follower同步leader数据时，是同步所有数据还是只同步未消费的

在Kafka中，follower同步leader数据时，是同步未消费的数据。follower会从leader处拉取尚未被消费的消息，然后将这些消息同步到自己的副本中。follower会保留一份与leader相同的副本，用于在leader失效时接替其角色，成为新的leader。

需要注意的是，follower同步的是尚未被消费的消息，而不是所有的消息。这是因为Kafka采用的是分布式发布/订阅模型，消息被广播到所有订阅者，而订阅者可以根据自己的消费进度来消费消息。因此，follower只需要同步尚未被消费的消息即可，已经被消费的消息不需要再次同步。

相关问题

kafka leader和follower消息是怎么同步的

在Kafka中，Leader和Follower之间的消息同步是通过副本同步机制来实现的。具体来说，Leader将消息写入本地日志后，会将消息发送给Follower节点，Follower节点接收到消息后会将消息写入本地日志，并向Leader发送确认消息，告诉Leader自己已经成功接收到了消息。

在整个过程中，Leader会不断地向Follower发送消息，直到Follower完全同步了Leader的所有消息。如果Follower出现了故障，Leader会持续不断地发送消息，直到Follower恢复正常并且成功同步了Leader的所有消息。

需要注意的是，Kafka采用的是异步复制的方式进行副本同步，即Leader将消息发送给Follower后就会立即返回，不会等待Follower的确认。这种方式可以提高消息的传输效率，但也会带来一定的数据一致性风险。为了尽可能地减小这种风险，Kafka还提供了多个副本机制，即一个分区可以有多个副本，这些副本分别存储在不同的节点上，可以提高数据的可靠性和容错性。

brokerA是leader，brokerB是follower，当brokerA重启，brokerB成为leader，brokerA还会保存之前已经消费的消息么

当brokerA重启后，如果brokerB成为新的leader，那么brokerA会保留之前已经消费的消息。这是因为Kafka采用的是基于日志的消息存储模型，每个broker上的消息都会被保存在磁盘上，即使broker失效或者重启，之前的消息也不会丢失。

当brokerB成为新的leader时，它会继续从brokerA同步未消费的消息，并将这些消息同步到自己的副本中。同时，已经被消费的消息也会被保留在brokerA的日志中，以便之后需要时进行查找和恢复。

需要注意的是，当brokerA重启后，它可能需要一些时间来从磁盘中重新加载之前的日志数据，因此在此期间可能会出现一些延迟。但是，一旦brokerA加载完成，之前已经消费的消息仍然可以从brokerA的日志中读取。