Kafka高水位了解吗，为什么Kafka需要Leader Epoch
什么是Kafka的高水位
所谓高水位(HW，High Watermark)是Kafka中一个重要的概念，主要是用于管理消费者的进度和保证数据的可靠性。
高水位标识了一个特定的消息偏移量（offset），即一个分区中已经提交消息的最高偏移量（offset）【已提交指的是ISRs中的所有副本都记录了这条信息】，消费者只能拉去到这个offset之前的消息。消费者可以通过跟踪高水位来确定自己的消费位置
Kafka高水位的作用
在Kafka中，高水位（HW）主要有一下两个作用：
- 消费者进度管理：消费者可以通过记录上一次消费的偏移量，然后将其与分区的高水位进行比较，来确定自己的消费进度。消费者可以在高水位对比之后继续消费新的消息，确保不会错过任何已提交的消息。这样，消费者可以按照自己的节奏进行消费，不受其他消费者的影响
- 数据的可靠性：高水位还可用于保证数据的可靠性。在Kafka中，只有消息被写入主副本（Leader Replica）并被所有同步副本（In Sync Replicas ,ISR）确认后，才被认为是已提交的消息。高水位表示已经被提交的消息边界。之后高水位之前的消息才能被认为时已经被确认的，其它消息可能会因为副本故障或其他原因而丢失
在Kafka中还有一个概念，叫做LEO（Log End Offset），它是日志最后的消息偏移量。他表示当前日志文件中下一条待写入消息的offset。
当消费者消费消息时，它可以使用高水位作为参照点，之消费高水位之前的消息，以确保消费的时已经被确认的消息，从而保证数据的可靠性。如下图，只消费offset为6之前的消息。
什么是Leader Epoch
在Kafka中，每个分区都有一个Leader副本和多个Follewer副本。当Leader副本发生故障时，Kafka会选择一个新的Leader副本。这个切换过程中，需要保证数据的一致性，即新的Leader副本必须具有和旧的Leader副本一样的消息顺序。
- 为了实现这个目标,Kafka引入了
Leader Epoch的概念。Leader Epoch是一个递增的整数，每次副本切换时都会增加。它用于标识每个Leader副本的任期。 - 同时，每个副本都会为会自己的Leader Epoch记录。它记录副本所属的分区在不同Leader副本之间切换时的任期。
- 在副本切换过程中，新的Leader会检查旧Leader副本的Leader Epoch和高水位。只有当旧Leader和Leader Epoch小于等于Leader副本的Leader Epoch，并且旧Leader副本的高水位小于等于新Leader副本的高水位时，新Leader副本才会接受旧Leader副本的数据
- 通过Leader Epoch和高水位的验证，Kafka可以避免新的Leader副本接收旧Leader副本之后的消息，从而避免数据回滚。只有那些在旧Leader副本的Leader Epoch和高水位之前的消息才会被Leader副本接受。
Kafka Leader Epoch的过程
每个Partition都有一个初始的leader Epoch，通常为0；当Leader副本发生故障时或者需要进行切换时，Kafka会触发副本切换的过程；副本切换过程中，Kafka会从ISR（In-Sync Replicas，同步副本）中选择一个新的Follower副本作为新的Leader副本；新的Leader副本会增加自己的Leader Epoch，使其大于之前的Leader Epoch。这表示进入了一个新的任期；新的Leader副本会验证旧Leader副本的状态以确保数据一致性的问题。它会检查旧Leader的Leader Epoch和高水位；如果旧Leader副本的Leader Epoch小于等于新Leader副本的Leader Epoch，并且Leader副本的高水位小于等于新Leader副本的高水位，则验证通过；一旦验证通过，新的Leader副本会开始从ISR中的一部分副本复制数据，以确保新Leader上的数据与旧Leader一致；一旦新的Leader副本复制了旧Leader副本的所有数据，并达到了与旧Leader副本相同的高水位，副本切换过程就完成了。
Kafka的ISR机制
ISR，就是In-Sync Replicas 同步副本的意思。
在Kafka中，每个Topic、Partition可以有多个副本（replica）。ISR是与主副本（Leader Replica）保持同步的副本集合。ISR机制就是用于确保数据的可靠性和一致性。
当消息被写入Kafka的分区时，它首先会被写入Leader，然后Leader将消息复制给ISR中的所有副本。只有当ISR中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经成功提交。这种机制确保了数据可靠性和一致性
了解ISR的列表维护了解嘛
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。
0.9.x版本之前
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.message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。
0.9.x版本之后
Kafka从0.9.x版本之后，引入了replica.lag.max.ms参数，表示如果某个Follower的LEO（latest end offset）一直落后Leader超过了10秒，那么才会被ISR列表移除。
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。
好了，本章节到此告一段落。希望对你有所帮助，祝学习顺利。
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