如何保证kafka的高可用

Kafka 由多个 broker 组成，每个 broker 是一个机器节点；你创建一个 topic，这个 topic可以划分为多个 partition，每个 partition 可以存在于不同的 broker 上，每个 partition就放一部分数据。每个 partition 的数据都会同步到其它机器上，形成自己的多个 replica 副本。这就是天然的分布式消息队列，就是说一个 topic 的数据，是分散放在多个机器上的，每个机器就放一部分数据。

所有 replica 会选举一个 leader 出来，那么生产和消费都跟这个 leader 打交道，然后其他 replica 就是follower。写的时候，leader 会负责把数据同步到所有 follower 上去，读的时候就直接读 leader上的数据即可。一般情况只能读写 leader，follower在leader不宕机的情况下只负责同步数据。

为什么只能读写leader呢？

要是你可以随意读写每个follower，那么就要关心数据一致性的问题，系统复杂度太高，很容易出问题。Kafka 会均匀地将一个 partition 的所有 replica 分布在不同的机器上，这样才可以提高容错性。

如果某个 broker 宕机了，那个 broker 上面的 partition 在其他机器上都有副本的。如果这个宕机的 broker上面有某个 partition 的 leader，那么此时会从 follower 中重新选举一个新的 leader出来，大家继续读写那个新的 leader 即可。这就有所谓的高可用性了。

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