现在我们对于 producer 和 consumer 的工作原理已将有了一点了解，让我们接着讨论 Kafka 在 producer 和 consumer 之间提供的语义保证。显然，Kafka可以提供的消息交付语义保证有多种：
At most once——消息可能会丢失但绝不重传。At least once——消息可以重传但绝不丢失。Exactly once——这正是人们想要的， 每一条消息只被传递一次.值得注意的是，这个问题被分成了两部分：发布消息的持久性保证和消费消息的保证。
很多系统声称提供了“Exactly once”的消息交付语义， 然而阅读它们的细则很重要， 因为这些声称大多数都是误导性的 (即它们没有考虑 consumer 或 producer 可能失败的情况，以及存在多个 consumer 进行处理的情况，或者写入磁盘的数据可能丢失的情况。).
Kafka 的语义是直截了当的。 发布消息时，我们会有一个消息的概念被“committed”到 log 中。 一旦消息被提交，只要有一个 broker 备份了该消息写入的 partition，并且保持“alive”状态，该消息就不会丢失。 有关 committed message 和 alive partition 的定义，以及我们试图解决的故障类型都将在下一节进行细致描述。
现在让我们假设存在完美无缺的 broker，然后来试着理解 Kafka 对 producer 和 consumer 的语义保证。如果一个 producer 在试图发送消息的时候发生了网络故障， 则不确定网络错误发生在消息提交之前还是之后。这与使用自动生成的键插入到数据库表中的语义场景很相似。
在 0.11.0.0 之前的版本中， 如果 producer 没有收到表明消息已经被提交的响应， 那么 producer 除了将消息重传之外别无选择。 这里提供的是 at-least-once 的消息交付语义，因为如果最初的请求事实上执行成功了，那么重传过程中该消息就会被再次写入到 log 当中。
从 0.11.0.0 版本开始，Kafka producer新增了幂等性的传递选项，该选项保证重传不会在 log 中产生重复条目。 为实现这个目的， broker 给每个 producer 都分配了一个 ID ，并且 producer 给每条被发送的消息分配了一个序列号来避免产生重复的消息。
同样也是从 0.11.0.0 版本开始， producer 新增了使用类似事务性的语义将消息发送到多个 topic partition 的功能： 也就是说，要么所有的消息都被成功的写入到了 log，要么一个都没写进去。这种语义的主要应用场景就是 Kafka topic 之间的 exactly-once 的数据传递(如下所述)。
并非所有使用场景都需要这么强的保证。对于延迟敏感的应用场景，我们允许生产者指定它需要的持久性级别。如果 producer 指定了它想要等待消息被提交，则可以使用10ms的量级。然而， producer 也可以指定它想要完全异步地执行发送，或者它只想等待直到 leader 节点拥有该消息(follower 节点有没有无所谓)。
现在让我们从 consumer 的视角来描述语义。 所有的副本都有相同的 log 和相同的 offset。consumer 负责控制它在 log 中的位置。如果 consumer 永远不崩溃，那么它可以将这个位置信息只存储在内存中。但如果 consumer 发生了故障，我们希望这个 topic partition 被另一个进程接管， 那么新进程需要选择一个合适的位置开始进行处理。假设 consumer 要读取一些消息——它有几个处理消息和更新位置的选项。
Consumer 可以先读取消息，然后将它的位置保存到 log 中，最后再对消息进行处理。在这种情况下，消费者进程可能会在保存其位置之后，带还没有保存消息处理的输出之前发生崩溃。而在这种情况下，即使在此位置之前的一些消息没有被处理，接管处理的进程将从保存的位置开始。在 consumer 发生故障的情况下，这对应于“at-most-once”的语义，可能会有消息得不到处理。Consumer 可以先读取消息，然后处理消息，最后再保存它的位置。在这种情况下，消费者进程可能会在处理了消息之后，但还没有保存位置之前发生崩溃。而在这种情况下，当新的进程接管后，它最初收到的一部分消息都已经被处理过了。在 consumer 发生故障的情况下，这对应于“at-least-once”的语义。 在许多应用场景中，消息都设有一个主键，所以更新操作是幂等的(相同的消息接收两次时，第二次写入会覆盖掉第一次写入的记录)。那么 exactly once 语义(即你真正想要的东西)呢？当从一个 kafka topic 中消费并输出到另一个 topic 时 (正如在一个Kafka Streams 应用中所做的那样)，我们可以使用我们上文提到的 0.11.0.0 版本中的新事务型 producer，并将 consumer 的位置存储为一个 topic 中的消息，所以我们可以在输出 topic 接收已经被处理的数据的时候，在同一个事务中向 Kafka 写入 offset。如果事务被中断，则消费者的位置将恢复到原来的值，而输出 topic 上产生的数据对其他消费者是否可见，取决于事务的“隔离级别”。
在默认的“read_uncommitted”隔离级别中，所有消息对 consumer 都是可见的，即使它们是中止的事务的一部分，但是在“read_committed”的隔离级别中，消费者只能访问已提交的事务中的消息(以及任何不属于事务的消息)。
在写入外部系统的应用场景中，限制在于需要在 consumer 的 offset 与实际存储为输出的内容间进行协调。解决这一问题的经典方法是在 consumer offset 的存储和 consumer 的输出结果的存储之间引入 two-phase commit。但这可以用更简单的方法处理，而且通常的做法是让 consumer 将其 offset 存储在与其输出相同的位置。
这也是一种更好的方式，因为大多数 consumer 想写入的输出系统都不支持 two-phase commit。举个例子，Kafka Connect连接器，它将所读取的数据和数据的 offset 一起写入到 HDFS，以保证数据和 offset 都被更新，或者两者都不被更新。 对于其它很多需要这些较强语义，并且没有主键来避免消息重复的数据系统，我们也遵循类似的模式。
因此，事实上 Kafka 在Kafka Streams中支持了exactly-once 的消息交付功能，并且在 topic 之间进行数据传递和处理时，通常使用事务型 producer/consumer 提供 exactly-once 的消息交付功能。
到其它目标系统的 exactly-once 的消息交付通常需要与该类系统协作，但 Kafka 提供了 offset，使得这种应用场景的实现变得可行。(详见 Kafka Connect)。否则，Kafka 默认保证 at-least-once 的消息交付， 并且 Kafka 允许用户通过禁用 producer 的重传功能和让 consumer 在处理一批消息之前提交 offset，来实现 at-most-once 的消息交付。
