Kafka的ISR简述

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如何保证生产的消息高可靠？

​ 每个partition都给配上副本，做数据同步，保证数据不丢失。

副本数据同步策略

​ 和zookeeper不同的是，Kafka选择的是全部完成同步，才发送ack。但是又有所区别。所以，你们才会在各种博客看到这句话【kafka不是完全同步，也不是完全异步，是一种ISR机制】，这句话对也不对，不对也对（谜语人……）

首先笔者认为：Kafka使用的就是完全同步方案。

完全同步的优点

​ 同样为了容忍 n 台节点的故障，过半机制需要 2n+1 个副本，而全部同步方案只需要 n+1 个副本，

而 Kafka 的每个分区都有大量的数据，过半机制方案会造成大量数据的冗余。（这就是和zookeeper的不同）

完全同步会有什么问题？

​ 假设就有这么一个follower延迟太高或者某种故障的情况出现，导致迟迟不能与leader进行同步。

怎么办？leader等还是不等？

等吧：producer有话要说：“Kafka也不行啊，处理个消息这么费劲，垃圾”

不等：那你Kafka对外说完全同步，你这是完全同步么？

基于此，Kafka的设计者和开发者想出了一个非常精明的点子：ISR

什么是ISR？

先来看几个概念

1、AR（Assigned Repllicas）一个partition的所有副本（就是replica，不区分leader或follower）

2、ISR（In-Sync Replicas）能够和 leader 保持同步的 follower + leader本身 组成的集合。

3、OSR（Out-Sync Relipcas）不能和 leader 保持同步的 follower 集合

4、公式：AR = ISR + OSR

所以，看明白了吗？

Kafka对外依然可以声称是完全同步，但是承诺是对AR中的所有replica完全同步了吗？

并没有。Kafka只保证对ISR集合中的所有副本保证完全同步。

至于，ISR到底有多少个follower，那不知道，别问，问就是完全同步，你再问就多了。

这就好比网购买一送一，结果邮来了一大一小两个产品。

你可能觉得有问题，其实是没问题的，商家说送的那个是一模一样的了吗？并没有。

ISR就是这个道理，Kafka是一定会保证leader接收到的消息完全同步给ISR中的所有副本。

而最坏的情况下，ISR中只剩leader自己。

基于此，上述完全同步会出现的问题就不是问题了。

因为ISR的机制就保证了，处于ISR内部的follower都是可以和leader进行同步的，一旦出现故障或延迟，就会被踢出ISR。

ISR 的核心就是：动态调整

总结：Kafka采用的就是一种完全同步的方案，而ISR是基于完全同步的一种优化机制。

follower的作用

读写都是由leader处理，follower只是作备份功能，不对外提供服务。

什么情况ISR中的replica会被踢出ISR？
以前有2个配置

# 默认10000 即 10秒
replica.lag.time.max.ms

# 允许 follower 副本落后 leader 副本的消息数量，超过这个数量后，follower 会被踢出 ISR
replica.lag.max.messages 

说白了就是一个衡量leader和follower之间差距的标准。

一个是基于时间间隔，一个是基于消息条数。

0.9.0.0版本之后，移除了replica.lag.max.messages 配置。

为什么？

因为producer是可以批量发送消息的，很容易超过replica.lag.max.messages，那么被踢出ISR的follower就是受了无妄之灾。

他们都是没问题的，既没有出故障也没高延迟，凭什么被踢？

replica.lag.max.messages调大呢？调多大？太大了是否会有漏网之鱼，造成数据丢失风险？

这就是replica.lag.max.messages的设计缺陷。

replica.lag.time.max.ms的误区

【只要在 replica.lag.time.max.ms 时间内 follower 有同步消息，即认为该 follower 处于 ISR 中】

你去网上看博客，很多博客表达的就是这个意思，不过笔者认为这么描述很容易误导初学者。

那我是不是可以理解为，follower有个定时任务，只要在replica.lag.time.max.ms时间内去leader那pull数据就行了。

其实不是的。千万不要这么认为，因为这里还涉及一个速率问题（你理解为蓄水池一个放水一个注水的问题）。

如果leader副本的消息流入速度大于follower副本的拉取速度时，你follower就是实时同步有什么用？

