- 高水位介绍
你可能听说过高水位但不一定耳闻过Leader Epoch。前者是Kafka中重要概念，而后者是社区0.11版本新推出的，主要是为了弥补高水位机制的一些缺陷。
首先来看一下基本定义，什么是高水位？或者说什么是水位？水位一词多用于流式处理领域，比如Spark Streaming或Flink框架中都有水位的概念。教科书中关于水位的的经典定义是：在时刻T，任意创建时间为T'，且T' <= T 的所有事件都已经到达或被观测到，那么T就被定义为水位。另外的还有这样表述水位的：水位是一个单调增加且表征最早未完成工作的时间戳。借别人一张图来说明一下：
图中Completed的蓝色部分代表已完成工作，In-Flight的红色部分代表正在进行的工作，两者的边界是水位线。Kafka的水位不是时间戳，更与时间无关，他和位置信息绑定，即是用消息位移表征。Kafka源码中使用的是高水位，下面统一使用高水位或它的缩写HW，Kafka中海油低水位( Low Watermark )，它是与Kafka删除消息相关联的概念。
高水位的作用：
定义消息可见性，即用来标识分区下的哪些消息是可以被消费者消费的；
帮助Kafka完成副本同步。
下面这张图展示了多个与高水位相关的Kafka术语，我来详细解释一下并澄清一些常见的误区：
假设这是某个分区Leader副本的高水位图，在高水位以下的消息，即位移小于8的所有消息，被认为是已提交消息，其他的是未提交消息，位移值等于高水位的消息也属于未提交消息。注意，这里不讨论Kafka事务，因为事务机制会影响消费者所能看到的消息的范围，他不只是简单依赖高水位来判断，也依靠LSO ( Log Stable Offset ) 的位移值来判断事务性消费者的可见性。
图中还有一个日志末端位移的概念，即Log End Offset，简称LEO，它表示副本写入下一条消息的位移值，这个副本当前只有15条消息，位移值0到14，下一条新消息位移值是15。从图中看来，也从一个侧面告诉我们，高水位值不会大于LEO值。高水位和LEO是副本对象两个重要属性，Kafka所有副本都有对应高水位和LEO值，而不仅仅是Leader副本。只不过Leader副本比较特殊，Kafka使用Leader副本的高水位来定义所在分区的高水位，即分区高水位也就是Leader副本的高水位。
- 高水位更新机制
现在，我们知道了每个副本对象都保存了一组高水位值和LEO值，实际上，在Leader副本所在Broker上，还保存了Follower副本的LEO值。
图中，我们可以看到，Broker 0上保存了某分区的Leader副本和所有Follower副本的LEO值，而Broker1上仅仅保存该分区的某个Follower副本。Kafka把Broker0上保存的这些Follower副本又称为远程副本。Kafka副本机制在运行过程中，会更新Broker 1上Follower副本高水位和LEO值，同时也会更新Broker 0是上Leader副本的高水位和LEO以及所有远程副本的LEO值，但不会更新远程副本的高水位值。为什么要在Broker 0上保存这些远程副本呢？主要作用是，帮助Leader副本确定高水位，也就是分区高水位。下表展示了这些值被更新的时机，只有搞清楚了更新机制，才能开始讨论Kafka副本机制原理，以及它是如何使用高水位来执行副本消息同步的。
这里稍微解释一下，什么叫与Leader副本保持同步，判断条件有两个：
该远程Follower副本在ISR中；
该远程Follower副本LEO 值落后于Leader副本LEO值的时间，不超过Broker端参数replica.lag.time.max.ms的值，默认值是10秒。
咋一看，这两条件像一回事，因为目前某个副本能否进入ISR就是靠第2个条件判断。但有些会发生这样的情况：即Follower副本已经追上Leader进度，却不在ISR中，比如刚刚重启回来的副本。如果Kafka只判断第1个条件，就可能出现某些副本具备进入ISR资格，但却尚未进入ISR中的情况。此时，分区高水位就可能超过ISR中副本LEO，而高水位>LEO的情形是不被允许的。下面，再从Leader副本和Follower副本两个维度，总结一下高水位和LEO的更新机制。
Leader副本中，处理生产者请求的逻辑如下：
写入消息到本地磁盘；
更新分区高水位值：获取Leader副本所在Broker端保存的所有远程副本LEO值{LEO-1,LEO-2, ..., LEO-n}；获取Leader副本高水位值，currentHW；更新currentHW=max(currentHW, LEO-1, LEO-2, ..., LEO-n)。
处理Follower副本拉取消息的逻辑如下：
读取磁盘（或页缓存）中的消息数据；使用Follower副本发送请求中的位移值更新远程副本LEO值；更新分区高水位值（同上）。
Follower副本中，从Leader拉取消息的处理逻辑如下：
写入消息到本地磁盘；更新LEO值；更新高水位值：获取Leader发送的高水位值，currentHW；获取currentLEO；更新高水位为min(currentHW, currentLEO)。
