上文我们已经学到，
- 一个Topic（主题）会有多个Partition（分区）
- 为了保证高可用，每个分区有多个Replication（副本）
- 副本分为Leader 和 Follower 两个角色，Follower 从Leader同步数据
- Leader副本对外提供读写服务
- 当Leader副本挂掉，从ISR中选一个Follower副本成为新的Leader对外继续提供服务
- 那么就要保证分区各副本间数据一致性
- 已提交，Leader副本已经被Follower 都同步的消息
- 未提交，Leader已经写入，还没有被Follower同步的消息
- 对消费者而言，已提交的消息都可以拿到
- Leader 和 Follower副本上都有HW 和 LEO
- Leader副本除了自己的LEO，还存Follower的LEO
HW （High WaterMarker） 高水位
高水位可以理解为一个横切面，拉齐分区所有副本已经写入的消息，保证HW前的消息你有我有全都有啊，水桶原理
这里要注意，所有副本指的是ISR列表中的同步副本，OSR中同步慢的副本不管
LEO （Log End Offset） 日志末端位移
就是分区该副本下一个消息写入的位移（offset），当前副本最后一条消息的位移是13，下一个消息写入14位置
Follower 副本何时更新LEO呢？
- 对于Leader副本来说，每次写入消息，都会更新LEO的值
- Follower 副本不停地向Leader副本发送Fetch请求，一旦获取数据后就写入日志文件中进行备份，同时更新LEO值
- 其实Follower跟Leader一样，写入数据时更新自己的LEO值
那么Leader 端的Follower的LEO 什么时候更新呢？
- 当Leader接收到Follower发起的Fetch请求
- 先从Log文件中读取数据
- 先更新Leader中存储的Follower的LEO
- 再将数据返回给Follower
- 这里会不会存在Leader更新了Follower的LEO，但是Follower实际并没有收到返回的消息，而造成Follower 所在broker 和 Leader所在broker存的LEO值不一致呢？
Follower 何时更新HW呢？
- Follower写入数据后，会更新自己的LEO值，然后就尝试更新自己的HW值
- HW值是怎么算的呢？
- 是根据自己当前LEO值与Leader返回的HW值比较，去较小值作为HW更新
- 这很好理解，Leader中记录的HW是所有副本HW最小的值，也就是同步最慢的那个副本的LEO，每个副本都需要知道这个事，自己不是最小那就记别人的值
Leader 何时更新HW呢？
- Leader中存储的HW就是整个分区的HW，直接影响消息对消费者的可见性
- Leader更新HW有4中情况
- Leader接收生产者发送过来的消息，写入文件后，检查是否需要更新HW
- Follower副本选举成为新的Leader是，Kafka会尝试去更新分区HW
- Broker崩溃，导致副本被踢出ISR，Kafka会检查分区HW是否有被更新的必要
- Leader处理Follower的Fetch请求是，先从Log读取数据，然后尝试跟新HW值
- 正常情况下就是2种： leader处理producer请求，leader处理follower的fetch请求
Leader 的HW值是怎么更新的呢？
- 先选出所有满足条件的副本，ISR同步副本
- 比较它们的LEO（包括leader的LEO）
- 选择
最小的LEO值作为HW