分区下的副本因子
创建副本因子数，应该小于等于可用的broker数。
副本因子操作的单位，是以分区partition为单位的。
当有多个副本数时，kafka并不是将多个副本同时对外提供读取和写入。
作用是让kafka读取和写入数据时高可靠。
副本因子数是包含本身，同一个副本因子不能放在同一个broker中。
在有多个副本的情况下，kafka会为同一个分区下的区分设置角色关系，一个leader和多个follower
leader负责与外面的producer和consumer读写处理，而follower负责同步leader中的数据。
如果某一个分区，有3个副本因子，就算其中一个挂掉，那么只会在剩下的两个中，选择一个leader，但不会在其他的broker中另起一个副本，因为在另一台broker启动新的分区副本，就需要数据传递，会占用网络IO，阻塞该broker正常的性能。如果所有的副本都挂了，生产者如果生产的数据是指定分区的话，将写入不成功。（写入不成功，就需要数据重复去写，直到生产环境中有一个分区副本启动起来了，会选举这个分区副本为leader，接收消息）
ISR：in-sycn-replicas，kafka系统中，正在参与消息同步的分区副本。
ACK：确认机制。
生产者推消息，使用同步的方式，每次推消息，都等待返回结果。也可以使用异步的方式，推完消息不等待结果，而是提供一个回调函数。
生产者推送消息返回结果的策略，又可以设置为：
1.所有分区副本，都确认接收到消息，返回结果。
2. 不需要确定，数据可能会丢失。比如leader挂掉了。如何处理这样的情况，需要再次发送数据。
3.只需要leader确认
4.部分确认
分区副本，通过一个后台线程ReplicaFetherThread，完成对leader数据的同步。
问题：如何保证数据的一致性？
问题，如何保证数据丢失和数据重复？
数据丢失，可以再次发送数据，再次发送数据又可能造成数据重复。
