一、什么是副本机制：
通常是指分布式系统在多台网络互联的机器上保存有相同的数据拷贝
二、副本机制的好处：
1、提供数据冗余
系统部分组件失效，系统依然能够继续运转，因而增加了整体可用性以及数据持久性
2、提供高伸缩性
支持横向扩展，能够通过增加机器的方式来提升读性能，进而提高读操作吞吐量
3、改善数据局部性
允许将数据放入与用户地理位置相近的地方，从而降低系统延时。
三、kafka的副本
1、本质就是一个只能追加写消息的日志文件
2、同一个分区下的所有副本保存有相同的消息序列
3、副本分散保存在不同的 Broker 上，从而能够对抗部分 Broker 宕机带来的数据不可用（Kafka 是有若干主题概，每个主题可进一步划分成若干个分区。每个分区配置有若干个副本）
如下：有 3 台 Broker 的 Kafka 集群上的副本分布情况
四、kafka如何保证同一个分区下的所有副本保存有相同的消息序列：
基于领导者（Leader-based）的副本机制
工作原理如图：
1、Kafka 中分成两类副本：领导者副本（Leader Replica）和追随者副本（Follower Replica）。每个分区在创建时都要选举一个副本，称为领导者副本，其余的副本自动称为追随者副本。
2、Kafka 中，追随者副本是不对外提供服务的。追随者副本不处理客户端请求，它唯一的任务就是从领导者副本，所有的读写请求都必须发往领导者副本所在的 Broker，由该 Broker 负责处理。（因此目前kafka只能享受到副本机制带来的第 1 个好处，也就是提供数据冗余实现高可用性和高持久性）
3、领导者副本所在的 Broker 宕机时，Kafka 依托于 ZooKeeper 提供的监控功能能够实时感知到，并立即开启新一轮的领导者选举，从追随者副本中选一个作为新的领导者。老 Leader 副本重启回来后，只能作为追随者副本加入到集群中。
五、kafka追随者副本到底在什么条件下才算与 Leader 同步
Kafka 引入了 In-sync Replicas，也就是所谓的 ISR 副本集合。ISR 中的副本都是与 Leader 同步的副本，相反，不在 ISR 中的追随者副本就被认为是与 Leader 不同步的
六、kafka In-sync Replicas（ISR）
1、ISR不只是追随者副本集合，它必然包括 Leader 副本。甚至在某些情况下，ISR 只有 Leader 这一个副本
2、通过Broker 端replica.lag.time.max.ms 参数（Follower 副本能够落后 Leader 副本的最长时间间隔）值来控制哪个追随者副本与 Leader 同步？只要一个 Follower 副本落后 Leader 副本的时间不连续超过 10 秒，那么 Kafka 就认为该 Follower 副本与 Leader 是同步的，即使此时 Follower 副本中保存的消息明显少于 Leader 副本中的消息。
3、ISR 是一个动态调整的集合，而非静态不变的。
某个追随者副本从领导者副本中拉取数据的过程持续慢于 Leader 副本的消息写入速度，那么在 replica.lag.time.max.ms 时间后，此 Follower 副本就会被认为是与 Leader 副本不同步的，因此不能再放入 ISR 中。此时，Kafka 会自动收缩 ISR 集合，将该副本“踢出”ISR。
倘若该副本后面慢慢地追上了 Leader 的进度，那么它是能够重新被加回 ISR 的。
4、ISR集合为空则leader副本也挂了，这个分区就不可用了，producer也无法向这个分区发送任何消息了。（反之leader副本挂了可以从ISR集合中选举leader副本）
七、kafka leader副本所在broker挂了，leader副本如何选举
1、ISR不为空，从ISR中选举
2、ISR为空，Kafka也可以从不在 ISR 中的存活副本中选举，这个过程称为Unclean 领导者选举，通过Broker 端参数 unclean.leader.election.enable 控制是否允许 Unclean 领导者选举。开启 Unclean 领导者选举可能会造成数据丢失，但好处是，它使得分区 Leader 副本一直存在，不至于停止对外提供服务，因此提升了高可用性。反之，禁止 Unclean 领导者选举的好处在于维护了数据的一致性，避免了消息丢失，但牺牲了高可用性。
一个分布式系统通常只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）中的两个。显然，在这个问题上，Kafka 赋予你选择 C 或 A 的权利。
强烈建议不要开启unclean leader election，毕竟我们还可以通过其他的方式来提升高可用性。如果为了这点儿高可用性的改善，牺牲了数据一致性，那就非常不值当了。
ps1：leader副本的选举也可以理解为分区leader的选举
ps2：broker的leader选举与分区leader的选举不同，
Kafka的Leader选举是通过在zookeeper上创建/controller临时节点来实现leader选举，并在该节点中写入当前broker的信息
{“version”:1,”brokerid”:1,”timestamp”:”1512018424988”}
利用Zookeeper的强一致性特性，一个节点只能被一个客户端创建成功，创建成功的broker即为leader，即先到先得原则，leader也就是集群中的controller，负责集群中所有大小事务。
当leader和zookeeper失去连接时，临时节点会删除，而其他broker会监听该节点的变化，当节点删除时，其他broker会收到事件通知，重新发起leader选举
八、如果允许 Follower 副本对外提供读服务，你觉得应该如何避免或缓解因 Follower 副本与 Leader 副本不同步而导致的数据不一致的情形？
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