rabbitmq处理办法
1，生产者丢失数据
生产者由于网络问题，数据刚发出去就断掉了
解决办法：
1），开启tabbitmq事务，如果消息没有被rabbitmq接收到就回滚事务，继续重试，否则就提交事务，但这种效率较慢
2），开启confirm模式，这是每个消息都会被分配一个id,如果消息被rabbitmq成功接收，会返回ack消息,如果消息没有被rabbitmq处理，会回调一个nack接口告诉你处理失败，然后你可以重试。这种方式优点是异步的，发送完这个消息后可以继续发送下一个消息；
2,rabbitmq丢失数据
为了防止rabbitmq丢失数据，必须开通rabbitmq数据持久化，将数据写入磁盘，这样哪怕rabbitmq宕机了，重启后也能读取磁盘内的数据；
持久化方式：
1），第一个是创建queue的时候将其设置为持久化的，这样就可以保证rabbitmq持久化queue的元数据，但是不会持久化queue里的数据
2），第二个是发送消息的时候将消息的deliveryMode设置为2，就是将消息设置为持久化的，此时rabbitmq就会将消息持久化到磁盘上去。必须要同时设置这两个持久化才行，rabbitmq哪怕是挂了，再次重启，也会从磁盘上重启恢复queue，恢复这个queue里的数据。
注意：持久化必须和confirm结合起来使用，数据必须被写入磁盘后才会返回给生产这ack，否则如果数据还没持久化rabbitmq就挂了，还是会丢失消息；
3，消费者丢失数据
消费者刚刚接收消息，但还没来得及处理就挂了，而rabbitmq认为你已经消费了，那消息就丢失了
解决办法：
1），调用rabbitmq提供的ack机制（开启重试默认3次），并把ack调为手动调用，就是消费者每次消费消息成功会去调用一个api接口，返回rabbitmq 一个ack消息，通知他消费完成，如果没有返回ack，rabbitmq会认为这个消息还没被消费，会继续分配给下个消费者消费；
kafuka处理办法
1，生产者丢失数据
设置了ack=all，一定不会丢，要求是，你的leader接收到消息，所有的follower都同步到了消息之后，才认为本次写成功了。如果没满足这个条件，生产者会自动不断的重试，重试无限次。
2,rabbitmq丢失数据
比较常见的一个场景，就是kafka某个broker宕机，然后重新选举partiton的leader时。大家想想，要是此时其他的follower刚好还有些数据没有同步，结果此时leader挂了，然后选举某个follower成leader之后，他不就少了一些数据？这就丢了一些数据啊。
所以此时一般是要求起码设置如下4个参数：
1.给这个topic设置replication.factor参数：这个值必须大于1，要求每个partition必须有至少2个副本
2.在kafka服务端设置min.insync.replicas参数：这个值必须大于1，这个是要求一个leader至少感知到有至少一个follower还跟自己保持联系，没掉队，这样才能确保leader挂了还有一个follower吧
3.在producer端设置acks=all：这个是要求每条数据，必须是写入所有replica之后，才能认为是写成功了
4.在producer端设置retries=MAX（很大很大很大的一个值，无限次重试的意思）：这个是要求一旦写入失败，就无限重试，卡在这里了
生产环境就按照上述要求配置的，这样配置之后，至少在kafka broker端就可以保证在leader所在broker发生故障，进行leader切换时，数据不会丢失
3，消费者丢失数据
唯一可能导致消费者弄丢数据的情况，就是说，你那个消费到了这个消息，然后消费者那边自动提交了offset，让kafka以为你已经消费好了这个消息，其实你刚准备处理这个消息，你还没处理，你自己就挂了，此时这条消息就丢咯。
大家都知道kafka会自动提交offset，那么只要关闭自动提交offset，在处理完之后自己手动提交offset，就可以保证数据不会丢。但是此时确实还是会重复消费，比如你刚处理完，还没提交offset，结果自己挂了，此时肯定会重复消费一次，自己保证幂等性就好了。