[size=large][color=red][b]kafka的leader是什麼[/b][/color][/size]
首先kafka會將接收到的訊息分割槽（partition），[b]每個主題（topic）的訊息有不同的分割槽。[/b]這樣一方面訊息的儲存就不會受到單一伺服器儲存空間大小的限制，另一方面訊息的處理也可以在多個伺服器上並行。
其次為了保證高可用，[color=red][b]每個分割槽都會有一定數量的副本（replica）。[/b][/color]這樣如果有部分伺服器不可用，副本所在的伺服器就會接替上來，保證應用的持續性。
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但是，為了保證較高的處理效率，訊息的讀寫都是在固定的乙個副本上完成。[size=medium][color=red][b]這個副本就是所謂的leader，而其他副本則是follower。[/b][/color][/size]而follower則會定期地到leader上同步資料。
[size=large][color=red][b]leader選舉[/b][/color][/size]
如果某個分割槽所在的伺服器除了問題，不可用，kafka會從該分割槽的其他的副本中選擇乙個作為新的leader。之後所有的讀寫就會轉移到這個新的leader上。現在的問題是應當選擇哪個作為新的leader。[color=blue][size=medium][b]顯然，只有那些跟leader保持同步的follower才應該被選作新的leader。[/b][/size][/color]
kafka會在zookeeper上針對每個topic維護乙個稱為isr（in-sync replica，已同步的副本）的集合，該集合中是一些分割槽的副本。只有當這些副本都跟leader中的副本同步了之後，kafka才會認為訊息已提交，並反饋給訊息的生產者。如果這個集合有增減，kafka會更新zookeeper上的記錄。
[color=red][b]如果某個分割槽的leader不可用，kafka就會從isr集合中選擇乙個副本作為新的leader。[/b][/color]
顯然通過isr，kafka需要的冗餘度較低，可以容忍的失敗數比較高。假設某個topic有f+1個副本，kafka可以容忍f個伺服器不可用。
[size=large][color=red][b]為什麼不用少數服從多數的方法[/b][/color][/size]
少數服從多數是一種比較常見的一致性演算法和leader選舉法。它的含義是只有超過半數的副本同步了，系統才會認為資料已同步；選擇leader時也是從超過半數的同步的副本中選擇。這種演算法需要較高的冗餘度。譬如只允許一台機器失敗，需要有三個副本；而如果只容忍兩台機器失敗，則需要五個副本。[b]而kafka的isr集合方法，分別只需要兩個和三個副本。[/b]
[size=large][color=red][b]如果所有的isr副本都失敗了怎麼辦[/b][/color][/size]
此時有兩種方法可選，一種是等待isr集合中的副本復活，一種是選擇任何乙個立即可用的副本，而這個副本不一定是在isr集合中。[b]這兩種方法各有利弊，實際生產中按需選擇。
如果要等待isr副本復活，雖然可以保證一致性，但可能需要很長時間。而如果選擇立即可用的副本，則很可能該副本並不一致。[/b]
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