注：ISR与OSR列表数据是存储在Zookeeper的Partition中的（一个Topic可能会配置多个partition）。
一、Kafka副本
Kafka中主题的每个Partition有一个预写式日志文件，每个Partition都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到Partition中，Partition中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset,
确定它在分区日志中唯一的位置。
Kafka每个topic的partition有N个副本，其中N是topic的复制因子。Kafka通过多副本机制实现故障自动转移，当Kafka集群中一个Broker失效情况下仍然保证服务可用。在Kafka中发生复制时确保partition的预写式日志有序地写到其他节点上。N个replicas中。其中一个replica为leader，其他都为follower，leader处理partition的所有读写请求，与此同时，follower会被动定期地去复制leader上的数据。
Kafka必须提供数据复制算法保证,如果leader发生故障或挂掉，一个新leader被选举并接收客户端的消息成功写入。Kafka确保从同步副本列表中选举一个副本为leader,或者换句话说,follower追赶leader数据。leader负责维护和跟踪ISR中所有follower滞后状态。当生产者发送一条消息到Broker,leader写入消息并复制到所有follower。消息提交之后才被成功复制到所有的同步副本。消息复制延迟受最慢的follower限制,重要的是快速检测慢副本,如果follower”落后”太多或者失效,leader将会把它从replicas从ISR移除。
二、Partition 中 Follower 追上 Leader 的含义
Kafka中每个partition的follower没有“赶上”leader的日志可能会从同步副本列表中移除。下面用一个例子解释一下“追赶”到底是什么意思。请看一个例子：主题名称为foo 1 partition 3 replicas。假如partition的replication分布在Brokers 1、2和3上，并且Broker 3消息已经成功提交。同步副本列表中1为leader、2和3为follower。假设replica.lag.max.messages设置为4，表明只要follower落后leader不超过3，就不会从同步副本列表中移除。replica.lag.time.max设置为500 ms，表明只要follower向leader发送请求时间间隔不超过500 ms，就不会被标记为死亡,也不会从同步副本列中移除。
下面看看，生产者发送下一条消息写入leader，与此同时follower Broker 3 GC暂停，如下图所示:
直到follower Broker 3从同步副本列表中移除或追赶上leader log end offset，最新的消息才会认为提交。注意,因为follower Broker 3小于replica.lag.max.messages= 4落后于leader Broker 1，Kafka不会从同步副本列表中移除。在这种情况下,这意味着follower Broker 3需要迎头追赶上知道offset = 6,如果是,那么它完全“赶上” leader Broker 1 log end offset。让我们假设代理3出来的GC暂停在100 ms和追赶上领袖的日志结束偏移量。在这种状态下，下面partition日志会看起来像这样
三、是什么原因导致分区的 Follower 与 Leader 不同步
一个副本不同步Leader有如下几个原因：
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