上一篇有很大一部分也提到了副本同步机制，但有些细节点没提到，这里再转载一篇文章来聊聊副本同步机制。
副本同步机制
我们知道,kafka每个topic的partition会有N个副本，kafka通过多副本机制实现故障自动转移，当kafka集群中一个broker失效情况下，会在N个副本中重新选出一个broker作为leader提供服务，从而做到高可用。N个副本中，其中一个为leader，其他的都为follower，leader处理partition的所有读写请求，follower会定期地复制leader上的数据。
Kafka提供了数据复制算法，如果leader发生故障或挂掉，Kafka确保从同步副本列表中选举一个副本为leader，新leader被选举并被接受客户端的消息写入。leader负责维护ISR（In-Sync Replicas的缩写，表示副本同步队列）中所有消息。当producer发送一条消息到broker后，leader写入消息，并复制到所有follower。消息提交之后才被成功复制到所有的同步副本。消息复制延迟受最慢的follower限制，kafka会检测慢副本，如果follower“落后”太多或者失败，leader将会把他从ISR中删除。
副本同步队列ISR
所谓同步，必须满足两个条件：
- 副本节点必须能与zookeeper保持会话（心跳机制）
- 副本能复制leader上的所有写操作，并且不能落后太多（卡主或滞后的副本控制由replica.lag.time.max.ms配置）
【kafka之四副本同步机制】HW（HighWatermark）俗称高水位，取一个partition对应的ISR中最小的LEO作为HW，consumer最多只能消费到HW所在的位置。另外每个replica都有HW，leader和follower各自负责更新自己的HW的状态。对于leader新写入的消息，consumer不能立即消费，leader会等待该消息被所有ISR中的replicas都同步后，才更新HW，此时消息才能被consumer消费，这样就保证了如果Leader所在的broker失效，该消息仍可从新选举的leader中获取。对于来自内部的broker的读取请求，没有HW的限制。
下图详细说明了当producer生产消息到broker后，ISR及HW和LEO(log end offset)的流转过程：
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由此可见，Kafka的复制机制既不是完全的同步复制，也不是单纯的异步复制。事实上，同步机制要求所有能工作的follower都复制完，这条消息才会被commit，这种复制方式极大的影响了吞吐率。而异步复制方式下，follower异步的从leader复制数据，数据只要被Leader写入log就被任务已经commit，这种情况下如果follower没有全复制完，落后与Leader，突然leader宕机，则会丢数据。而Kafka这种使用ISR的方式则很好的均衡了确保数据不丢失以及吞吐率。
Kafka的ISR管理最终都会反馈到Zookeeper节点上，具体位置为：
/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state。目前有两个地方会对这个Zookeeper节点进行维护：
- Controller维护：Kafka集群中的其中一个Broker会被选举为Controller，主要负责Partition管理和副本状态管理，也会执行类似于重分配partition之类的管理任务。在符合某些特定条件下，Controller下的LeaderSelector会选举新的leader, ISR和新的leader_epoch及controller_epoch写入Zookeeper的相关节点中。同时发起LeaderAndIsrRequest通知所有的replicas。
- leader来维护：leader有单独的线程定期检查ISR中follower是否脱离ISR，如果发现ISR变化，则会将新的ISR的信息返回到Zookeeper的相关节点中。
- 慢副本：在一定周期时间内，follower不能追赶上leader。最常见的原因之一是IO瓶颈导致follower追加复制消息速度鳗鱼从leader拉取速度
- 副本卡住：在一定周期时间内，follower停止从leader拉取请求。follower replica卡住了是由于GC暂停或follower失效或死亡。
- 新启动副本：当用户给topic增加副本因子时，新的follower不再同步副本列表中，直到他们完全追赶上leader日志。
