一、生产者发送数据流程
发送数据流程
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1、Producer先从ZooKeeper的“/brokers/../stat”节点找到该Partition的Leader
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2、Producer将消息发送给该Leader
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3、Leader将信息写入本地log
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4、Folloers从Leaderpull消息
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5、写入本地log后向Leader发送ack
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6、Leader收到所有Replication的ack后，向Producer发送ack
二、分区策略
1、分区的原因
(1)方便在集群中扩展，每个 Partition 可以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，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了;
(2)可以提高并发，因为可以以 Partition 为单位读写了。
2、分区的原则
kafka客户端发送要将 producer 发送的数据封装成一个 ProducerRecord 对象。
在Java客户端查看ProducerRecord源码
1 public ProducerRecord(String topic, V value) 2 public ProducerRecord(String topic, K key, V value) 3 public ProducerRecord(String topic, Integer partition, K key, V value) 4 public ProducerRecord(String topic, Integer partition, K key, V value, Iterable<Header> headers) 5 public ProducerRecord(String topic, Integer partition, Long timestamp, K key, V value) 6 public ProducerRecord(String topic, Integer partition, Long timestamp, K key, V value, Iterable<Header> headers)
可以分区情况分成三种，如下：
(1)指明 partition 的情况下，直接将指明的值直接作为 partiton 值;
(2)没有指明 partition 值但有 key 的情况下，将 key 的 hash 值与 topic 的 partition 数进行取余得到 partition 值;
(3)既没有 partition 值又没有 key 值的情况下，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，也就是常说的 round-robin 算法。
三、数据可靠性保证
为保证 producer 发送的数据，能可靠的发送到指定的 topic，topic 的每个 partition 收到 producer 发送的数据后，都需要向 producer 发送 ack(acknowledgement 确认收到)，如果 producer 收到 ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。
1、同步策略
副本数据同步策略
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方案 |
优点 |
缺点 |
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半数以上完成同步，就发 送 ack |
延迟低 |
选举新的 leader 时，容忍 n 台 节点的故障，需要 2n+1 个副 本 |
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全部完成同步，才发送ack |
选举新的 leader 时，容忍 n 台 节点的故障，需要 n+1 个副 本 |
延迟高 |
Kafka 选择了第二种方案，原因如下:
1. 同样为了容忍 n 台节点的故障，第一种方案需要 2n+1 个副本，而第二种方案只需要 n+1 个副本，而 Kafka 的每个分区都有大量的数据，第一种方案会造成大量数据的冗余。
2. 虽然第二种方案的网络延迟会比较高，但网络延迟对 Kafka 的影响较小。
2、ISR（In Sync Replica）机制
采用第二种方案之后，设想以下情景：leader收到数据，所有follower都开始同步数据，但有一个follower，因为某种故障，迟迟不能与leader进行同步，那leader就要一直等下去，直到它完成同步，才能发送ack。这个问题怎么解决呢？
Leader维护了一个动态的in-sync replica set (ISR-同步副本列表)，意为和leader保持同步的follower集合。当ISR中的follower完成数据的同步之后，leader就会给follower发送ack。如果follower长时间未向leader同步数据，则该follower将被踢出ISR，该时间阈值由replica.lag.time.max.ms参数设定。Leader发生故障之后，就会从ISR中选举新的leader。
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ISR(In-Sync Replicas )：与leader保持同步的follower集合
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AR(Assigned Replicas)：分区的所有副本
