Kafka 中采用了多副本的机制，这是大多数分布式系统中惯用的手法，以此来实现水平扩展、提供容灾能力、提升可用性和可靠性等。我们对此可以引申出一系列的疑问：Kafka 多副本之间如何进行数据同步，尤其是在发生异常时候的处理机制又是什么？多副本间的数据一致性如何解决，基于的一致性协议又是什么？如何确保 Kafka 的可靠性？Kafka 中的可靠性和可用性之间的关系又如何？
本文从副本的角度切入来深挖Kafka中的数据一致性、数据可靠性等问题，主要包括副本剖析、日志同步机制和可靠性分析等内容。
副本剖析
副本（Replica）是分布式系统中常见的概念之一，指的是分布式系统对数据和服务提供的一种冗余方式。在常见的分布式系统中，为了对外提供可用的服务，我们往往会对数据和服务进行副本处理。数据副本是指在不同的节点上持久化同一份数据，当某一个节点上存储的数据丢失时，可以从副本上读取该数据，这是解决分布式系统数据丢失问题最有效的手段。另一类副本是服务副本，指多个节点提供同样的服务，每个节点都有能力接收来自外部的请求并进行相应的处理。
组成分布式系统的所有计算机都有可能发生任何形式的故障。一个被大量工程实践所检验过的“黄金定理”：任何在设计阶段考虑到的异常情况，一定会在系统实际运行中发生，并且在系统实际运行过程中还会遇到很多在设计时未能考虑到的异常故障。所以，除非需求指标允许，否则在系统设计时不能放过任何异常情况。
Kafka从0.8版本开始为分区引入了多副本机制，通过增加副本数量来提升数据容灾能力。同时，Kafka通过多副本机制实现故障自动转移，在Kafka集群中某个broker节点失效的情况下仍然保证服务可用。在 1.1 节中我们已经简要介绍过副本的概念，并且同时介绍了与副本相关的AR、ISR、HW和LEO的概念，这里简要地复习一下相关的概念：
- 副本是相对于分区而言的，即副本是特定分区的副本。
- 一个分区中包含一个或多个副本，其中一个为leader副本，其余为follower副本，各个副本位于不同的broker节点中。只有leader副本对外提供服务，follower副本只负责数据同步。
- 分区中的所有副本统称为 AR，而ISR 是指与leader 副本保持同步状态的副本集合，当然leader副本本身也是这个集合中的一员。
- LEO标识每个分区中最后一条消息的下一个位置，分区的每个副本都有自己的LEO，ISR中最小的LEO即为HW，俗称高水位，消费者只能拉取到HW之前的消息。
从生产者发出的一条消息首先会被写入分区的leader副本，不过还需要等待ISR集合中的所有 follower 副本都同步完之后才能被认为已经提交，之后才会更新分区的 HW，进而消费者可以消费到这条消息。
日志同步机制
可靠性分析
参考
- 深入理解Kafka：核心设计与实践原理 2019 朱忠华 此材料可能受版权保护。
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