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- Kafka 通过 副本机制 来保证数据的可靠性和一致性，每个分区都有一个 Leader 副本 和多个 Follower 副本 ，生产者和消费者只与 Leader 副本交互，Follower 副本从 Leader 副本同步数据。
- Kafka 使用 高水位（HW） 和 日志末端位移（LEO） 两个重要属性来定义消息的可见性和同步状态，HW 是指消费者能够看到的最大位移值，LEO 是指副本写入下一条消息的位移值。
- Kafka 在每次副本领导权发生变更时，都会增加一个单调递增的版本号，称为 Leader Epoch ，它用来规避因高水位更新错配导致的数据不一致问题。
- Kafka 的一致性保证是基于一个假设： ISR（In-Sync Replicas）列表中的副本都是同步的 ，ISR 列表是指与 Leader 副本保持同步的副本集合，只有 ISR 列表中的副本才有资格成为新的 Leader。
从本质上来讲，Kafka 基于“复制机制”保证数据的一致性，涉及
- Partition，每个Topic分为多个分区，每个分区都有一个唯一的标识 Partition ID
- Replica，每个Partition在不同的机器上可以有多个Replica，一个Replica是Leader，其他的是Follower。 Leader 负责处理所有的读写请求，而 Follower 则负责从领导者那里同步数据
3.ISR， ISR是一组与领导者同步的副本。 只有 ISR 中的副本才能被选为领导者。 如果副本不能及时从领导者同步数据，它将被从 ISR 中移除。 - 消息机制，在进行消息的提交、确认策略时所采取的相关措施等。
当然，还有日志等层面
ChatGPT 回答
Kafka是一种分布式消息系统，它的数据一致性原理是基于副本机制实现的。Kafka将每个分区的数据副本分布在多个Broker上，其中一个Broker被选为Leader，其他Broker作为Follower。Leader负责处理读写请求，Follower则从Leader同步数据。
当Producer向Kafka发送消息时，它会将消息发送到Leader，Leader将消息写入本地磁盘并将消息复制到所有Follower。只有当所有Follower都成功复制了消息后，Leader才会向Producer发送确认消息，表示消息已成功写入。
当Consumer从Kafka消费消息时，它会从Leader或Follower中读取数据。如果从Follower中读取数据，它会确保数据与Leader的数据一致。如果Follower落后于Leader，Consumer会等待Follower追上Leader的进度后再进行消费。
Kafka的数据一致性原理基于副本机制，可以保证数据的可靠性和一致性。即使某个Broker出现故障，其他Broker也可以接替它的工作，保证数据的正常处理。同时，Kafka还提供了多种机制来监控和管理副本，例如ISR（In-Sync Replicas）机制和Controller机制等，以保证数据的高可用性和可靠性。