生产者数据的可靠性保证。
刚才已经讲完了，数据发到哪个分区，但是，数据生产者已经发过去了，但是kafka有没有接到，那就是另一个问题。现在就准备讲，生产者数据的可靠性保证怎么实现的。
生产者发送数据一般是和leader进行交互的，怎么才能保证数据不丢失呢？
正常来说生产者是给leader来发消息的，follower向leader同步数据。
那什么时候发送ack呢？
比较半数机制和全部机制：
kafka选择了这种：
但是这种方案有个问题就是，同步的时候，有个副本挂了，而且很久才能好起来，那就需要等很长的时间。
所以选择第二种方案的时候，做了一个优化。（提出ISR机制）
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什么是ISR？
叫做同步副本。
主要是解决刚才说的问题，防止所有副本再同步的时候，这个突然坏的副本怎么处理呢。从而影响整个团队。
10个副本：1个leader和9个follower
之前说的等待所有副本都同步结束之后再发送ack不行，而应该把部分副本放到ISR里面，等ISR里面的所有副本全部同步结束之后再发送ack。
问：需要把哪几个副本放到ISR里面呢？看什么选择？
答：ISR，就是为了数据可靠性。为了保证数据不丢失。ISR核心作用就是：
leader挂掉之后，从这里面选取新的leader
你想进ISR的条件：
1、你的通信必须快，通信时间，leader刚写完，你这个副本就写完了，good。
2、数据量高的。比如leader写了10条，其他的有些同步了7条，6条。肯定选择那些同步数据量多的优先选择。
在高版本当中，我们只保留了一个。
实际上保留的是：时间的。也就是最看重的还是你的延迟时间。
默认时间=10s
为什么移除另外一个参考因素同步的数据量呢，而采用时间呢？
因为：
1、生产者这里是批量发送数据的。
2、ISR这个队列维护的时候。在生产环境中，kafka是维护在内存中的。同时kafka还需要将数据写到zk中去。在kafka集群中维护了内存中的队列。如果全部的follower的差值都大于10，那这时候全部的follower都需要从ISR中剔除。
但是之后又会拉进来，可能会频繁的操作ISR，剔除ISR，加入ISR，在内存中操作，因为数据还存放在zk中，所以你还要频繁的去操作zk。
因为下图的信息，我们连接了zk才拿到的。所以，还要频繁的操作zk。ISR的频繁进出和频繁操作zk，所以新版本就移除掉了。
