各位大神，小弟最近研究kafka，看了很多说kafka可能会丢失消息。
实在不太明白做日志系统，在什么场景下可以容忍消息的丢失。
比如做实时日志分析系统的话，那么就是说我所看到的日志信息中可能是不全的，如果出现异常日志看不到可能会影响问题的定位？
还有看到说分布式集群kafka的某一节点崩溃可能也会导致这一节点消息的丢失（这个看kafka与rabbitMQ做对比的时候说到的，rabbitMQ不会有这个问题）。
如果说kafka这么不靠谱，为啥这么多大公司都在使用呢？
rabbitMQ怎么做的，我不知道。
kafka会丢消息主要集中在两个环节
消息落盘时机
消息落盘有异步刷新和同步刷新两种，明显异步刷新的可靠性要高很多。但在某些场景下追求性能而忽略可靠性，可以启用。
消息存储维护
持久化存储，这句话不是说来玩的。Oracle／MySQL做了这么久的存储，其中的灾难恢复工具等都非常完备并形成体系（出问题你能找到人并能解决问题）kafka的存储谁特么知道～工具又特么的少！
另外就是落盘的存储介质，如果不做raid，那么单盘存在损坏的可能；做了raid，则成本上升。如果做多集copy，则存在网络同步延时所带来的瞬间数据不一致。
小结：kafka你要做到完全不丢数据（在非大灾大难的情况下，比如机房被原子弹轰炸；或者raid被误操作弄错同步时间或者低格等），是完全可以的。代价就是丢失一定的性能。
所以kafka我一般用在业务允许少量数据丢失但整体吞吐量非常大的场景（比如日志采集），数据统计分析（却少几百条数据不会对亿万级的样本空间产生什么影响）。
kafka也可以用在两个可靠存储之间做数据同步，比如MySQL(写)->MySQL(度)，因为MySQL(写)保证了数据可被重放，所以kafka出问题时恢复速度和恢复可靠程度是可以得到保证的。