在《图解 Kafka 中的基本概念》中已经对副本进行了介绍。我们先回顾下，Kafka中一个分区可以拥有多个副本，副本可分布于多台机器上。而在多个副本中，只会有一个Leader副本与客户端交互，也就是读写数据。其他则作为Follower副本，负责同步Leader的数据，当Leader宕机时，从Follower选举出新的Leader，从而解决分区单点问题。本文将继续深入了解Kafka中副本机制的设计和原理。

Kafka 中副本机制的设计和原理

好处

副本机制的使用在计算机的世界里是很常见的，比如MySQL、ZooKeeper、CDN等都有使用副本机制。使用副本机制所能带来的好处有以下几种：

提供数据冗余，提高可用性；
提供扩展性，增加读操作吞吐量；
改善数据局部，降低系统延时。

但并不是每个好处都能获得，这还是和具体的设计有关，比如本文的主角Kafka，只具有第一个好处，即提高可用性。这是因为副本中只有Leader可以和客户端交互，进行读写，其他副本是只能同步，不能分担读写压力。为什么这么设计？这和Kafka作为消息系统有关。比如当我们使用生产者成功写入消息后，希望消费者能立马读取到刚生产的消息，这也被称作“Read-Your-Writes”一致性，可理解为写后立即读，要实现这种一致性，如果是只在Leader上读写是很方便实现的。而且也同时保证了“Monotomic Reads”一致性，即单调读一致性，不会出现消息一会能读到，一会读不到的情况。你可能会问，为什么不让多个副本都可以读，来提高读操作吞吐量，同时加入其它机制来保证这两个一致性。笔者的理解是在Kafka中已经引入了分区和消费组机制，来提供扩展性，提高读吞吐量，所以这里没必要再为了提高读吞吐量，而让系统更复杂。

ISR副本

我们已经了解到当Leader宕机时，我们要从Follower中选举出新的Leader，但并不是所有的Follower都有资格参与选举。因为有的Follower的同步情况滞后，如果让他成为Leader将会导致消息丢失。而为了避免这个情况，Kafka引入了ISR（In-Sync Replica）副本的概念，这是一个集合，里面存放的是和Leader保持同步的副本并含有Leader。这是一个动态调整的集合，当副本由同步变为滞后时会从集合中剔除，而当副本由滞后变为同步时又会加入到集合中。

那么如何判断一个副本是同步还是滞后呢？Kafka在0.9版本之前，是根据replica.lag.max.messages参数来判断，其含义是同步副本所能落后的最大消息数，当Follower上的最大偏移量落后Leader大于replica.lag.max.messages时，就认为该副本是不同步的了，会从ISR中移除。如果ISR的值设置得过小，会导致Follower经常被踢出ISR，而如果设置过大，则当Leader宕机时，会造成较多消息的丢失。在实际使用时，很难给出一个合理值，这是因为当生产者为了提高吞吐量而调大batch.size时，会发送更多的消息到Leader上，这时候如果不增大replica.lag.max.messages，则会有Follower频繁被踢出ISR的现象，而当Follower发生Fetch请求同步后，又被加入到ISR中，ISR将频繁变动。鉴于该参数难以设定，Kafka在0.9版本引入了一个新的参数replica.lag.time.max.ms，默认10s，含义是当Follower超过10s没发送Fetch请求同步Leader时，就会认为不同步而被踢出ISR。从时间维度来考量，能够很好地避免生产者发送大量消息到Leader副本导致分区ISR频繁收缩和扩张的问题。

Unclear Leader选举

当ISR集合为空时，即没有同步副本（Leader也挂了），无法选出下一个Leader，Kafka集群将会失效。而为了提高可用性，Kafka提供了unclean.leader.election.enable参数，当设置为true且ISR集合为空时，会进行Unclear Leader选举，允许在非同步副本中选出新的Leader，从而提高Kafka集群的可用性，但这样会造成消息丢失。在允许消息丢失的场景中，是可以开启此参数来提高可用性的。而其他情况，则不建议开启，而是通过其他手段来提高可用性。

