在 Kafka 中，Follower 副本与 Leader 副本之间的同步是通过 Kafka 的复制机制来完成的。Follower 副本需要与 Leader 副本保持数据的一致性，确保所有的副本（Leader 和 Follower）中的数据是相同的。以下是 Kafka Follower 如何与 Leader 同步数据的详细过程：

1. Leader 和 Follower 的角色

• Leader 副本：负责处理所有的读写请求。每个分区只有一个 Leader，所有的生产者和消费者都会通过 Leader 进行交互。
• Follower 副本：负责从 Leader 副本拉取数据，保持与 Leader 副本的数据同步。Follower 副本不会直接处理生产者或消费者的请求，而是通过同步数据来确保数据的一致性。

2. 数据同步的基本过程

Follower 与 Leader 之间的同步是一个不断进行的过程，主要通过 拉取（pull）机制 来完成。Follower 会定期从 Leader 拉取数据，确保自己与 Leader 保持一致。

2.1 Follower 拉取数据

• Follower 副本定期向 Leader 发起请求，拉取新的日志数据。
• Follower 会通过向 Leader 发送 Fetch 请求 来请求未同步的消息。每个 Fetch 请求会携带以下信息：
  • 当前 Offset：Follower 在自己本地的最新 Offset，即它已经接收到的最大消息位移。Leader 会根据这个 Offset 返回新的日志消息。
  • 拉取的最大数据量（fetch.max.bytes）：Leader 会根据这个请求中的数据量限制，返回相应数量的数据。

2.2 数据传输

• Leader 返回数据：Leader 接收到 Follower 的请求后，会根据请求中的 Offset 返回从该位置开始的新消息。数据传输是顺序进行的，Leader 会逐步发送数据，确保 Follower 及时获得最新的数据。
• 数据确认：Follower 在接收到数据后，会将其写入本地磁盘，并更新自己的 日志文件（Log）。然后，Follower 会向 Leader 发送一个确认信号，表示该数据已经成功存储。

2.3 跟踪同步状态

• Kafka 中有一个重要的概念叫 ISR (In-Sync Replicas)，表示当前与 Leader 同步的所有副本。每个副本的同步状态是由 Leader 和 Follower 通过心跳和数据确认机制来维护的。如果一个副本滞后过多，它会被移出 ISR。
• 如果 Follower 无法及时与 Leader 保持同步（例如因为网络延迟、磁盘瓶颈或其他原因），它将被踢出 ISR。只有处于 ISR 中的副本才是 同步副本，可以确保数据的一致性。

2.4 同步进度检查

Kafka 还会定期检查每个 Follower 与 Leader 之间的同步进度，确保所有副本都能及时跟上 Leader。

• Replica Lag：如果 Follower 副本的日志落后于 Leader，这个差距被称为 Replica Lag，它通常通过 replica.lag.time.max.ms 或 replica.lag.max.messages 来限制。如果 Follower 的 Replica Lag 超过这些阈值，它会被移出 ISR。
• Follower 会在每次请求中携带自己的 高水位（High Watermark），Leader 会根据这个水位来决定要发送哪些数据。

2.5 Leader 选择和恢复

• 如果 Leader 副本崩溃或不可用，Kafka 会通过 Leader 选举 机制来选择一个新的 Leader。此时，ISR 中的 Follower 会被提升为 Leader，而其他的 Follower 会继续从新的 Leader 获取数据。
• ISR 的恢复：如果某个 Follower 被移出 ISR，恢复同步后，它可以重新加入 ISR，只要它与 Leader 的日志一致。

3. 数据同步的优化

为了优化数据同步过程，Kafka 采用了以下策略：

• 批量拉取：Follower 并不是每次拉取一个单独的消息，而是批量拉取多个消息。Kafka 通过批量机制减少了网络请求的次数，提高了同步效率。
• 流式传输：Kafka 支持 流式传输 数据，Follower 会通过流式读取的方式接收数据，确保高效的数据同步。
• 异步确认：Kafka 允许 异步确认，即 Follower 在接收到数据后不立即向 Leader 发送确认， Leader 会等待一段时间再进行确认，这样可以减少请求的频率，提高吞吐量。

4. Follower 副本的失败与恢复

• Follower 出现故障：如果 Follower 副本因为网络问题、磁盘故障等原因无法同步数据，它会被移出 ISR。如果 Follower 恢复正常，它会重新向 Leader 请求数据，并从 Leader 获取最新的消息，直到与 Leader 达到一致。
• 数据丢失：在 Follower 和 Leader 数据不一致时，Kafka 保证 只要副本在 ISR 中，数据就是一致的，一旦副本落后太多并被移出 ISR，它将不会参与投票，因此不会影响数据的一致性。

5. 关键配置

以下是与 Follower 和 Leader 数据同步相关的一些关键配置：

• replica.fetch.max.bytes：设置 Follower 每次请求的最大字节数。
• replica.fetch.wait.max.ms：设置 Follower 等待 Leader 响应的最大时间。
• replica.lag.time.max.ms：设置 Follower 副本允许的最大延迟时间，超过此时间，Follower 会被移出 ISR。
• min.insync.replicas：设置在生产者写入消息时，至少需要多少个同步副本确认写入才能成功。