1 kafka基本架构
kafka的partion分为leader和follow。leader参与允许，二follower仅作为备份。
那么，leader和follower之间是怎么同步的呢
2 leader和follower的同步
Partition只有Leader是对外提供读写服务的
也就是说，如果有一个客户端往一个Partition写入数据，此时一般就是写入这个Partition的Leader。
然后Leader副本接收到数据之后，Follower副本会不停的给他发送请求尝试去拉取最新的数据，完成同步。
3 ISR和OSR和ASR
ISR全称是“In-Sync Replicas”，也就是保持同步的副本，他的含义就是，跟Leader始终保持同步的Follower有哪些。
大家可以想一下 ，如果说某个Follower所在的Broker因为JVM FullGC之类的问题，导致自己卡顿了，无法及时从Leader拉取同步数据，那么是不是会导致Follower的数据比Leader要落后很多？
所以这个时候，就意味着Follower已经跟Leader不再处于同步的关系了。
所以每个Partition都有一个ISR列表，这个ISR里一定会有Leader自己，因为Leader肯定数据是最新的，然后就是那些跟Leader保持同步的Follower，也会在ISR里。
OSR：无法保存和leader同步的就会被放入到OSR列表。默认超过10s没有同步成功，进入OSR。
ASR：ISR和OSR的总和
4 acks参数的含义
4.1 简介
铺垫了那么多的东西，最后终于可以进入主题来聊一下acks参数的含义了。
如果大家没看明白前面的那些副本机制、同步机制、ISR机制，那么就无法充分的理解acks参数的含义，这个参数实际上决定了很多重要的东西。
首先这个acks参数，是在KafkaProducer，也就是生产者客户端里设置的
也就是说，你往kafka写数据的时候，就可以来设置这个acks参数。然后这个参数实际上有三种常见的值可以设置，分别是：0、1 和 all。
4.2 ack=0
ack=0生产者将数据发送出去就算发送成功，不去等待任何返回，容易丢失数据
如果你采用这种设置的话，那么你必须注意的一点是，可能你发送出去的消息还在半路，Partition Leader所在Broker就直接挂了，然后结果你的客户端还认为消息发送成功了，此时就会导致这条消息就丢失了。
4.3 ack=1
默认值。ack=1只关注producer是否把消息推送到了leader的partion，不关注其它副本的同步是否成功。
4.4 ack=-1
ack= -1 关注producer是否把消息推送到了leader的partion，还关注其它副本的同步是否成功。
多少个副本同步成功才会返回成功呢？producer需要等待ISR中的所有follower都确认接收到数据后才算一次发送完成