LEO和HW

下面我们一起了解副本同步的原理。副本的本质其实是一个消息日志，为了让副本正常同步，需要通过一些变量记录副本的状态，如下图所示：

Kafka 中副本机制的设计和原理

其中LEO（Last End Offset）记录了日志的下一条消息偏移量，即当前最新消息的偏移量加一。而HW（High Watermark）界定了消费者可见的消息，消费者可以消费小于HW的消息，而大于等于HW的消息将无法消费。HW和LEO的关系是HW一定小于LEO。下面介绍下HW的概念，其可翻译为高水位或高水印，这一概念通常用于在流式处理领域（如Flink、Spark等），流式系统将保证在HW为_t_时刻时，创建时间小于等于_t_时刻的所有事件都已经到达或可被观测到。而在Kafka中，HW的概念和时间无关，而是和偏移量有关，主要目的是为了保证一致性。试想如果一个消息到达了Leader，而Follower副本还未来得及同步，但该消息能已被消费者消费了，这时候Leader宕机，Follower副本中选出新的Leader，消息将丢失，出现不一致的现象。所以Kafka引入HW的概念，当消息被同步副本同步完成时，才让消息可被消费。

上述即是LEO和HW的基本概念，下面我们看下具体是如何工作的。

在每个副本中都存有LEO和HW，而Leader副本中除了存有自身的LEO和HW，还存储了其他Follower副本的LEO和HW值，为了区分我们把Leader上存储的Follower副本的LEO和HW值叫做远程副本的LEO和HW值，如下图所示：

Kafka 中副本机制的设计和原理

之所以这么设计，是为了HW的更新，Leader需保证HW是ISR副本集合中LEO的最小值。关于具体的更新，我们分为Follower副本和Leader副本来看。

Follower副本更新LEO和HW的时机只有向Leader拉取了消息之后，会用当前的偏移量加1来更新LEO，并且用Leader的HW值和当前LEO的最小值来更新HW：

CurrentOffset + 1 -> LEOmin(LEO, LeaderHW) -> HW

LEO的更新，很好理解。那为什么HW要取LEO和LeaderHW的最小值，为什么不直接取LeaderHW，LeaderHW不是一定大于LEO吗？我们在前文简单的提到了LeaderHW是根据同步副本来决定，所以LeaderHW一定小于所有同步副本的LEO，而并不一定小于非同步副本的LEO，所以如果一个非同步副本在拉取消息，那LEO是会小于LeaderHW的，则应用当前LEO值来更新HW。

说完了Follower副本上LEO和HW的更新，下面看Leader副本。

正常情况下Leader副本的更新时机有两个：一、收到生产者的消息；二、被Follower拉取消息。

当收到生产者消息时，会用当前偏移量加1来更新LEO，然后取LEO和远程ISR副本中LEO的最小值更新HW。

CurrentOffset + 1 -> LEOmin(LEO, RemoteIsrLEO) -> HW

而当Follower拉取消息时，会更新Leader上存储的Follower副本LEO，然后判断是否需要更新HW，更新的方式和上述相同。

FollowerLEO -> RemoteLEOmin(LEO, RemoteIsrLEO) -> HW

除了这两种正常情况，而当发生故障时，例如Leader宕机，Follower被选为新的Leader，会尝试更新HW。还有副本被踢出ISR时，也会尝试更新HW。

下面我们看下更新LEO和HW的示例，假设分区中有两个副本，min.insync.replica=1。

Kafka 中副本机制的设计和原理

从上述过程中，我们可以看到remoteLEO、LeaderHW和FollowerHW的更新发生于Follower更新LEO后的第二轮Fetch请求，而这也意味着，更新需要额外一次Fetch请求。而这也将导致在Leader切换时，会存在数据丢失和数据不一致的问题。下面是数据丢失的示例：

Kafka 中副本机制的设计和原理

当B作为Follower已经Fetch了最新的消息，但是在发送第二轮Fetch时，未来得及处理响应，宕机了。当重启时，会根据HW更新LEO，将发生日志截断，消息m1被丢弃。这时再发送Fetch请求给A，A宕机了，则B未能同步到消息m1，同时B被选为Leader，而当A重启时，作为Follower同步B的消息时，会根据A的HW值更新HW和LEO，因此由2变成了1，也将发生日志截断，而已发送成功的消息m1将永久丢失。

数据不一致的情况如下：

Kafka 中副本机制的设计和原理

A作为Leader，A已写入m0、m1两条消息，且HW为2，而B作为Follower，只有m0消息，且HW为1。若A、B同时宕机，且B重启时，A还未恢复，则B被选为Leader。

