KAFKA 入门：【三】说一说你对 Partition 的理解

大家好，这是一个为了梦想而保持学习的博客。这个专题会记录我对于 KAFKA 的学习和实战经验，希望对大家有所帮助，目录形式依旧为问答的方式，相当于是模拟面试。

【概述】

从第二章我们知道 replica 的本质是对分区数据的一个冗余，那么为什么 KAFKA 中要设计这个数据冗余呢？咱们一点一点来看。

【能否说下 Replica 的主从设计？】

冗余，可以理解为一个动作，就是把一份数据多拷贝了几份出来。

而拷贝出来的数据我们就称之为副本，这也是 Replica 的真正含义，那么多副本之间就必然存在着数据同步的问题：

也就是不同副本之间，以哪个副本的数据为准，如何保持数据一致这两个主要问题。

因此，副本之间就有了主从的一个设计，负责提供读写的副本是 leader，而其余的副本称之为 follower，follower 副本只需要从 leader 副本那里一直拉取数据就好了，正常情况下不需要提供读写。

看起来是这个样子的：

【能否说下 Replica 解决了什么问题？】

首先我们要明白一点 —— 某个 Partition 的数据副本，都是分布在不同的 broker 上的，也就是说是分布在不同机器上的，那么显而易见，Replica 是为了解决单点问题而设计的。

我们再考虑下会存在哪些单点问题？

1、当我们生产消息的时候，如果数据只写入了一个 broker 就返回了，那么一旦那个 broker 挂了，或者所在机器宕机了，是不是可能造成我刚才写入的消息就丢失了？

2、我们生产 / 消费都只针对 leader-replica 进行，那么是不是一旦 leader 所在的 broker 挂了，或者所在机器宕机了，就无法进行生产消费了？

以上就是主要存在的两个问题，在引入副本的设计后，解决这两个问题就很简单了：

1、由于存在多副本，因此我们可以设置写入所有副本后，才算写入消息成功；那么数据就会分散到多个节点上，从而避免了单点问题。这就是之前提到的实现了消息的高可靠。

2、由于存在多个副本，并且副本之间的数据一直在同步，一旦 leader 所在节点出现问题，那么我们就可以进行主备切换，让某个 follower 成为新的 leader 来继续提供读写，从而避免了整个服务不可用了。这就是之前提到的实现服务的高可用。

【总结】

到这里，基础的 Topic/Partition/Replica 的概念就已经全部过了一遍了，Kafka 的整个设计很优秀当然也很复杂，后续会慢慢深入讨论各自机制以及部分源码。