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一 ack 应答机制
kafka 为用户提供了三种应答级别： all，leader，0
acks ：0
这一操作提供了一个最低的延迟，partition的leader接收到消息还没有写入磁盘就已经返回ack，当leader故障时有可能丢失数据；
生产者发送完消息后不会等待到 broker 的任何确认消息，这种方式虽然效率提升但是它的可靠性大大降低；
acks：1（leader）
partition的leader落盘成功后返回ack，如果在follower同步成功之前leader故障，尽管 leader 已经落盘成功，但是 follower 的同步进度肯定是低于leader，这时故障，那么将会丢失 follower 还未同步 leader 那部分数据；
这种模式下，具有一定的可靠性和效率，但是依旧有丢失数据的可能性；
acks：-1（all）
partition的leader和follower全部落盘成功后才返回ack。但是如果在follower同步完成后，broker发送ack之前，leader发生故障，即选举出新的 leader，新的 leader 将再次落盘一次，那么会造成数据重复；
这种模式下，效率是最低的，但是数据可靠性则最高
java api 中相应参数
// 设置acks
properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");
// 重试次数retries，默认是int最大值，2147483647
properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);二 ISR 集合
ISR（in-sync replica） 就是 Kafka 为某个分区维护的一组同步集合，即每个分区都有自己的一个 ISR 集合，处于 ISR 集合中的副本，意味着 follower 副本与 leader 副本保持同步状态，只有处于 ISR 集合中的副本才有资格被选举为 leader。一条 Kafka 消息，只有被 ISR 中的副本都接收到，才被视为“已同步”状态。这跟 zk 的同步机制不一样，zk 只需要超过半数节点写入，就可被视为已写入成功。
想象如下场景
如果一个follower因为某种故障迟迟无法与leader 同步，那么如果选择 ack 为 all 的话，leader 要一直等待follower 同步完才发 ack 吗
显然不是，in-sync replica set (ISR)，意为和leader保持同步的follower集合。当ISR中的follower完成数据的同步之后，leader就会给producer发送ack。如果follower长时间未向leader同步数据，则该follower将被踢出ISR，该时间阈值由replica.lag.time.max.ms参数设定。Leader发生故障之后，就会从ISR中选举新的leader。
被踢出 ISR 的 follower 在选举新的 leader 时不被考虑，待该follower恢复后，follower会读取本地磁盘记录的上次的HW，并将log文件高于HW的部分截取掉，从HW开始向leader进行同步。等该follower的LEO大于等于该Partition的HW，即follower追上leader之后，就可以重新加入ISR了。
同样的 leader 故障的话，会从ISR中选出一个新的leader，之后，为保证多个副本之间的数据一致性，其余的follower会先将各自的log文件高于HW的部分截掉，然后从新的leader同步数据。
LEO：指的是每个副本最大的offset；
HW：指的是消费者能见到的最大的offset，ISR队列中最小的LEO。
