1. 高水位
1.1 高水位的作用
在Kafka中，高水位的作用主要有两个
- 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。
假设这是某个分区 Leader 副本的高水位图。首先，请注意图中的“已提交消息”和“未提交消息”。之前在讲到 Kafka 持久性保障的时候，特意对两者进行了区分。现在，再次强调一下。在分区高水位以下的消息被认为是已提交消息，反之就是未提交消息。
消费者只能消费已提交消息，即图中位移小于 8 的所有消息。注意，这里我们不讨论 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，它不只是简单依赖高水位来判断。它依靠一个名为 LSO（Log Stable Offset）的位移值来判断事务型消费者的可见性。
另外，位移值等于高水位的消息也属于未提交消息。也就是说，高水位上的消息是不能被消费者消费的。
1.2 Log End Offset（LEO）
Log End Offset（LEO）表示副本写入下一条消息的位移值。注意，数字 15 所在的方框是虚线，这就说明，这个副本当前只有 15 条消息，位移值是从 0 到 14，下一条新消息的位移是 15。显然，介于高水位和 LEO 之间的消息就属于未提交消息。这也从侧面告诉了我们一个重要的事实，那就是：同一个副本对象，其高水位值不会大于 LEO 值。
高水位和 LEO 是副本对象的两个重要属性。Kafka 所有副本都有对应的高水位和 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。换句话说，分区的高水位就是其 Leader 副本的高水位。
2. 高水位和LEO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，但实际上，在 Leader 副本所在的 Broker 上，还保存了其他 Follower 副本的HW和LEO 值。
如上图所示，Broker 0 上保存了某分区的 Leader 副本和所有 Follower 副本的 LEO 值，而 Broker 1 上仅仅保存了该分区的某个 Follower 副本。Kafka 把 Broker 0 上保存的这些 Follower 副本又称为远程副本（Remote Replica）。Kafka 副本机制在运行过程中，会更新 Broker 1 上 Follower 副本的高水位和 LEO 值，同时也会更新 Broker 0 上 Leader 副本的高水位和 LEO 以及所有远程副本的 LEO，但它不会更新远程副本的高水位值，也就是我在图中标记为灰色的部分。
保存远程副本的作用主要是帮助 Leader 副本确定其高水位，也就是分区高水位。下图是副本同步机制：
2.1 Leader副本保持同步
与Leader副本保持同步的判断条件有两个：
- 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10秒）
2.2 更新机制
2.2.1 Leader副本
处理生产者请求的逻辑如下：
1. 写入消息到本地磁盘。
2. 更新分区高水位值。
i. 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）。
ii. 获取 Leader 副本高水位值：currentHW。
iii. 更新 currentHW = max{currentHW, min（LEO-1, LEO-2, ……，LEO-n）}。
处理 Follower 副本拉取消息的逻辑如下：
1. 读取磁盘（或页缓存）中的消息数据。
2. 使用 Follower 副本发送请求中的位移值更新远程副本 LEO 值。
3. 更新分区高水位值（具体步骤与处理生产者请求的步骤相同）。
2.2.2 Follower副本
从 Leader 拉取消息的处理逻辑如下：
1. 写入消息到本地磁盘。
2. 更新 LEO 值。更新高水位值。
i. 获取 Leader 发送的高水位值：currentHW。
ii. 获取步骤 2 中更新过的 LEO 值：currentLEO。
iii. 更新高水位为 min(currentHW, currentLEO)。
3. 副本同步全流程
当生产者发送一条消息时，Leader 和 Follower 副本对应的高水位是怎么被更新的呢？
首先是初始状态。下面这张图中的 remote LEO 就是刚才的远程副本的 LEO 值。在初始状态时，所有值都是 0。
当生产者给主题分区发送一条消息后，状态变更为：
此时，Leader 副本成功将消息写入了本地磁盘，故 LEO 值被更新为 1。
Follower 再次尝试从 Leader 拉取消息。和之前不同的是，这次有消息可以拉取了，因此状态进一步变更为：
这时，Follower 副本也成功地更新 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，还没有被更新。它们需要在下一轮的拉取中被更新，如下图所示：
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，因此 Follower 副本这次请求拉取的是位移值 =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。做完这些之后，它会将当前已更新过的高水位值 1 发送给 Follower 副本。Follower 副本接收到以后，也将自己的高水位值更新成 1。至此，一次完整的消息同步周期就结束了。事实上，Kafka 就是利用这样的机制，实现了 Leader 和 Follower 副本之间的同步。
4. Leader Epoch
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。如果把上面那个例子扩展到多个 Follower 副本，情况可能更糟，也许需要多轮拉取请求。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是存在错配的。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 版本正式引入了 Leader Epoch 概念，来规避因高水位更新错配导致的各种不一致问题。
所谓 Leader Epoch，我们大致可以认为是 Leader 版本。它由两部分数据组成。
- Epoch。一个单调增加的版本号。每当副本领导权发生变更时，都会增加该版本号。小版本号的 Leader 被认为是过期 Leader，不能再行使 Leader 权力。
- 起始位移（Start Offset）。Leader 副本在该 Epoch 值上写入的首条消息的位移。
举个例子来说明一下 Leader Epoch。假设现在有两个 Leader Epoch<0, 0> 和 <1, 120>，那么，第一个 Leader Epoch 表示版本号是 0，这个版本的 Leader 从位移 0 开始保存消息，一共保存了 120 条消息。之后，Leader 发生了变更，版本号增加到 1，新版本的起始位移是 120。
Kafka Broker 会在内存中为每个分区都缓存 Leader Epoch 数据，同时它还会定期地将这些信息持久化到一个 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。如果该 Leader 是首次写入消息，那么 Broker 会向缓存中增加一个 Leader Epoch 条目，否则就不做更新。这样，每次有 Leader 变更时，新的 Leader 副本会查询这部分缓存，取出对应的 Leader Epoch 的起始位移，以避免数据丢失和不一致的情况。
接下来看一个实际的例子，它展示的是 Leader Epoch 是如何防止数据丢失的。
引用 Leader Epoch 机制后，Follower 副本 B 重启回来后，需要向 A 发送一个特殊的请求去获取 Leader 的 LEO 值。在这个例子中，该值为 2。当获知到 Leader LEO=2 后，B 发现该 LEO 值不比它自己的 LEO 值小，而且缓存中也没有保存任何起始位移值 > 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，即副本是否执行日志截断不再依赖于高水位进行判断。
现在，副本 A 宕机了，B 成为 Leader。同样地，当 A 重启回来后，执行与 B 相同的逻辑判断，发现也不用执行日志截断，至此位移值为 1 的那条消息在两个副本中均得到保留。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 会使用这个条目帮助判断后续是否执行日志截断操作。这样，通过 Leader Epoch 机制，Kafka 完美地规避了这种数据丢失场景。
