1）如何定位到是写入端丢失数据的，而不是YDB消费者端丢失数据的？
kafka支持数据的重新回放的功能(换个消费group)，我们清空了ydb的所有数据，重新用kafka回放了原先的数据。
如果是在ydb消费端丢失数据，那么第二遍回放数据的结果，跟第一次消费的数据在条数上肯定会有区别,完全一模一样的几率很低。数据回放结果为：与第一次回放结果完全一样，可以确认为写入段丢失。
2）写入kafka数据为什么会丢失？
导入数据我们采用的为kafka给的官方的默认示例，官方默认并没有处理网络负载很高或者磁盘很忙写入失败的情况，一旦网络中断或者磁盘负载很高导致的写入失败，并没有自动重试重发消息。
第1次测试是在共享集群环境上做的测试，由于有其他任务的影响，网络与负载很不稳定，就会导致数据丢失。
第2次测试是在独立集群，并没有其他任务干预，但是我们导入程序与kafka不在一台机器上，而我们又没有做限速处理（每小时导入5亿条数据）
千兆网卡的流量常态在600~800M左右，如果此时突然又索引合并，瞬间的网络跑满是很正常的，丢包也是很正常的。
延云之前持续压了20多天，确实一条数据没有丢失，究其原因是导入程序与kafka在同一个机器上，且启用了限速。
3）这个问题如何解决？
官方给出的默认示例并不可靠，并没有考虑到网络繁忙的情况，并不适合生产。
故kafka一定要配置上消息重试的机制，并且重试的时间间隔一定要长一些，默认1秒钟并不符合生产环境（网络中断时间有可能超过1秒）。
延云认为，增加如下参数会较大幅度的减少kafka写入数据照成的数据丢失，在公司实测，目前还没遇到数据丢失的情况。
设置生产者重试等相关参数：
props.put("compression.type", "gzip"); 发送的数据会压缩
props.put("linger.ms", "50"); 一个Batch批量发送的时间阈值，最大这个时间就会发送Batch
props.put("acks", "all");
props.put("retries ", 30);
props.put("reconnect.backoff.ms ", 20000);
props.put("retry.backoff.ms", 20000);
参考：https://www.cnblogs.com/technologykai/articles/8795226.html