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消息发送过程
使用Kafka发送消息时，一般有两种方式分别是：
- 同步发送
- 异步发送
同步发送时，可以在发送消息后，通过get方法等待消息结果，这种情况能够准确的拿到消息最终的发送结果，要么是成功、要么是失败。
而异步发送，是采用了callback的方式进行回调的，可以大大的的提升消息的吞吐量，也可以根据回调来判断消息是否发送成功。
不管是同步发送还是异步发送，最终都需要在Producer端把消息发送到Broker中，那么这个过程大致如下:
Kafka的Producer在发送消息时通常涉及两个线程，主线程(Main)和发送线程(Sender)和一个消息累加器(RecordAccumulator)
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Main线程是Producer的入口，负责初始化Producer的配置、创建KafkaProducer实例并执行发送逻辑。它会按照用户定义的发送方式(同步或异步)发送消息,然后等待消息发送完成。一条消息的发送，在调用send方法后，会经过拦截器、序列化器及分区器。拦截器主要用于在消息发送之前和之后对消息进行定制化的处理，如对消息进行修改、记录日志、统计信息等。序列化器负责将消息的键和值对象转换为字节数组，以便在网络上传输。分区器决定了一条消息被发送到哪个Partition中。它根据消息的键(如果有)或者特定的分区策略，选择出一个目标Partition。
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RecordAccumulator在Kafka Producer中起到了消息积累和批量发送的作用，当Producer发送消息时，不会立即将每条消息发送到Broker，而是将消息添加到RecordAccumulator维护的内部缓冲区中，RecordAccumulator会根据配置的条件(如batch.size、linger.ms)对待发送的消息进行批量处理。当满足指定条件时，RecordAccumulator将缓冲区中的消息组织成一个批次(batch)，然后一次性发送给Broker。如果发送失败或发生错RecordAccumulator可以从将消息重新分配到新的批次中进行重试。这样可以确保消息不会丢失,同时提高消息的可靠性。
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Send线程是负责实际的消息发送和处理的。发送线程会定期从待发送队列中取出消息，并将其发送到对应的Partition的 Leader Broker上。它主要负责网络通信操作,并处理发送请求的结果,包括确认的接收、错误处理等。
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NetworkClient和Selector是两个重要的组件，分别负责网络通信和1/0多路复用。
发送线程会把消息发送到Kafka集群中对应的Partition的Parrtition Leader，Partition Leader接收到消息后，会对消息进行一系列的处理。它会将消息写入本地的日志文件(Log)，存储为segment文件，因为是顺序写，segment文件也是顺序截断，为了保证数据的可靠性和高可用性，Kafka使用了消息复制机制。Leader Broker接收到消息后，会将消息复制到其他副本(Partition Follower)。副本是通过网络复制数据的，它们门会定期从LeaderBroker同步消息。
每一个Partition Follower在写入本地log之后，会向Leader发送一个TACK，但是我们的Producer其实也是需要依赖ACK才能知道消息有没有投递成功的，而这个ACK是何时发送的,Producer又要不要关心呢? 这就涉及到了kafka的ack机制，生产者会根据设置的request.required.acks参数不同，选择等待或或直接发送下一条消息:
- request.required.acks = 0
表示Producer不等待来自Leader的ACK确认，直接发送送下一条消息。在这种情况下，如果Leader分片所在服务器发生宕机，那么这些已经发送的数据会丢失。 - request.required.acks = 1
表示Producer等待来自Leader的ACK确认，当收到确认人后才发送下一条消息。在这种情况下，消息一定会被写入到 Leader服务器，但并不保证Follow节点已已经同步完成。所以如果在消息已经被写入Leader分片，但是还未同步到Follower节点，此时Leade分片所在服务器宕机了，那么这条消息也就丢失了，无法被消费到。 - request.required.acks = -1
Leader会把消息复制到集群中的所有ISR(In-Sync Replicas，同步副本)，要等待所有ISR的ACK确认后，再向Producer发送ACK消息，然后Producer再继续发下下一条消息。
ISR机制
Kafka 中的 ISR（In-Sync Replicas）机制是一种用于确保数据可靠性和一致性的重要机制。ISR 是一组副本，它包括分区的领导者（Leader）和追随者（Follower）副本，这些副本与领导者保持数据同步。以下是关于 Kafka 的 ISR 机制的详细介绍：
- 意义：
ISR 机制动态维护了一个与 Leader 副本保持同步的副本集合，只有在 ISR 集合中的副本才有资格参与 Leader 的选举。通过 ISR 机制，可以确保在 Leader 副本出现故障时，能够快速从 ISR 集合中选举出新的 Leader，从而避免数据丢失和服务中断。
- 用途：
- 保证数据可靠性：ISR 机制通过副本冗余机制，提供了 Kafka 消息的高可靠性。
- 实现故障转移：ISR 机制可以做到故障转移，保障服务的可用性。当 Leader 副本出现故障时，Kafka 会从 ISR 集合中选举出新的 Leader，从而保证服务的连续性。
- 平衡复制方案：ISR 机制平衡了主从架构下，复制方案的选择（同步/异步/少数服从多数），让使用者根据参数自行选择。
- 实现方式：
- 数据同步：Leader Replica 接收到 Producer 发送的消息后，将其写入本地日志，并通过 Pull 模式等待 Follower Replica 主动拉取。Follower Replica 从 Leader Replica 拉取数据并写入本地日志后，将拉取偏移量（fetch offset）返回给 Leader。
- 同步状态监测：Leader Replica 持续监控每个 Follower Replica 的拉取偏移量，将其与自身的最新消息偏移量（log end offset）进行比较。若 Follower Replica 的拉取偏移量与 Leader 相差不超过一定阈值（由 replica.lag.time.max.ms 参数控制），则认为该 Follower 处于同步状态，将其纳入 ISR。
- ISR 调整：当 Follower Replica 因网络延迟、Broker 故障等原因导致拉取偏移量落后过多，超出阈值时，Leader Replica 会将其从 ISR 中移除。当 Follower Replica 恢复同步后，再次将其加入 ISR。
- 详细过程
当消息被写入Kafka的分区时，它首先会被写入Leader，然后LLeader将消息复制给ISR中的所有副本。只有当ISR中的所有副本都成功地接收到并确认了消息后，主副本才会认为消息已成功提交。这种机制确保了数据的可靠性和一致性。
在Kafka中，ISR(In-Sync Replicas)列表的维护是通过副本状态和配置参数来进行的。具体的ISR列表维护机制在不同的Kafka版本中有所变化。
- 在0.9.x之前的版本，Kafka有一个核心的参数:replica.lag.max.messages，表示如果Follower落后
Leader的消息数量超过了这个参数值，就认为Follower就会从ISR列表里移除。
但是，基于replica.lag.max.messages 这种实现，在瞬间高并发访问的情况下会有问题:比如Leader瞬间接收到几万条消息,然后所有Follower还没来得及同步过去,此时所有follower都会被踢出ISR列表。
- Kafka从0.9.x版本开始，引入了 replica.lag.max.ms参数，表示如果果某个Follower的LEO (latest end
offset)一直落后Leader超过了10秒，那么才会被从ISR列表里移除。
这样的话,即使出现瞬间流量,导致Follower落后很多数据,但是只要在限定的时间内尽快追上来就行了。
总之，通过 ISR 机制，Kafka 可以保证在 Leader 副本出现故障时，能够快速从 ISR 集合中选举出新的 Leader，从而避免数据丢失和服务中断。同时，ISR 机制也可以提高 Kafka 系统的可靠性和可用性。