3.2.1 分区策略 
1）分区的原因 
（1）方便在集群中扩展，每个 Partition 可以通过调整以适应它所在的机器，而一个 topic又可以有多个 Partition 组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了； 
（2）可以提高并发，因为可以以 Partition 为单位读写了。 
2）分区的原则 
我们需要将 producer 发送的数据封装成一个 ProducerRecord 对象。 

 
（1）指明 partition 的情况下，直接将指明的值直接作为 partiton 值； 
（2）没有指明 partition 值但有 key 的情况下，将 key 的 hash 值与 topic 的 partition 数进行取余得到 partition 值； 
（3）既没有 partition 值又没有 key 值的情况下，第一次调用时随机生成一个整数（后面每次调用在这个整数上自增），将这个值与 topic 可用的 partition 总数取余得到 partition 值，也就是常说的 round-robin 算法。 

3.2.2 数据可靠性保证 
为保证 producer 发送的数据，能可靠的发送到指定的 topic，topic 的每个 partition 收到
producer 发送的数据后，都需要向 producer 发送 ack（acknowledgement 确认收到），如果
producer 收到 ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。 

1）副本数据同步策略  

 Kafka 选择了第二种方案，原因如下： 
1.同样为了容忍 n 台节点的故障，第一种方案需要 2n+1 个副本，而第二种方案只需要 n+1个副本，而 Kafka 的每个分区都有大量的数据，第一种方案会造成大量数据的冗余。 
2.虽然第二种方案的网络延迟会比较高，但网络延迟对 Kafka 的影响较小。 
2）ISR 
 采用第二种方案之后，设想以下情景：leader 收到数据，所有 follower 都开始同步数据，但有一个 follower，因为某种故障，迟迟不能与 leader 进行同步，那 leader 就要一直等下去，直到它完成同步，才能发送 ack。这个问题怎么解决呢？  Leader 维护了一个动态的 in-sync replica set (ISR)，意为和 leader 保持同步的 follower 集合。当 ISR 中的 follower 完成数据的同步之后，leader 就会给 follower 发送 ack。如果 follower长时间未 向 leader 同 步 数 据 ， 则 该 follower 将 被 踢 出 ISR ， 该 时 间 阈 值 由replica.lag.time.max.ms 参数设定。Leader 发生故障之后，就会从 ISR 中选举新的 leader。 
3）ack 应答机制 
对于某些不太重要的数据，对数据的可靠性要求不是很高，能够容忍数据的少量丢失，所以没必要等 ISR 中的 follower 全部接收成功。 所以 Kafka 为用户提供了三种可靠性级别，用户根据对可靠性和延迟的要求进行权衡，选择以下的配置。 

acks 参数配置： 
acks： 
0：producer 不等待 broker 的 ack，这一操作提供了一个最低的延迟，broker 一接收到还没有写入磁盘就已经返回，当 broker 故障时有可能丢失数据； 
1：producer 等待 broker 的 ack，partition 的 leader 落盘成功后返回 ack，如果在 follower同步成功之前 leader 故障，那么将会丢失数据； 

acks = 1 数据丢失案例

-1（all）：producer 等待 broker 的 ack，partition 的 leader 和 follower 全部落盘成功后才返回 ack。但是如果在 follower 同步完成后，broker 发送 ack 之前，leader 发生故障，那么会造成数据重复。 

acks = -1 数据重复案例

4）故障处理细节 

    Log文件中的HW和LEO

LEO：指的是每个副本最大的 offset； 
HW：指的是消费者能见到的最大的 offset，ISR 队列中最小的 LEO。 
（1）follower 故障 
follower 发生故障后会被临时踢出 ISR，待 该 follower 恢复后，follower 会读取本地磁盘记录的上次的 HW，并将 log 文件高于 HW 的部分截取掉，从 HW 开始向 leader 进行同步。等该 follower 的 LEO 大于等于该 Partition 的 HW，即 follower 追上 leader 之后，就可以重新加入 ISR 了。 
（2）leader 故障 
leader 发生故障之后，会从 ISR 中选出一个新的 leader，之后，为保证多个副本之间的数据一致性，其余的 follower 会先将各自的 log 文件高于 HW 的部分截掉，然后从新的 leader同步数据。 

注意：这只能保证副本之间的数据一致性，并不能保证数据不丢失或者不重复。 
3.2.3 Exactly Once 语义 
将服务器的 ACK 级别设置为-1，可以保证 Producer 到 Server 之间不会丢失数据，即 At  Least Once 语义。相对的，将服务器 ACK 级别设置为 0，可以保证生产者每条消息只会被发送一次，即 At Most Once 语义。 At Least Once 可以保证数据不丢失，但是不能保证数据不重复；相对的，At Least Once可以保证数据不重复，但是不能保证数据不丢失。但是，对于一些非常重要的信息，比如说交易数据，下游数据消费者要求数据既不重复也不丢失，即 Exactly Once 语义。在 0.11 版本以前的 Kafka，对此是无能为力的，只能保证数据不丢失，再在下游消费者对数据做全局去重。对于多个下游应用的情况，每个都需要单独做全局重，这就对性能造成了很大影响。 0.11 版本的 Kafka，引入了一项重大特性：幂等性。所谓的幂等性就是指 Producer 不论向 Server 发送多少次重复数据，Server 端都只会持久化一条。幂等性结合 At Least Once 语义，就构成了 Kafka 的 Exactly Once 语义。即： 
At Least Once + 幂等性 = Exactly Once 
要启用幂等性，只需要将 Producer 的参数中 enable.idompotence 设置为 true 即可。Kafka的幂等性实现其实就是将原来下游需要做的去重放在了数据上游。开启幂等性的 Producer 在初始化的时候会被分配一个 PID，发往同一 Partition 的消息会附带 Sequence Number。而Broker 端会对<PID, Partition, SeqNumber>做缓存，当具有相同主键的消息提交时，Broker 只会持久化一条。 但是 PID 重启就会变化，同时不同的 Partition 也具有不同主键，所以幂等性无法保证跨分区跨会话的 Exactly Once。 

总结一句话：这个幂等性只能解决单次会话数据不重复，根据这个PID Partition  SeqNumber三个条件确定是不是同一条数据，来保证数据不重复