kafka的高可用架构原理

每一个topic都有多个Partition,每个Partition负责存储这个Topic一部分的数据。在kafka集群中，每个Partition都有多个副本，其中一个副本叫做leader，其他的副本叫做follower，如下图。

假设一个Topic拆分为了3个Partition，分别是Partition0，Partiton1，Partition2，此时每个Partition都有2个副本 。

多个副本之间数据是如何同步的？其实任何一个Partition，只有Leader是对外提供读写服务的，也就是说，如果有一个客户端往一个Partition写入数据，此时一般就是写入这个Partition的Leader副本。然后Leader副本接收到数据之后，Follower副本会不停的给他发送请求尝试去拉取最新的数据，拉取到自己本地后，写入磁盘中。如下图所示：

这个acks参数。然后这个参数实际上有三种常见的值可以设置，分别是：0、1 和 all。

第一种选择是把acks参数设置为0，意思就是我的KafkaProducer在客户端，只要把消息发送出去，不管那条数据有没有在哪怕Partition Leader上落到磁盘，我就不管他了，直接就认为这个消息发送成功了。

 

如果你采用这种设置的话，那么你必须注意的一点是，可能你发送出去的消息还在半路。结果呢，Partition Leader所在Broker就直接挂了，然后结果你的客户端还认为消息发送成功了，此时就会导致这条消息就丢失了。

第二种选择是设置 acks = 1，意思就是说只要Partition Leader接收到消息而且写入本地磁盘了，就认为成功了，不管他其他的Follower有没有同步过去这条消息了。

这种设置其实是kafka默认的设置，大家请注意，划重点！这是默认的设置

也就是说，默认情况下，你要是不管acks这个参数，只要Partition Leader写成功就算成功。

但是这里有一个问题，万一Partition Leader刚刚接收到消息，Follower还没来得及同步过去，结果Leader所在的broker宕机了，此时也会导致这条消息丢失，因为人家客户端已经认为发送成功了。

 

最后一种情况，就是设置acks=all，这个意思就是说，Partition Leader接收到消息之后，还必须要求ISR列表里跟Leader保持同步的那些Follower都要把消息同步过去，才能认为这条消息是写入成功了。

如果说Partition Leader刚接收到了消息，但是结果Follower没有收到消息，此时Leader宕机了，那么客户端会感知到这个消息没发送成功，他会重试再次发送消息过去。

此时可能Partition 2的Follower变成Leader了，此时ISR列表里只有最新的这个Follower转变成的Leader了，那么只要这个新的Leader接收消息就算成功了。

 

acks=all 就可以代表数据一定不会丢失了吗？

当然不是，如果你的Partition只有一个副本，也就是一个Leader，任何Follower都没有，你认为acks=all有用吗？

当然没用了，因为ISR里就一个Leader，他接收完消息后宕机，也会导致数据丢失。

所以说，这个acks=all，必须跟ISR列表里至少有2个以上的副本配合使用，起码是有一个Leader和一个Follower才可以。

这样才能保证说写一条数据过去，一定是2个以上的副本都收到了才算是成功，此时任何一个副本宕机，不会导致数据丢失。