，而是取决于其具体的配置级别以及应用场景，在实际应用中，开发者需要根据业务需求和对性能与一致性的权衡，来选择合适的 ACK 级别。
参考来源：相关技术文档及开发者经验分享。
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