kafka中的ISR、AR又代表什么？ISR伸缩又是什么？

分区中的所有副本统称为AR（Assigned Repllicas）。所有与leader副本保持一定程度同步的副本（包括Leader）组成ISR（In-Sync Replicas），ISR集合是AR集合中的一个子集。消息会先发送到leader副本，然后follower副本才能从leader副本中拉取消息进行同步，同步期间内follower副本相对于leader副本而言会有一定程度的滞后。前面所说的“一定程度”是指可以忍受的滞后范围，这个范围可以通过参数进行配置。与leader副本同步滞后过多的副本（不包括leader）副本，组成OSR(Out-Sync Relipcas),由此可见：AR=ISR+OSR。在正常情况下，所有的follower副本都应该与leader副本保持一定程度的同步，即AR=ISR,OSR集合为空。

Leader副本负责维护和跟踪ISR集合中所有的follower副本的滞后状态，当follower副本落后太多或者失效时，leader副本会吧它从ISR集合中剔除。如果OSR集合中follower副本“追上”了Leader副本，之后再ISR集合中的副本才有资格被选举为leader，而在OSR集合中的副本则没有机会（这个原则可以通过修改对应的参数配置来改变）

ISR的伸缩：

Kafka在启动的时候会开启两个与ISR相关的定时任务，名称分别为“isr-expiration"和”isr-change-propagation".。isr-expiration任务会周期性的检测每个分区是否需要缩减其ISR集合。这个周期和“replica.lag.time.max.ms”参数有关。大小是这个参数一半。默认值为5000ms，当检测到ISR中有是失效的副本的时候，就会缩减ISR集合。如果某个分区的ISR集合发生变更， 则会将变更后的数据记录到ZooKerper对应/brokers/topics//partition//state节点中。节点中数据示例如下：

{“controller_cpoch":26,“leader”:0,“version”:1,“leader_epoch”:2,“isr”:{0,1}}

其中controller_epoch表示的是当前的kafka控制器epoch.leader表示当前分区的leader副本所在的broker的id编号，version表示版本号，（当前半本固定位1），leader_epoch表示当前分区的leader纪元，isr表示变更后的isr列表。

除此之外，当ISR集合发生变更的时候还会将变更后的记录缓存到isrChangeSet中，isr-change-propagation任务会周期性（固定值为2500ms）地检查isrChangeSet，如果发现isrChangeSet中有ISR 集合的变更记录，那么它会在Zookeeper的/isr_change_notification的路径下创建一个以isr_change开头的持久顺序节点（比如/isr_change_notification/isr_change_0000000000), 并将isrChangeSet中的信息保存到这个节点中。kafka控制器为/isr_change_notification添加了一个Watcher，当这个节点中有子节点发生变化的时候会触发Watcher动作，以此通知控制器更新相关的元数据信息并向它管理的broker节点发送更新元数据信息的请求。最后删除/isr_change_notification的路径下已经处理过的节点。频繁的触发Watcher会影响kafka控制器，zookeeper甚至其他的broker性能。为了避免这种情况，kafka添加了指定的条件，当检测到分区ISR集合发生变化的时候，还需要检查一下两个条件：

（1）.上一次ISR集合发生变化距离现在已经超过5秒，

（2）.上一次写入zookeeper的时候距离现在已经超过60秒。

满足以上两个条件之一者可以将ISR写入集合的变化的目标节点。

有缩减就会有补充，那么kafka何时扩充ISR的？

随着follower副本不断进行消息同步，follower副本LEO也会逐渐后移，并且最终赶上leader副本，此时follower副本就有资格进入ISR集合，追赶上leader副本的判定准侧是此副本的LEO是否小于leader副本HW，这里并不是和leader副本LEO相比。ISR扩充之后同样会更新ZooKeeper中的/broker/topics//partition//state节点和isrChangeSet，之后的步骤就和ISR收缩的时的相同。

当ISR集合发生增减时，或者ISR集合中任一副本LEO发生变化时，都会影响整个分区的HW。

如下图所示，leader副本的LEO为9，follower副本的LEO为7，而follower2副本的LEO为6，如果判定这三个副本都处于ISR集合中，那么分区的HW为6，如果follower3已经判定失效副本被剥离出ISR集合，那么此时分区HW为leader副本和

