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一、AR 在Kafka中维护了一个AR列表，包括所有的分区的副本。AR又分为ISR和OSR。 AR = ISR+ OSR。 AR、ISR、OSR、LEO、HW这些信息都被保存在Zookeeper中。 1.ISR ISR中的副本都要同步leader中的数据，只有都同步完成了数据才认为是成功提交了，成功提交之后才能供外界访问。 在这个同步的过程中，数据即使已经写入也不能被外界访问，这个过程是通过LEO-HW机制来实现的。 2.OSR OSR内的副本是否同步了leader的数据，不影响数据的提交，OSR内的follower尽力的去同步leader，可能数据版本会落后。 最开始所有的副本都在ISR中，在kafka工作的过程中，如果某个副本同步速度慢于replica.lag.time.max.ms指定的阈值，则被踢出ISR存入OSR，如果后续速度恢复可以回到ISR中。 3.LEO LogEndOffset：分区的最新的数据的offset，当数据写入leader后，LEO就立即执行该最新数据。相当于最新数据标识位。 4.HW HighWatermark：只有写入的数据被同步到所有的ISR中的副本后，数据才认为已提交，HW更新到该位置，HW之前的数据才可以被消费者访问，保证没有同步完成的数据不会被消费者访问到。相当于所有副本同步数据标识位。 在leader宕机后，只能从ISR列表中选取新的leader，无论ISR中哪个副本被选为新的leader，它都知道HW之前的数据，可以保证在切换了leader后，消费者可以继续看到HW之前已经提交的数据。 所以LEO代表已经写入的最新数据位置，而HW表示已经同步完成的数据，只有HW之前的数据才能被外界访问。 5.HW截断机制 如果leader宕机，选出了新的leader，而新的leader并不能保证已经完全同步了之前leader的所有数据，只能保证HW之前的数据是同步过的，此时所有的follower都要将数据截断到HW的位置，再和新的leader同步数据，来保证数据一致。 当宕机的leader恢复，发现新的leader中的数据和自己持有的数据不一致，此时宕机的leader会将自己的数据截断到宕机之前的hw位置，然后同步新leader的数据。宕机的leader活过来也像follower一样同步数据，来保证数据的一致性。 二、生产者可靠性级别 通过以上的讲解，已经可以保证kafka集群内部的可靠性，但是在生产者向kafka集群发送时，数据经过网络传输，也是不可靠的，可能因为网络延迟、闪断等原因造成数据的丢失。 kafka为生产者提供了如下的三种可靠性级别，通过不同策略保证不同的可靠性保障。 其实此策略配置的就是leader将成功接收消息信息响应给客户端的时机。 通过request.required.acks参数配置： 1：生产者发送数据给leader，leader收到数据后发送成功信息，生产者收到后认为发送数据成功，如果一直收不到成功消息，则生产者认为发送数据失败会自动重发数据。 当leader宕机时，可能丢失数据。 0：生产者不停向leader发送数据，而不需要leader反馈成功消息。 这种模式效率最高，可靠性最低。可能在发送过程中丢失数据，也可能在leader宕机时丢失数据。 -1：生产者发送数据给leader，leader收到数据后要等到ISR列表中的所有副本都同步数据完成后，才向生产者发送成功消息，如果一只收不到成功消息，则认为发送数据失败会自动重发数据。 这种模式下可靠性很高，但是当ISR列表中只剩下leader时，当leader宕机让然有可能丢数据。 此时可以配置min.insync.replicas指定要求观察ISR中至少要有指定数量的副本，默认该值为1，需要改为大于等于2的值 这样当生产者发送数据给leader但是发现ISR中只有leader自己时，会收到异常表明数据写入失败，此时无法写入数据，保证了数据绝对不丢。 虽然不丢但是可能会产生冗余数据，例如生产者发送数据给leader，leader同步数据给ISR中的follower，同步到一半leader宕机，此时选出新的leader，可能具有部分此次提交的数据，而生产者收到失败消息重发数据，新的leader接受数据则数据重复了。 三、leader选举 当leader宕机时会选择ISR中的一个follower成为新的leader，如果ISR中的所有副本都宕机，怎么办? 有如下配置可以解决此问题： unclean.leader.election.enable=false 策略1：必须等待ISR列表中的副本活过来才选择其成为leader继续工作。 unclean.leader.election.enable=true 策略2：选择任何一个活过来的副本，成为leader继续工作，此follower可能不在ISR中。 策略1，可靠性有保证，但是可用性低，只有最后挂了leader活过来kafka才能恢复。 策略2，可用性高，可靠性没有保证，任何一个副本活过来就可以继续工作，但是有可能存在数据不一致的情况。 四、kafka可靠性的保证 At mostonce：消息可能会丢，但绝不会重复传输。 At leastonce：消息绝不会丢，但可能会重复传输。 Exactlyonce：每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次。 kafka最多保证At least once，可以保证不丢，但是可能会重复，为了解决重复需要引入唯一标识和去重机制，kafka提供了GUID实现了唯一标识，但是并没有提供自带的去重机制，需要开发人员基于业务规则自己去重。
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