一. Kafka 的元素，组成，架构
1.1 Kafka 的基本组成
Kafka将消息以topic为单位进行归纳
将向Kafka topic发布消息的程序成为producers.
将预订topics并消费消息的程序成为consumer.
Kafka以集群的方式运行，可以由一个或多个服务组成，每个服务叫做一个broker.
producers通过网络将消息发送到Kafka集群，集群向消费者提供消息
1.2 Kafka 分区的 HW, LEO
HW (High Watermark)，高水位，它标识了一个特定的消息偏移量，消费者只能拉取到这个 offset 之前的消息。HW 是针对于分区的概念，对消费者而言，只能消费 HW 之前的消息。
LEO (Log End Offset)，待写入日志偏移量，它标识了当前日志文件中下一条待写入的消息的 offset。LEO 是针对于ISR 集合中分区副本的概念，ISR 集合中每个分区的副本都会维护自身的 LEO。此外，ISR 集合中最小的 LEO，即为分区的 HW。
上图表示一个日志分区副本文件，这个日志分区副本文件中只有 9 条消息，第一条消息的 offset 为 0，最右一条消息的 offset 为8。offset 为 9 的消息使用虚线表示的，代表下一条待写入的消息。
日志分区副本文件的 HW 为 6，表示消费者只能拉取 offset 在 0 到 5 之间的消息，offset 为 6 的消息对消费者而言是不可见的。
上图中 offset 为 9 的位置即为当前日志分区副本文件的 LEO，LEO 的大小相当于当前日志分区副本中，最后一条消息的 offset + 1。
下面具体分析一下 ISR 集合和 HW、LEO的关系。
如下图所示，假设某分区的 ISR 集合中有 3 个副本，即一个 leader 副本和 2 个 follower 副本，此时分区的 LEO 和 HW 都分别为 3 。消息 3 和消息 4 从生产者出发之后，先被存入 leader 副本。在消息被写入 leader 副本之后，follower 副本会发送拉取请求来拉取消息 3 和消息 4 进行消息同步。
在同步过程中不同的副本同步的效率不尽相同，如下图所示。在某一时刻 follower1 完全跟上了 leader 副本而 follower2 只同步了消息 3，如此 leader 副本的 LEO 为 5，follower1 的 LEO 为 5，follower2 的LEO 为 4。当前分区的 HW 取 ISR 集合中 LEO 的最小值，即当前分区的 HW 为 4，即消费者可以消费到 offset0 至 3 之间的消息。
当所有副本都成功写入消息 3 和消息 4 之后，整个分区的 HW 和 LEO 都变为 5，因此消费者可以消费到 offset 为 4 的消息了。图略。
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，同步复制要求所有能工作的 follower 副本都复制完，这条消息才会被确认已成功提交，这种复制方式极大的影响了性能。而在异步复制的方式下，follower 副本异步的从 leader 副本中复制数据，数据只要被 leader 副本写入，就会被认为已经成功提交。在这种情况下，如果 follower 副本都还没有复制完而落后于 leader 副本，然后 leader 副本宕机，则会造成数据丢失。
最终，kafka 使用这种 ISR 的方式有效的权衡了数据可靠性和性能之间的关系。