Kafka Producer丢消息

是的，如果消息仅写入 Page Cache（未刷盘）时 Broker 崩溃，消息会丢失。

核心原因：Page Cache 的本质是“内存缓存”，不具备持久化能力

Page Cache 是操作系统的内存级缓存，数据存储在内存中。而内存的特性是“断电/进程崩溃后数据丢失”——当 Broker 进程崩溃或服务器宕机时，Page Cache 中的数据会随着内存清空而丢失。

结合 acks=1 的场景来看：

• 生产者收到“写入成功”的确认（因为 Leader 已将消息写入 Page Cache）；
• 但此时消息尚未被操作系统异步刷到磁盘（.log 文件）；
• 若 Broker 崩溃，Page Cache 中的消息丢失，且没有其他副本（若副本数为 1）或 Follower 尚未同步该消息，则这条消息彻底丢失。

延伸：如何避免这种丢失？

若要防止“仅在 Page Cache 中”的消息丢失，需要从两个维度优化：

1. 增加副本冗余（replication.factor > 1）
   即使 Leader 崩溃，Follower 可能已同步该消息（Follower 同步时也会先写入自己的 Page Cache），此时集群会选举 Follower 为新 Leader，消息可从新 Leader 读取。
   注意：Follower 同步也依赖自身 Page Cache，若 Follower 未同步完成时 Leader 崩溃，仍有丢失风险。

2. 强制刷盘（不推荐，会牺牲性能）
   通过 log.flush.interval.messages=1 或 log.flush.interval.ms=0 配置，让消息写入后立即刷盘（不再依赖操作系统异步刷盘）。但这会将内存操作变为磁盘 IO 操作，严重降低写入性能，违背 Kafka 高吞吐设计初衷，通常仅在极致可靠性场景下使用。

总结

• 结论：仅写入 Page Cache 未刷盘时 Broker 崩溃，消息会丢失（内存数据无法持久化）。
• Kafka 的权衡：这种“允许短暂内存级确认，牺牲部分可靠性换性能”的设计，是 acks=1 的核心特性——适合对吞吐要求高、可容忍少量消息丢失的场景（如日志采集）。若需绝对不丢失，需使用 acks=-1（等待所有 ISR 副本确认）+ 副本数 ≥ 2。