ISR是由leader维护，follower从leader同步数据有一些延迟（包括延迟时间replica.lag.time.max.ms和延迟条数replica.lag.max.messages两个维度, 版本0.10.x中只支持replica.lag.time.max.ms这个维度），任意一个超过阈值都会把follower剔除出ISR, 存入OSR(Outof-Sync Replicas)列表，新加入的follower也会先存放在OSR中。AR=ISR+OSR。
3、ack应答机制
对于某些不太重要的数据，对数据的可靠性要求不是很高，能够容忍数据的少量丢失，所以没必要等ISR中的follower全部接收成功。
所以Kafka为用户提供了三种可靠性级别，用户根据对可靠性和延迟的要求进行权衡，选择以下的配置。
acks参数配置：
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0：producer不等待broker的ack，这一操作提供了一个最低的延迟，broker一接收到还没有写入磁盘就已经返回，当broker故障时有可能丢失数据；
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1：producer等待broker的ack，partition的leader落盘成功后返回ack，如果在follower同步成功之前leader故障，而由于已经返回了ack，系统默认新选举的leader已经有了数据，从而不会进行失败重试，那么将会丢失数据
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-1（all）：producer等待broker的ack，partition的leader和follower全部落盘成功后才返回ack。但是如果在follower同步完成后，broker发送ack之前，leader发生故障，导致没有返回ack给Producer，由于失败重试机制，又会给新选举出来的leader发送数据，造成数据重复。
3. HW,LEO,LSO,LW名词解释
上图表示一个日志文件，这个日志文件中只有9条消息，第一条消息的offset（LogStartOffset）为0，最后一条消息的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。
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LEO（log end offset）:标识当前日志文件中已写入消息的最后一条的下一条待写入的消息的offset。上图中offset为9的位置即为当前日志文件的 LEO，LEO 的大小相当于当前日志分区中最后一条消息的offset值加1.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。
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HW（High Watermark）:所有副本中最小的LEO, 一个分区中所有副本最小的offset,取一个partition对应的ISR中最小的LEO作为HW，consumer最多只能消费到HW所在的位置上一条信息。
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注意:HW/LEO这两个都是指已写入消息的最后一条的下一条的位置而不是指最后一条的位置。
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LSO(Last Stable Offset): 对未完成的事务而言，LSO 的值等于事务中第一条消息的位置(firstUnstableOffset)，对已完成的事务而言，它的值同 HW 相同
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LW(Low Watermark): 低水位, 代表 AR(分区中的所有副本)集合中最小的 logStartOffset 值
4、故障处理细节
1.follower故障
follower发生故障后会被临时踢出ISR，待该follower恢复后，follower会读取本地磁盘记录的上次的HW，并将log文件高于HW的部分截取掉，从HW开始向leader进行同步。等该follower的LEO大于等于该Partition的HW，即follower追上leader之后，就可以重新加入ISR了。
2.leader故障
leader发生故障之后，会从ISR中选出一个新的leader，之后，为保证多个副本之间的数据一致性，其余的follower会先将各自的log文件高于HW的部分截掉，然后从新的leader同步数据。
注意：这只能保证副本之间的数据一致性，并不能保证数据不丢失或者不重复。
5、Exactly Once语义（精准一次性）
将服务器的 ACK 级别设置为-1，可以保证 Producer 到 Server 之间不会丢失数据，即 At Least Once 语义。相对的，将服务器 ACK 级别设置为 0，可以保证生产者每条消息只会被 发送一次，即 At Most Once 语义。
At Least Once 可以保证数据不丢失，但是不能保证数据不重复;相对的，At Least Once 可以保证数据不重复，但是不能保证数据不丢失。但是，对于一些非常重要的信息，比如说 交易数据，下游数据消费者要求数据既不重复也不丢失，即 Exactly Once 语义。在 0.11 版 本以前的 Kafka，对此是无能为力的，只能保证数据不丢失，再在下游消费者对数据做全局 去重。对于多个下游应用的情况，每个都需要单独做全局去重，这就对性能造成了很大影响。
0.11 版本的 Kafka，引入了一项重大特性:幂等性。所谓的幂等性就是指 Producer 不论 向 Server 发送多少次重复数据，Server 端都只会持久化一条。幂等性结合 At Least Once 语 义，就构成了 Kafka 的 Exactly Once 语义。即:
At Least Once + 幂等性 = Exactly Once
要启用幂等性，只需要将 Producer 的参数中 enable.idompotence 设置为 true 即可。Kafka的幂等性实现其实就是将原来下游需要做的去重放在了数据上游。开启幂等性的 Producer 在 初始化的时候会被分配一个 PID，发往同一 Partition 的消息会附带 Sequence Number。而 Broker 端会对<PID, Partition, SeqNumber>做缓存，当具有相同主键的消息提交时，Broker 只 会持久化一条。
但是 PID 重启就会变化，同时不同的 Partition 也具有不同主键，所以幂等性无法保证跨 分区跨会话的 Exactly Once。