四、 生产者

4.1 分区分配策略

（1）分区的原因

• 方便在集群中扩展：每个partition通过调整以适应它所在的机器，而一个Topic又可以有多个partition组成，因此整个集群可以适应适合的数据。
• 可以提高并发：以Partition为单位进行读写。类似于多路。

（2）分区的原则

• 指明partition（这里的指明是指第几个分区）的情况下，直接将指明的值作为partition的值。
• 没有指明partition的情况下，但是存在值key，此时将key的hash值与topic的partition总数进行取余得到partition值。
• 值与partition均无的情况下，第一次调用时随机生成一个整数，后面每次调用在这个整数上自增，将这个值与topic可用的partition总数取余得到partition值，即round-robin算法。

4.2 副本和消息消费

4.2.1 副本（AR、ISR、OSR）

（1）AR：Assigned Replicas，某分区的所有副本（这里所说的副本包括leader和follower）统称为 AR。

（2）ISR：In Sync 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 。生产者发送消息时，只有leader与客户端发生交互，follower只是同步备份leader的数据，以保障高可用，所以生产者的消息会先发送到leader，然后follower才能从leader中拉取消息进行同步，同步期间，follower的数据相对leader而言会有一定程度的滞后，前面所说的"一定程度同步"就是指可忍受的滞后范围，这个范围可以通过server.properties中的参数进行配置。

（3）OSR ：Out-of-Sync Replied，在上面的描述中，相对leader滞后过多的follower将组成OSR 。由此可见，AR = ISR + OSR，理想情况下，所有的follower副本都应该与leader 保持一定程度的同步，即AR=ISR，OSR集合为空。

leader负责跟踪维护 ISR 集合中所有follower副本的滞后状态，当follower副本"落后太多" 或 "follower超过一定时间没有向leader发送同步请求"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。

上面描述的"落后太多"是指follower复制的消息落后于leader的条数超过预定值，这个预定值可在server.properties中通过replica.lag.max.messages配置，其默认值是4000。“超过一定时间没有向leader发送同步请求”，这个"一定时间"可以在server.properties中通过replica.lag.time.max.ms来配置，其默认值是10000。

默认情况下，当leader发生故障时，只有 ISR 集合中的follower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。

4.2.2 HW与LEO

（1）HW
HW （High Watermark）俗称高水位，它标识了一个特定的消息偏移量（offset），消费者只能消费HW之前的消息。

（2）LEO
LEO （Log End Offset），标识当前日志文件中下一条待写入的消息的offset。图4.1中offset为9的位置即为当前日志文件的 LEO，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。

4.2.3 ISR 集合和 HW、LEO的关系

producer在发布消息到partition时，只会与该partition的leader发生交互将消息发送给leader，leader会将该消息写入其本地log，每个follower都从leader上pull数据做同步备份，follower在pull到该消息并写入其log后，会向leader发送ack，一旦leader收到了ISR中的所有follower的ack（只关注ISR中的所有follower，不考虑OSR，一定程度上提升了吞吐），该消息就被认为已经commit了，leader将增加HW，然后向producer发送ack。

也就是说，在ISR中所有的follower还没有完成数据备份之前，leader不会增加HW，也就是这条消息暂时还不能被消费者消费，只有当ISR中所有的follower都备份完成后，leader才会将HW后移。ISR集合中LEO最小的副本，即同步数据同步的最慢的一个，这个最慢副本的LEO即leader的HW，消费者只能消费HW之前的消息。

图4.1 ISR、LEO和HW的关系示意图

五、消费者

5.1 分区分配策略

一个consumer group中有多个consumer，一个topic有多个partition，所以必然会涉及到partition的分配问题，即确定那个partition由那个consumer消费的问题。Kafka的两种分配策略：

（1）round-robin循环
按照分区的字典对分区和消费者进行排序，然后对分区进行循环遍历，遇到自己订阅的则消费，否则向下轮询下一个消费者。即按照分区轮询消费者，继而消息被消费。
轮询的方式会导致每个Consumer所承载的分区数量不一致，从而导致各个Consumer压力不均。

（2）range
根据topic的分区数来进行分配，按照订阅该topic的consumer数进行平均分配，多出来的则按照consumer的字典序挨个分配。
这种方式会导致在前面的consumer得到更多的分区，导致各个consumer的压力不均衡。

5.2 消费者offset的存储

由于Consumer在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，Consumer恢复以后，需要从故障前的位置继续消费，所以Consumer需要实时记录自己消费到了那个offset，以便故障恢复后继续消费。

（1）kafka自动保存提交
（2）消费者手动保存提交