 LW是Low Watermark的缩写，俗称“低水位”，代表AR集合中最小的logStartOffset值，副本的拉取请求（FetchRequest，它有可能触发新建日志分段而旧的的被清理，进而导致logStartoffset的增加）和删除请求（DeleteRecordRequest）都可能促使LW的增长。

kafka中的HW、LEO、LSO、LW等分别代表什么？

ISR与HW和LEO也有紧密的关系，HW是High Watermak的缩写， 俗称高水位，它表示了一个特定消息的偏移量（offset），消费之只能拉取到这个offset之前的消息。

如下，它代表一个日志文件，这个日志文件中有9条消息，第一消息的offset（LogStartOffset）为0，最后的一条消息offset为8，offset为9的消息用虚线框表示，代表下的一个待写入的消息。日志文件的HW为6.表示消费者只能拉取到offset0至5之间的消息，而offset为6的消息对消费者而言是不可见的。

LEO是Log End Offset的缩写，它表示了当前日志文件中下一条待写入消息的offset，如上图offset为9的位置即为当前日志文件LEO,LEO的大小相当于当前日志分区中最后一条消息的offset值加1。分区ISR集合中的每个副本都会维护自身的LEO，而ISR集合中最小的LEO即为分区的HW，对消费这而言只能消费HW之前的消息。

如下图，假设某个分区的ISR集合中有三个副本，即一个leader副本和两个follower副本，此时分区的LEO和HW都为3。消息3和消息4从生产者发出之后会被先存入leader副本。

在消息写入leader副本之后，follower副本会发送拉取请求来拉取消息3和消息4以进行消息同步。

在同步过程中，不同的follower副本的同步效率也不尽相同。如下图，在某一时刻follower1完全跟上了leader副本而follower2只同步了消息3，如此leader副本的LEO为5，follower1的LEO为5，Follower2的LEO为4。那么当前分区的HW最小值4，此时消费者可以消费到offset为0-3之间的消息。

写入消息如下图，所有的副本都成功写入了消息3和消息4，整个分区的HW和LEO为5，因此消费者可以消费offset为4的消息了。

 由此可见,kafka的复制机制不是完全的同步复制，也不是单纯的异步复制，事实上，同步复制要求所有能工作的Follower副本都复制完，这条消息才会被确认为成功提交，这种复制方式影响了性能。而在异步复制的情况下， follower副本异步地从leader副本中复制数据，数据只要被leader副本写入就被认为已经成功提交。在这种情况下，如果follower副本都没有复制完而落后于leader副本，如果突然leader副本宕机，则会造成数据丢失。Kafka使用这种ISR的方式有效的权衡了数据可靠性与性能之间的关系。

什么是LSO？

LSO特指LastStableOffset。它具体与kafka的事物有关。

  消费端参数——isolation.level,这个参数用来配置消费者事务的隔离级别。字符串类型，“read_uncommitted”和“read_committed”，表示消费者所消费到的位置，如果设置为“read_committed"，那么消费这就会忽略事务未提交的消息，既只能消费到LSO(LastStableOffset)的位置，默认情况下，”read_uncommitted",既可以消费到HW（High Watermak）的位置。

注：follower副本的事务隔离级别也为“read_uncommitted"，并且不可修改。

在开启kafka事务的同时，生产者发送了若干消息，（msg1，msg2，）到broker中，如果生产者没有提交事务（执行CommitTransaction），那么对于isolation.level=read_committed的消费者而言是看不多这些消息的，而isolation.level=read_uncommitted则可以看到。事务中的第一条消息的位置可以标记为firstUnstableOffset（也就是msg1的位置）。

这个LSO还会影响到kafka消费之后的量，(也就是kafka,Log,很多时候也称之为kafka堆积量)的计算 。如下图。

 在图中，对每一个分区而言，它Lag等于HW-ConsumerOffset的值，其中ComsmerOffset表示当前的消费的位移，当然这只是针对普通的情况。如果为消息引入了事务，那么Lag的计算方式就会有所不同。

如果当消费者客户端的isolation.level的参数配置为“read_uncommitted"（默认），那么Lag的计算方式不受影响，如果这个参数配置为“read_committed",那么就要引入LSO来进行计算了。

对于未完成的事务而言，LSO的值等于事务中的第一条消息所在的位置，（firstUnstableOffset）

对于已经完成的事务而言，它的值等同于HW相同，所以我们可以得出一个结论：LSO≤HW≤LEO

所以，对于分区中未完成的事务，并且消费者客户端的isolation.level参数配置为”read_committed

"的情况，它对应的Lag等于LSO-ComsumerOffset的值。