kafka如何保证消息队列的高可用？

Kafka 一个最基本的架构认识：由多个 broker 组成，每个 broker 是一个节点；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。

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。

实际上 RabbitMQ 之类的，并不是分布式消息队列，它就是传统的消息队列，只不过提供了一些集群、HA(High Availability, 高可用性) 的机制而已，因为无论怎么玩儿，RabbitMQ 一个 queue 的数据都是放在一个节点里的，镜像集群下，也是每个节点都放这个 queue 的完整数据。

Kafka 0.8 以前，是没有 HA 机制的，就是任何一个 broker 宕机了，那个 broker 上的 partition 就废了，没法写也没法读，没有什么高可用性可言。

比如说，我们假设创建了一个 topic，指定其 partition 数量是 3 个，分别在三台机器上。但是，如果第二台机器宕机了，会导致这个 topic 的 1/3 的数据就丢了，因此这个是做不到高可用的。

Kafka 0.8 以后，提供了 HA 机制，就是 replica（复制品） 副本机制。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。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。

只能读写 leader？很简单，要是你可以随意读写每个 follower，那么就要 care 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。

这么搞，就有所谓的高可用性了，因为如果某个 broker 宕机了，没事儿，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。

写数据的时候，生产者就写 leader，然后 leader 将数据落地写本地磁盘，接着其他 follower 自己主动从 leader 来 pull 数据。一旦所有 follower 同步好数据了，就会发送 ack 给 leader，leader 收到所有 follower 的 ack 之后，就会返回写成功的消息给生产者。（当然，这只是其中一种模式，还可以适当调整这个行为）

消费的时候，只会从 leader 去读，但是只有当一个消息已经被所有 follower 都同步成功返回 ack 的时候，这个消息才会被消费者读到。