典型的出工不出力，消息只会越差越多，这种follower肯定是要被踢出ISR的。

当follower副本将leader副本的LEO之前的日志全部同步时，则认为该follower副本已经追赶上leader副本。

此时更新该副本的lastCaughtUpTimeMs标识。

Kafka的副本管理器（ReplicaManager）启动时会启动一个副本过期检测的定时任务，

会定时检查当前时间与副本的lastCaughtUpTimeMs差值是否大于参数replica.lag.time.max.ms指定的值。

所以replica.lag.time.max.ms的正确理解是：

follower在过去的replica.lag.time.max.ms时间内，已经追赶上leader一次了。

follower到底出了什么问题？

两个方面，一个是Kafka自身的问题，另一个是外部原因

Kafka源码注释中说明了一般有两种情况会导致副本失效：

1、follower副本进程卡住，在一段时间内根本没有想leader副本发起同步请求，比如频繁的Full GC。

2、follower副本进程同步过慢，在一段时间内都无法追赶上leader副本，比如IO开销过大。

1、通过工具增加了副本因子，那么新增加的副本在赶上leader副本之前也都是处于失效状态的。

2、如果一个follower副本由于某些原因（比如宕机）而下线，之后又上线，在追赶上leader副本之前也是出于失效状态。

什么情况OSR中的replica会重新加入ISR？

基于上述，replica重新追上了leader，就会回到ISR中。

相关的重要概念

需要先明确几个概念：

1、LEO（last end offset）：

当前replica存的最大的offset的下一个值

2、HW（high watermark）：

小于 HW 值的offset所对应的消息被认为是“已提交”或“已备份”的消息，才对消费者可见。

假设ISR中目前有1个leader，3个follower。

1、leader接收一个消息，自己保存后，马上发送3个请求通知3个follower赶紧保存

2、等待3个follower响应保存成功

3、响应producer，消息提交成功

你是这么想的么？反正当时我是这么想的。

实际上不是的，这个同步是follower主动去请求leader进行同步的。

因为是每个follower情况不一样，所以才会出现LEO和HW的概念。

简言之，**木桶原理**

replica里存了多少数据和consumer能消费多少数据，不是一回事。

所谓木桶原理，就是把每个replica当作一个木桶的板子，桶能装多少水只取决于最短的那块板子。

这就是也有些人把HW叫成 高水位 的原因。

而 HW 的概念，也契合前文提到的【完全同步】，HW之前的所有消息，在ISR中是完全同步的。

AR、ISR、OSR、HW、LEO

​ 分区中的所有副本统称为AR（Assigned Replicas）。所有与leader副本保持一定程度同步的副本（包括leader副本在内）组成ISR（In-Sync Replicas），ISR集合是AR集合中的一个子集。消息会先发送到leader副本，然后follower副本才能从leader副本中拉取消息进行同步，同步期间内follower副本相对于leader副本而言会有一定程度的滞后。

     与leader副本同步滞后过多的副本（不包括leader副本）组成**OSR**（Out-of-Sync Replicas），由此可见，AR=ISR+OSR。在正常情况下，所有的 follower 副本都应该与 leader 副本保持一定程度的同步，即 AR=ISR，OSR集合为空。

​ leader副本负责维护和跟踪ISR集合中所有follower副本的滞后状态，当follower副本落后太多或失效时，leader副本会把它从ISR集合中剔除。如果OSR集合中有follower副本“追上”了leader副本，那么leader副本会把它从OSR集合转移至ISR集合。默认情况下，当leader副本发生故障时，只有在ISR集合中的副本才有资格被选举为新的leader，而在OSR集合中的副本则没有任何机会（不过这个原则也可以通过修改相应的参数配置来改变）。

​ ISR与HW和LEO也有紧密的关系。HW是High Watermark的缩写，俗称高水位，它标识了一个特定的消息偏移量（offset），消费者只能拉取到这个offset之前的消息。

​ LEO是Log End Offset的缩写，它标识当前日志文件中下一条待写入消息的offset，分区ISR集合中的每个副本都会维护自身的LEO，而ISR集合中最小的LEO即为分区的HW，对消费者而言只能消费HW之前的消息。