集群处于上述这种状态有两种情况可能导致，一、宕机前，B不在ISR中，因此A未待B同步，即更新了HW，且unclear leader为true，允许B成为Leader；二、宕机前，B同步了消息m1，且发送了第二轮Fetch请求，Leader更新HW，但B未将消息m1落地到磁盘，宕机了，当再重启时，消息m1丢失，只剩m0。

在B重启作为Leader之后，收到消息m2。A宕机重启后向成为Leader的B发送Fetch请求，发现自己的HW和B的HW一致，都是2，因此不会进行消息截断，而这也造成了数据不一致。

Leader Epoch

为了解决HW可能造成的数据丢失和数据不一致问题，Kafka引入了Leader Epoch机制，在每个副本日志目录下都有一个leader-epoch-checkpoint文件，用于保存Leader Epoch信息，其内容示例如下：

0 01 3002 500

上面每一行为一个Leader Epoch，分为两部分，前者Epoch，表示Leader版本号，是一个单调递增的正整数，每当Leader变更时，都会加1，后者StartOffset，为每一代Leader写入的第一条消息的位移。例如第0代Leader写的第一条消息位移为0，而第1代Leader写的第一条消息位移为300，也意味着第0代Leader在写了0-299号消息后挂了，重新选出了新的Leader。下面我们看下Leader Epoch如何工作：

当副本成为Leader时：

当收到生产者发来的第一条消息时，会将新的epoch和当前LEO添加到leader-epoch-checkpoint文件中。
当副本成为Follower时：
向Leader发送LeaderEpochRequest请求，请求内容中含有Follower当前本地的最新Epoch；
Leader将返回给Follower的响应中含有一个LastOffset，其取值规则为：
若FollowerLastEpoch = LeaderLastEpoch，则取Leader LEO；
否则，取大于FollowerLastEpoch的第一个Leader Epoch中的StartOffset。
Follower在拿到LastOffset后，若LastOffset < LEO，将截断日志；
Follower开始正常工作，发送Fetch请求；

我们再回顾看下数据丢失和数据不一致的场景，在应用了LeaderEpoch后发生什么改变：

Kafka 中副本机制的设计和原理

当B作为Follower已经Fetch了最新的消息，但是发送第二轮Fetch时，未来得及处理响应，宕机了。当重启时，会向A发送LeaderEpochRequest请求。如果A没宕机，由于 FollowerLastEpoch = LeaderLastEpoch，所以将LeaderLEO，即2作为LastOffset给A，又因为LastOffset=LEO，所以不会截断日志。这种情况比较简单，而图中所画的情况是A宕机的情况，没返回LeaderEpochRequest的响应的情况。这时候B会被选作Leader，将当前LEO和新的Epoch写进leader-epoch-checkpoint文件中。当A作为Follower重启后，发送LeaderEpochRequest请求，包含最新的epoch值0，当B收到请求后，由于FollowerLastEpoch < LeaderLastEpoch，所以会取大于FollowerLastEpoch的第一个Leader Epoch中的StartOffset，即2。当A收到响应时，由于LEO = LastOffset，所以不会发生日志截断，也就不会丢失数据。

下面是数据不一致情况：

Kafka 中副本机制的设计和原理

A作为Leader，A已写入m0、m1两条消息，且HW为2，而B作为Follower，只有消息m0，且HW为1，A、B同时宕机。B重启，被选为Leader，将写入新的LeaderEpoch（1, 1）。B开始工作，收到消息m2时。这是A重启，将作为Follower将发送LeaderEpochRequert（FollowerLastEpoch=0），B返回大于FollowerLastEpoch的第一个LeaderEpoch的StartOffset，即1，小于当前LEO值，所以将发生日志截断，并发送Fetch请求，同步消息m2，避免了消息不一致问题。

你可能会问，m2消息那岂不是丢失了？是的，m2消息丢失了，但这种情况的发送的根本原因在于min.insync.replicas的值设置为1，即没有任何其他副本同步的情况下，就认为m2消息为已提交状态。LeaderEpoch不能解决min.insync.replicas为1带来的数据丢失问题，但是可以解决其所带来的数据不一致问题。而我们之前所说能解决的数据丢失问题，是指消息已经成功同步到Follower上，但因HW未及时更新引起的数据丢失问题。