💡HW LEO
相信大家在上一篇文章已经知道啦，HW 就是高水位的意思，也就是收到消息反馈的标识， LEO 末尾数据标识， 也就是代表着下一个需要发送的数据，或者消费者下一个需要消费的数据。
这一次我们来一起揭密一下HW LEO 到底怎么配合工作的达到高可用的目的，是否过程还有些什么问题？
💡HW LEO 运行流程
1.首先我们还是以寄邮件的例子来进行说明。假设快递员小苏呢 每天需要邮寄邮件给大妈 小王 和 小欣 ，但这次是广告邮件，广告商要求这次投递的邮件 需要每个人都收到了邮件 才算一个有效的投递 .
HW LEO初始化原理图 (1)
假设现在邮局开始收到广告商需要发出的邮件，此时邮局的LEO = 1 因为下一个邮件写入的是 1 HW 大家都还没有确认 所以HW还是0。
生产者发送信息后LEO变化
紧接着，快递员小苏开始将这些广告邮件开始派送了~
follower收到消息HW LEO变化
这时候大妈 小王 小欣都收到了邮件 所以对应的LEO都会进行修改为LEO=1 意思是下一次我要收1号邮件了 ，0号我已经收过了
然后通知邮局嘿，0号广告邮件我已经看到了， 产品确实很实惠，但是别给我在发了哈，一次就够了。
leader 接受到follower响应更新HW (1)
邮局说，好啦你们都收到了对吗， 好的这次发生成功 我更新一下HW先。 所以此时HW = 1，证明大家已经收到了0号邮件，可是小王他们都HW都还是0呢 ，那么他们应该怎么更新呢？
答案就是下一次邮件发送的时候 leader 会带上自己的HW 以及 对应的LEO 也就是下一次数据发送的时候进行更新，如下图所示
followerHW更新示意图
不知道小伙伴们看懂了这两个参数更新的流程吗？
首先呢LEO的更新逻辑都是一样的，就是有数据写入的时候 往后先移动一位，定义好下一个需要写入的标识
HW呢有所不一样
leader HW ： 当所有follower的LEO都更新了 ， 才会进行更新HW。
follower HW ： 只有当leader HW更新了 ，follower的HW才会进行更新，并且是第二次请求才会进行更新。
但是后面出现了这个情况， 小欣由于工作原因出差， 暂时无法接收到邮件， 那么怎么办呢？
由于Follower 有节点落后出现的问题
由上图可以知道 由于有节点落后，导致HW一直无法更新，并且kafka针对HW也有规定， 只有HW标识前的数据才能被读取， 也就是说HW=1 作为消费者来说只能看到0 和 1 的数据
后面的数据是无法看到的， 通过这个保证了数据的高可用。上述图中， 由于小欣同学出差导致了落后了， 这时候影响了HW的运行，导致了整体数据的堵塞，那么该怎么办呢？
💡ISR剔除机制
这时候其实kafka内部有一个剔除标准的， 也就是当你落后了多少数据 就把你剔除出去，就像上图的小欣 严重落后了 ， 那么就先暂时剔除出去。如下图所示
follower严重落后进行剔除
看这样他们又一次恢复正常啦，整体的LEO 以及 HW都在开始慢慢进行恢复这一一边添加 一边确认，保证了复制到准确性。
好啦~，以上就是HW 以及 LEO的整体运行流程.
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🗣️那么后续想要了解LEO以及HW在什么情况下数据会丢失呢？kafka又是怎么修复的呢？
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