- 副本同步机制解析
举几个实际的例子，说明Kafka副本同步的全流程。该例子使用一个单分区且有两个副本的主题，当生产发送一条消息时，Leader和Follower副本对应高水位是怎么被更新的呢？首先是初始状态。remote LEO就是远程副本的LEO值。在初始状态下，所有值都是0，当生产者给主题分区发送一条消息后，Leader副本将消息写入本地磁盘，故LEO值被更新为1 。
当Follower副本再次尝试从Leader拉取消息，这次有消息可以拉取了，Follower副本也更新LEO为1.此时，Leader和Follower副本的LEO都是1 ，但各自的高水位依然是0，他们需要在下一轮的拉取中被更新。
在新一轮的拉取请求中，由于位移值是0的消息已经拉取成功，这次请求拉取的位移值=1的消息。Leader副本接收到此请求后，更新远程副本LEO为1 ，然后更新Leader高水位为1，然后将自己高水位值1发送给Follower副本，Follower副本接收到后也将自己的HW更新为1.至此，一次完整的消息同步周期就结束了。
- Leader Epoch登场
依托于高水位，Kafka既界定了消息的对外可见性，又实现了异步的副本同步机制。但还是要思考一下这里存在的问题。从刚才的分析中，我们知道，Follower副本的高水位更新需要一轮额外的拉取请求才能实现，如果把上面例子扩展到多个Follower副本，可能徐亚多轮拉取请求。也就是说，Leader副本高水位更新和Follower副本高水位更新在时间上存在错配，这种错配是很多“数据丢失”或“数据不一致”问题的根源。基于此，社区在0.11版本正是引入Leader Epoch概念，规避高水位更新错配导致的各种不一致问题。
所谓的Leader Epoch。大致可认为是Leader版本，由两部分组成：Epoch 和 起始位移。
Epoch，一个单调增加的版本号，每当副本领导权发生变更，都会增加该版本号。小版本号的Leader被认为是过期的，不能再行使Leader权力。
起始位移，Leader副本在该Epoch值上写入首条消息的位移。
举个例子来说明Leader Epoch，假设现在有两个Leader Epoch，<0, 0>和<1, 120>，第一个表示版本号是0，从位移0开始保存消息，保存了120条消息。之后，Leader发生变更，版本号增加到1，起始位移是120。Kafka Broker会在内存中为每个分区都缓存Leader Epoch数据，同时还定期将这些信息持久化到checkpoint文件中。当Leader副本写入消息到磁盘时，Broker会尝试更新这部分缓存，如果是首次写入，就增加一条Leader Epoch条目，否则不做更新。
先来看看单纯依赖高水位是怎么造成数据丢失的。开始时，Leader副本A和副本B都处于正常状态，某个使用默认acks设置的生产者程序向A发送两条消息，A全部写入成功，此时Kafka会通知生产者说两条消息全部发送成功。假设Leader和Follower都写入两条消息，而且Leader副本高水位已经更新，但Follower副本还未更新，因为Follower副本高水位更新与Leader副本有时间错配。倘若此时，副本B所在Broker宕机，重启，副本B会执行截断日志操作，将LEO调整为之前的高水位值，也就是1。这就是说，位移值为1的那条消息被副本B从磁盘删除，此时副本B的底层磁盘文件只保存有1条消息，即位移值为0的那条消息。
然后副本B从A拉取消息，执行正常的消息同步。但是突然副本A所在Broker宕机，Kafka就别无选择，只能让副本B成为新的Leader，此时，当A回来，需要执行相同的日志截断操作，即高水位调整为与B的相同值，也就是1.这样位移值为1的那条消息就丢失了。这个场景发生的前提是Broker端参数min.insync.replicas设置为1。此时一旦消息被写入到Leader副本磁盘，就被认为是已提交状态，但现有的时间错配问题导致Follower端的高水位更新是有滞后的。如果在这个短暂的之滞后时间窗口内，接连发生Broker宕机，那么这类数据丢失就不可避免。
下面看看利用Leader Epoch机制规避这种数据丢失。场景和之前类似，只不过引用Leader Epoch机制，Follower副本B重启回来后，向A发送一个特殊请求去获取Leader的LEO值，这里为2。当获知Leader LEO=2后，B发现LEO值不比他自己的LEO值小，而且缓存也没有保存任何起始位移>2 的Epoch条目，因此B无需执行任何日志截断操作。这是对高水位机制的一个明显改进，及副本是否执行日志截断不再依赖高水位进行判断。同样地，当A重启回来之后，执行与B相同逻辑判断，这样位移值为1的那条消息在两副本中均保存下来。后面当生产者程序向B写入新消息时，副本B所在的Broker缓存中，会生成新的Leader Epoch条目：[Epoch=1，Offset=2]。之后，副本B会依据这个条目判断后续是否会执行日志截断操作。
