10.2 Talos常见问题
为什么要使用Talos，从Kafka迁移过来对用户有什么好处？
- Talos提供完善的认证/授权机制，细粒度的权限访问控制，保证多租户下的数据安全/隔离，解决Kafka数据不安全的痛点
- Talos底层基于Hdfs，可以保证数据不丢失，解决Kafka可能丢数据的痛点
- Talos提供良好的故障迁移和负载均衡机制，解决Kafka failover的rebalance痛点
- Talos提供Rest接口，既可以满足公司内部用户，也可以满足小米生态链用户
- Talos易运维，出现问题可以快速响应，解决Kafka运维复杂的痛点
关于数据重复：Talos提供more than once的语义，什么情况下是会出现more than once呢？
Producer Timeout时，可能会出现
- 当用户向Talos写数据时，如果因为Timeout而返回写失败，比较小的概率可能Server端已经写成功了，这种情况下client端重试会导致数据写入duplicate；
Consumer Failover时，没有commit或commit失败
用户使用High Level Consumer过程中，例如用户实例化了两个TalosConsumer的实例A，B；假设A在消费partition数据的时候被杀死了或者机器宕机了，这时候A消费的数据的checkpoint还没有来得及commit，而后B接管了A之前所消费的partition，B就会重复消费那部分A在挂掉之前已经消费但是没有commit的数据，这时候出现more than once；
用户使用High Level Consumer过程中，当多个Consumer出现上下线的时候，Consumer之间会进行Rebalance，即重新分配partition；假设Consumer A原来消费partition [1,2,3]，当有其他Consumer上线时，A需要释放partition 1，此时，A会将已经消费的partition 1的数据进行commit，commit发生失败的情况下会出现more than once；commit失败的原因可能是：1) Consumer A已经丢掉了partition 1的锁而无法commit，例如gc或网络原因导致丢锁； 2) Consumer A commit的时候写HBase发生错误导致失败，这种情况的概率比较小，且server端会有重试的逻辑；Commit失败后，其他Consumer接管这个partition就会重复消费A之前已经消费的那部分数据；
关于数据完整性：Talos会丢数据吗？
简单来讲，Talos返回写入成功的数据，我们承诺不丢；某些场景下，用户还没有写入的数据可能会丢，请知悉
当用户使用Simple Producer(同步接口)时，如返回写成功，承诺不丢；
当用户使用High Level的TalosProducer(异步接口)时，成功执行用户回调的onSuccess时，承诺不丢；
当用户使用用High Level的TalosProducer(异步接口)时，进程挂了或被杀掉，buffer中还未写入的数据会丢；