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在kafka中主要通过ISR机制来保证消息的可靠性。下面通过几个问题来说明kafka如何来保证消息可靠性与一致性
在zk中会保存AR（Assigned Replicas）列表，其中包含了分区所有的副本，其中 AR = ISR+OSR
ISR（in sync replica）：是kafka动态维护的一组同步副本，在ISR中有成员存活时，只有这个组的成员才可以成为leader，内部保存的为每次提交信息时必须同步的副本（acks = all时），每当leader挂掉时，在ISR集合中选举出一个follower作为leader提供服务，当ISR中的副本被认为坏掉的时候，会被踢出ISR，当重新跟上leader的消息数据时，重新进入ISR。
OSR（out sync replica）: 保存的副本不必保证必须同步完成才进行确认，OSR内的副本是否同步了leader的数据，不影响数据的提交，OSR内的follower尽力的去同步leader，可能数据版本会落后。
当写入到kakfa时，生产者可以选择是否等待0（只需写入leader）,1（只需同步一个副本） 或 -1（全部副本）的消息确认（这里的副本指的是ISR中的副本）。
需要注意的是“所有副本确认”并不能保证全部分配副本已收到消息。默认情况下，当acks=all时，只要当前所有在同步中的副本（ISR中的副本）收到消息，就会进行确认。所以Kafka的交付承诺可以这样理解：对没有提交成功的消息不做任何交付保证，而对于ISR中至少有一个存活的完全同步的副本的情况下的“成功提交”的消息保证不会丢失。
第一点：一个节点必须维持和zk的会话，通过zk的心跳检测实现
第二点：如果节点是一个slave也就是复制节点，那么他必须复制leader节点不能太落后。这里的落后可以指两种情况
1：数据复制落后，slave节点和leader节点的数据相差较大，这种情况有一个缺点，在生产者突然发送大量消息导致网络堵塞后，大量的slav复制受阻，导致数据复制落后被大量的踢出ISR。
2：时间相差过大，指的是slave向leader请求复制的时间距离上次请求相隔时间过大。通过配置 replica.lag.time.max就可以配置这个时间参数。这种方式解决了上述第一种方式导致的问题。
在kafka中有一个partition recovery机制用于恢复挂掉的partition。
每个Partition会在磁盘记录一个RecoveryPoint（恢复点）, 记录已经flush到磁盘的最大offset。当broker fail 重启时,会进行loadLogs。首先会读取该Partition的RecoveryPoint,找到包含RecoveryPoint点上的segment及以后的segment, 这些segment就是可能没有完全flush到磁盘segments。然后调用segment的recover,重新读取各个segment的msg,并重建索引。
优点：
以segment为单位管理Partition数据,方便数据生命周期的管理,删除过期数据简单
在程序崩溃重启时,加快recovery速度,只需恢复未完全flush到磁盘的segment即可
慢副本：在一定周期时间内follower不能追赶上leader。最常见的原因之一是I / O瓶颈导致follower追加复制消息速度慢于从leader拉取速度。
卡住副本：在一定周期时间内follower停止从leader拉取请求。follower replica卡住了是由于GC暂停或follower失效或死亡。
新启动副本：当用户给主题增加副本因子时，新的follower不在同步副本列表中，直到他们完全赶上了leader日志。
一个partition的follower落后于leader足够多时，被认为不在同步副本列表或处于滞后状态。
正如上述所说，现在kafka判定落后有两种，副本滞后判断依据是副本落后于leader最大消息数量(replica.lag.max.messages)或replicas响应partition leader的最长等待时间(replica.lag.time.max.ms)。前者是用来检测缓慢的副本,而后者是用来检测失效或死亡的副本
1. 两种选择：服务直接不可用一段时间等待ISR中副本恢复（祈祷恢复的副本有数据吧） 或者 直接选用第一个副本（这个副本不一定在ISR中）作为leader，这两种方法也是在可用性和一致性之间的权衡。
2. 服务不可用方式这种适用在不允许消息丢失的情况下使用，适用于一致性大于可用性，可以有两种做法
2.1 设置ISR最小同步副本数量，如果ISR的当前数量大于设置的最小同步值，那么该分区才会接受写入，避免了ISR同步副本过少。如果小于最小值那么该分区将不接收写入。这个最小值设置只有在acks = all的时候才会生效。
2.2 禁用unclean-leader选举，当isr中的所有副本全部不可用时，不可以使用OSR 中的副本作为leader，直接使服务不可用，直到等到ISR 中副本恢复再进行选举leader。
3. 直接选择第一个副本作为leader的方式，适用于可用性大于一致性的场景，这也是kafka在isr中所有副本都死亡了的情况采用的默认处理方式，我们可以通过配置参数 unclean.leader.election.enable来禁止这种行为，采用第一种方法。
broker的offset大致分为三种：base offset、high watemark（HW）、log end offset（LEO）
base offset：起始位移，replica中第一天消息的offset
HW：replica高水印值，副本中最新一条已提交消息的位移。leader 的HW值也就是实际已提交消息的范围，每个replica都有HW值，但仅仅leader中的HW才能作为标示信息。什么意思呢，就是说当按照参数标准成功完成消息备份（成功同步给follower replica后）才会更新HW的值，代表消息理论上已经不会丢失，可以认为“已提交”。
LEO：日志末端位移，也就是replica中下一条待写入消息的offset，注意哈，是下一条并且是待写入的，并不是最后一条。这个LEO个人感觉也就是用来标示follower的同步进度的。所以HW代表已经完成同步的数据的位置，LEO代表已经写入的最新位置，只有HW位置之前的才是可以被外界访问的数据。现在就来看一下之前，broker从收到消息到返回响应这个黑盒子里发生了什么。
broker 收到producer的请求
leader 收到消息，并成功写入，LEO 值+1
broker 将消息推给follower replica，follower 成功写入 LEO +1 …
所有LEO 写入后，leader HW +1
消息可被消费，并成功响应
上述过程从下面的图便可以看出：
选举leader常用的方法是多数选举法，比如redis等，但是kafka没有选用多数选举法，kafka采用的是quorum（法定人数）。
quorum是一种在分布式系统中常用的算法，主要用来通过数据冗余来保证数据一致性的投票算法。在kafka中该算法的实现就是ISR，在ISR中就是可以被选举为leader的法定人数。
在leader宕机后，只能从ISR列表中选取新的leader，无论ISR中哪个副本被选为新的leader，它都知道HW之前的数据，可以保证在切换了leader后，消费者可以继续看到HW之前已经提交的数据。
HW的截断机制：选出了新的leader，而新的leader并不能保证已经完全同步了之前leader的所有数据，只能保证HW之前的数据是同步过的，此时所有的follower都要将数据截断到HW的位置，再和新的leader同步数据，来保证数据一致。当宕机的leader恢复，发现新的leader中的数据和自己持有的数据不一致，此时宕机的leader会将自己的数据截断到宕机之前的hw位置，然后同步新leader的数据。宕机的leader活过来也像follower一样同步数据，来保证数据的一致性。
关于kafka是如何保证消息的可靠性与一致性就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。