kafka isr 原理

Kafka的ISR机制是通过以下原理实现的：

1. 当消息写入leader副本后，follower副本开始复制leader副本的数据。

2. 当follower副本复制完leader副本的数据后，它会向leader副本发送一个确认消息，表示它已经复制完了。

3. 当leader副本收到ISR集合中的大多数follower副本的确认消息后，就会将这些follower副本加入到ISR集合中。

4. 一旦follower副本加入到ISR集合中，它就会继续与leader副本保持同步，确保它们之间的数据一致性。

5. 如果某个follower副本无法及时复制leader副本的数据或者无法发送确认消息，那么它就会被移出ISR集合，不再参与leader副本的数据同步。

6. 当leader副本出现故障时，ISR集合中的某个follower副本会被选举为新的leader，继续处理后续的消息。

通过以上机制，Kafka可以保证数据的高可靠性和一致性，同时还可以提高消息的处理性能。

相关问题

kafka isr维护

kafka ISR（In Sync Replica）是一种机制，用于确保在kafka集群中不会丢失消息。ISR是由leader维护的一组与其保持同步的replica副本。每个partition都有一个ISR集合，其中至少有一个存活的replica。保持ISR集合存活并且消息成功提交是确保kafka不丢失消息的关键。

在kafka 0.9.0.0版本之后，引入了一种更好的ISR维护方法。在此版本中，使用了参数replica.lag.time.max.ms来代替之前的replica.lag.max.messages。该参数表示允许follower副本在多长时间内不同步消息。只要在指定的时间范围内，follower有同步消息，就认为该follower处于ISR中。这样就避免了生产者一次发送大量消息到leader副本导致ISR频繁收缩和扩张的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Kafka ISR机制](https://blog.csdn.net/qq_19734597/article/details/119154221)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Kafka ISR 副本同步机制](https://blog.csdn.net/zchdjb/article/details/102927475)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

kafka isr

Kafka的ISR指的是“in-sync replicas”的缩写，翻译成中文是“同步副本集合”。在Kafka中，每个分区都有多个副本，其中一个是leader，其余的是follower。同步副本集合是指那些与leader副本保持同步的follower副本的集合。也就是说，同步副本集合中的副本已经完全复制了leader副本的数据，它们可以保证在leader副本出现故障时可以顶替它成为新的leader，确保数据不会丢失。