Kafka 副本间如何实现数据同步？

咸鱼，一位繁忙的博主，近期在学习Kafka，并决定写一篇介绍Kafka的文章。他意识到可能有些读者不熟悉Kafka，因此他首先对Kafka进行了一个简单的介绍。

Kafka 介绍

Kafka是一个能够处理高吞吐量的分布式消息系统，它不仅具备异步处理、流量消峰、服务解耦的特性，还能够将消息持久化到磁盘，支持批量消费。作为一个分布式系统，Kafka拥有高吞吐量和高可用性。

Kafka 角色

在Kafka中，客户端可以是生产者（producer）或消费者（consumer），分别负责创建和读取消息。服务端（broker）由leader负责对外提供读写服务，而follower负责数据同步。

Topic（主题）和 Partition（分区）

消息在topic中发布，消费者通过订阅topic获取消息。为了提高吞吐量和实现负载均衡，topic被分为多个partition，每个partition是一个有序且不可变的消息队列，允许并行消费。

Log（日志）

Kafka为每个topic维护一个分区日志，分区内的消息带有唯一序列号即偏移量（Offset），用于标识记录。Kafka不会自动删除消息，保留策略由配置参数控制。

Kafka 集群

Kafka采用分布式架构，多个broker组成集群。分区有多个副本，分散在不同的broker上，其中一个副本作为Leader，其余为Follower。集群内一个broker充当集群控制器，管理集群。

数据同步

通过ISR（In-Sync Replicas）机制，follower定期向leader发送fetch请求来同步数据。若follower在指定时间内未能同步，则会被从ISR中移除。

咸鱼总结，Kafka的topic是逻辑上的概念，分区是实际存储消息的单位。分区的副本中选一个作为leader，其它作为follower。Follower通过fetch请求与leader保持数据同步，而leader会在follower未及时同步时将其从ISR中移除。

文章结尾，咸鱼提及中国互联网公司Top100排行榜，Python语言的特性，CPython中GIL锁的未来可能性，以及Linux安装软件的几种方式。