很多同学对于Kafka的认知仅限于在LEO和HW之间，有可能认知还出现错误，对此记住一点，这两个都是指最后一条的下一条的位置而不是指最后一条的位置。不过本文的关注点不在于此，而在于LSO这个概念。如果需要了解LEO和HW的同学可在文末留言，后面也可以考虑出个科普LEO和HW的文章。
LSO特指LastStableOffset，在上一篇《Kafka科普系列 | 什么是LW和logStartOffset》中提及过这个概念，它具体的与Kafka的事务有关。
可能大家在使用Kafka的时候并没有太在意一个消费端的参数——isolation.level，这个参数用来配置消费者的事务隔离级别。字符串类型，有效值为“read_uncommitted”和 “read_committed”，表示消费者所消费到的位置，如果设置为“read_committed”，那么消费者就会忽略事务未提交的消息，即只能消费到 LSO(LastStableOffset)的位置，默认情况下为 “read_uncommitted”，即可以消费到 HW(High Watermark)处的位置。注意：follower副本的事务隔离级别也为“read_uncommitted”，并且不可修改。
对于Kafka中事务的讲解会在后面的系列文章《Kafka科普系列 | 什么是Kafka的事务？》中进行解答，在这里只需了解：在开启Kafka事务时，生产者发送了若干消息（比如msg1、msg2、msg3）到broker中，如果生产者没有提交事务（执行commitTransaction），那么对于isolation.level = read_committed的消费者而言是看不到这些消息的，而isolation.level = read_uncommitted则可以看到。事务中的第一条消息的位置可以标记为firstUnstableOffset（也就是msg1的位置）。
这个LSO还会影响Kafka消费滞后量（也就是Kafka Lag，很多时候也会被称之为消息堆积量）的计算。不妨我们先来看一下下面这幅图。
在图中，对每一个分区而言，它的 Lag 等于 HW – ConsumerOffset 的值，其中 ConsumerOffset 表示当前的消费位移。当然这只是针对普通的情况。如果为消息引入了事务，那么 Lag 的计算方式就会有所不同。
如果消费者客户端的 isolation.level 参数配置为“read_uncommitted”(默认)，那么 Lag的计算方式不受影响；如果这个参数配置为“read_committed”，那么就要引入 LSO 来进行计 算了。
对未完成的事务而言，LSO 的值等于事务中第一条消息的位置(firstUnstableOffset，如上图所示)，对已完成的事务而言，它的值同 HW 相同， 所以我们可以得出一个结论:LSO≤HW≤LEO。（如下图所示）
所以，对于分区中有未完成的事务，并且消费者客户端的 isolation.level 参数配置为“read_committed”的情况，它对应的 Lag 等于 LSO – ConsumerOffset 的值。
这个知识点的掌握也能够为你在面试环节中加分。大多数情况下，除非面试官是专门做Kafka相关的开发工作，一般很少有人会关注LSO这个东西，也就是说大概率情况下面试官也不知道这是什么。“什么是Kafka Lag，怎么计算Kafka Lag”类似这种问题反而会被经常问及，那么你在回答完HW - ConsumedOffset=Lag之后，如果再接着补上LSO的内容，相信面试官会为之眼前一亮。
来源：本文修改自《深入理解Kafka》一书中若干篇幅。
