一、AR

在Kafka中維護了一個AR列表，包括所有的分割槽的副本。AR又分為ISR和OSR。

AR = ISR + OSR。

AR、ISR、OSR、LEO、HW這些資訊都被儲存在Zookeeper中。

1.ISR

ISR中的副本都要同步leader中的資料，只有都同步完成了資料才認為是成功提交了，成功提交之後才能供外界訪問。

在這個同步的過程中，資料即使已經寫入也不能被外界訪問，這個過程是通過LEO-HW機制來實現的。

2.OSR

OSR內的副本是否同步了leader的資料，不影響資料的提交，OSR內的follower盡力的去同步leader，可能資料版本會落後。

最開始所有的副本都在ISR中，在kafka工作的過程中，如果某個副本同步速度慢於replica.lag.time.max.ms指定的閾值，則被踢出ISR存入OSR，如果後續速度恢復可以回到ISR中。

3.LEO

LogEndOffset：分割槽的最新的資料的offset，當資料寫入leader後，LEO就立即執行該最新資料。相當於最新資料標識位。

4.HW

HighWatermark：只有寫入的資料被同步到所有的ISR中的副本後，資料才認為已提交，HW更新到該位置，HW之前的資料才可以被消費者訪問，保證沒有同步完成的資料不會被消費者訪問到。相當於所有副本同步資料標識位。

在leader宕機後，只能從ISR列表中選取新的leader，無論ISR中哪個副本被選為新的leader，它都知道HW之前的資料，可以保證在切換了leader後，消費者可以繼續看到HW之前已經提交的資料。

所以LEO代表已經寫入的最新資料位置，而HW表示已經同步完成的資料，只有HW之前的資料才能被外界訪問。

5.HW截斷機制

如果leader宕機，選出了新的leader，而新的leader並不能保證已經完全同步了之前leader的所有資料，只能保證HW之前的資料是同步過的，此時所有的follower都要將資料截斷到HW的位置，再和新的leader同步資料，來保證資料一致。

當宕機的leader恢復，發現新的leader中的資料和自己持有的資料不一致，此時宕機的leader會將自己的資料截斷到宕機之前的hw位置，然後同步新leader的資料。宕機的leader活過來也像follower一樣同步資料，來保證資料的一致性。

二、生產者可靠性級別

通過以上的講解，已經可以保證kafka叢集內部的可靠性，但是在生產者向kafka叢集傳送時，資料經過網路傳輸，也是不可靠的，可能因為網路延遲、閃斷等原因造成資料的丟失。

kafka為生產者提供瞭如下的三種可靠性級別，通過不同策略保證不同的可靠性保障。

其實此策略配置的就是leader將成功接收訊息資訊響應給客戶端的時機。

通過request.required.acks引數配置：

1：生產者傳送資料給leader，leader收到資料後傳送成功資訊，生產者收到後認為傳送資料成功，如果一直收不到成功訊息，則生產者認為傳送資料失敗會自動重發資料。

當leader宕機時，可能丟失資料。

0：生產者不停向leader傳送資料，而不需要leader反饋成功訊息。

這種模式效率最高，可靠性最低。可能在傳送過程中丟失資料，也可能在leader宕機時丟失資料。

-1：生產者傳送資料給leader，leader收到資料後要等到ISR列表中的所有副本都同步資料完成後，才向生產者傳送成功訊息，如果一隻收不到成功訊息，則認為傳送資料失敗會自動重發資料。

這種模式下可靠性很高，但是當ISR列表中只剩下leader時，當leader宕機讓然有可能丟資料。

此時可以配置min.insync.replicas指定要求觀察ISR中至少要有指定數量的副本，預設該值為1，需要改為大於等於2的值

這樣當生產者傳送資料給leader但是發現ISR中只有leader自己時，會收到異常表明資料寫入失敗，此時無法寫入資料，保證了資料絕對不丟。

雖然不丟但是可能會產生冗餘資料，例如生產者傳送資料給leader，leader同步資料給ISR中的follower，同步到一半leader宕機，此時選出新的leader，可能具有部分此次提交的資料，而生產者收到失敗訊息重發資料，新的leader接受資料則資料重複了。

三、leader選舉

當leader宕機時會選擇ISR中的一個follower成為新的leader，如果ISR中的所有副本都宕機，怎麼辦?

有如下配置可以解決此問題：

unclean.leader.election.enable=false

策略1：必須等待ISR列表中的副本活過來才選擇其成為leader繼續工作。

unclean.leader.election.enable=true

策略2：選擇任何一個活過來的副本，成為leader繼續工作，此follower可能不在ISR中。

策略1，可靠性有保證，但是可用性低，只有最後掛了leader活過來kafka才能恢復。

策略2，可用性高，可靠性沒有保證，任何一個副本活過來就可以繼續工作，但是有可能存在資料不一致的情況。

四、kafka可靠性的保證

At most once：訊息可能會丟，但絕不會重複傳輸。

At least once：訊息絕不會丟，但可能會重複傳輸。

Exactly once：每條訊息肯定會被傳輸一次且僅傳輸一次。

kafka最多保證At least once，可以保證不丟，但是可能會重複，為了解決重複需要引入唯一標識和去重機制，kafka提供了GUID實現了唯一標識，但是並沒有提供自帶的去重機制，需要開發人員基於業務規則自己去重。