啊哈，沒想到Kafka可以寫到第五篇啊...

今天要講的是ack，ack問題在stream computing裡也會遇到，這邊就來先提一下。

stream computing的ack還要解決多階段、數量大的ack管理，而Kafka的ack只要確保message deliver semantics。

分散式系統因為有透過網路，所以message deliver都是很難保證的。就像網路，有時候可以允許遺失封包 (UDP)，如果不能遺失封包(TCP)，就要有重送和檢查重複的機制。

對於Kafka的consumer來說，何時回送ack，就決定了message deliver semantics。

如果在資料收到、但還沒處理前就先送ack，由於機器可能在處理前掛掉，所以不能保證資料一定被處掉到，所以是at-most once semantics。

如果在資料收到且處理完後才送ack，由於機器可能在處理後、且送ack前掛掉，這樣就會重送已處理過的資料，所以是at-least once semantics。

而Apache Kafka現在還沒有內建支援exactly-once semantics。