生产者发送数据可靠性保证图解
为了保证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 表示确认收到），如果producer收到ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。
两种数据同步方案，Kafka选择了第二种，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的影响比较小。
ISR
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。这个问题需要解决。
leader维护了一个动态的in-sync replica set（ISR），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producer发送ack。如果follower长时间未想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。
ack应答级别
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：
0：
这一操作提供了一个最低的延迟，partition的leader接收到消息还没有写入磁盘就已经返回ack，当leader故障时有可能丢失数据；
1：
当partition的leader落盘成功后返回ack，如果在follower同步成功之前leader故障，那么将会丢失数据。
-1：
当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，那么会造成数据重复
leader和follower故障处理细节
LEO指每个副本的最大的offset；
HW ：指的是消费者能看到的最大offset，ISR队列中的最小的LEO
（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，并将文件高于HW的部分截取掉，从HW（指follower发生故障前最新的一次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的一致性，并不能保证数据不丢失或者不重复。
