想象一个分区（Partition）的副本们是一个**“特战小队”**

• Leader (队长): 负责接收和写入所有数据，对外发布命令。

• Follower (队员): 负责跟随队长，完整复制队长的所有动作（数据）。

1. ISR 和 OSR 的概念

ISR (In-Sync Replicas) - “同步小队”

• 概念: 指的是那些**“跟得上”队长的、健康的队员组成的集合。这个集合里永远包含队长自己**。

• 评判标准: 一个队员是否在“同步小队”里，取决于它是否在规定时间（由参数 replica.lag.time.max.ms 控制，默认30秒）内成功地复制了队长的最新数据。

• 作用: 当队长（Leader）阵亡时，必须从ISR（同步小队）里选出一个新的队长。这保证了新上任的队长拥有最接近完整的数据，最大限度地避免数据丢失。

OSR (Out-of-Sync Replicas) - “掉队小队”

• 概念: 指的是那些因为网络延迟、Broker负载过高等原因，**“跟不上”**队长的、不健康的队员。

• 状态变化: 如果一个ISR里的队员长时间没跟上进度，就会被“踢”出同步小队，降级到OSR（掉队小队）。反之，如果一个掉队的队员努力追赶，最终跟上了进度，它也能重新回到ISR。

总结：一个分区的所有副本 = ISR + OSR。 Kafka动态维护这两个列表。

2. 为什么说Kafka数据会丢失？

数据丢失主要发生在以下两种关键场景：

场景一：数据已写入Leader，但ISR未同步，Leader就宕机了

这是最典型的情况。

1. 生产者发送一条消息给Leader。

2. Leader成功写入了这条消息到自己的磁盘。

3. 在Leader将这条消息同步给ISR中的Follower之前，Leader所在的Broker突然宕机了。

4. Kafka从ISR中选举出一个新的Leader。

5. 因为新的Leader（以及其他ISR成员）根本没收到过那条消息，所以这条消息就永久丢失了。

如何缓解？——生产者acks参数

• acks=1 (默认): Leader写入成功就返回ACK。有数据丢失风险（就是上面描述的场景）。

• acks=all (或-1): Leader不仅要自己写入成功，还必须等待ISR中所有Follower都同步成功后，才向生产者返回ACK。

  • 优点: 这极大地提高了数据持久性，能有效防止上述场景的数据丢失。

  • 缺点: 牺牲了性能（延迟更高）。

场景二：为了可用性，选择了“不干净的”Leader选举

这是一个**“可用性 vs 数据一致性”**的经典权衡。

1. 假设一个分区的Leader和ISR里所有的Follower都同时宕机了（比如机房断电）。

2. 此时，只剩下OSR（掉队小队）里的副本还活着。

3. Kafka面临一个选择：

   • 选择一 (默认，安全): unclean.leader.election.enable = false。
     坚持原则，绝不从OSR里选Leader。结果就是这个分区停止服务（不可用），直到ISR里的某个副本恢复。数据不会丢，但服务没了。

   • 选择二 (危险，不推荐): unclean.leader.election.enable = true。
     为了让服务尽快恢复，允许Kafka从OSR（掉队小队）里选一个成员当新的Leader。因为这个新Leader本身就是“掉队的”，它上面的数据是不完整的。当它成为Leader后，会以自己的数据为准，那么之前丢失的数据就再也找不回来了。这是用数据丢失换取服务可用性。

精简总结

• ISR/OSR是什么？

  • ISR是健康、同步的副本集合，是Leader的“预备队”。

  • OSR是掉队、滞后的副本集合，是“板凳球员”。

• Kafka为什么会丢数据？

  1. 常规丢失： 消息写入Leader后，还没来得及同步给ISR所有成员，Leader就宕机了。（用acks=all可大概率避免）

  2. 极端丢失： 当整个ISR都挂掉时，如果为了恢复服务而强制从OSR中选举新Leader（开启了不安全设置），那么新Leader本身就缺数据，导致数据永久丢失。