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Hi，大家好，我是 Mic。
一个工作 5 年的粉丝，在简历上写精通 Kafka。
后果在面试的时候间接打脸。
面试官问他：“什么是 ISR，为什么须要设计 ISR”
而后他一脸懵逼的看着面试官.
上面看看普通人和高手的答复。
普通人：
ISR 如同是 Kafka 外面的一个机制吧。
为什么要引入，应该是跟数据同步有关系。
高手：
好的，对于这个问题，我须要从几个方面来答复。
首先，发送到 Kafka Broker 上的音讯，最终是以 Partition 的物理状态来存储到磁盘上的。
而 Kafka 为了保障 Parititon 的可靠性，提供了 Paritition 的正本机制，而后在这些 Partition 正本集外面。
存在 Leader Partition 和 Flollower Partition。
生产者发送过去的音讯，会先存到 Leader Partition 外面，而后再把音讯复制到 Follower Partition，
这样设计的益处就是一旦 Leader Partition 所在的节点挂了，能够从新从残余的 Partition 正本外面选举出新的 Leader。
而后消费者能够持续从新的 Leader Partition 外面获取未生产的数据。
在 Partition 多正本设计的计划外面，有两个很要害的需要。
- 正本数据的同步
- 新 Leader 的选举
这两个需要都须要波及到网络通信，Kafka 为了防止网络通信提早带来的性能问题，
以及尽可能的保障新选举进去的 Leader Partition 外面的数据是最新的，所以设计了 ISR 这样一个计划。
ISR 全称是 in-sync replica，它是一个汇合列表，外面保留的是和 Leader Parition 节点数据最靠近的 Follower Partition
如果某个 Follower Partition 外面的数据落后 Leader 太多，就会被剔除 ISR 列表。
简略来说，ISR 列表外面的节点，同步的数据肯定是最新的，所以后续的 Leader 选举，只须要从 ISR 列表外面筛选就行了。
所以，我认为引入 ISR 这个计划的起因有两个
- 尽可能的保证数据同步的效率，因为同步效率不高的节点都会被踢出 ISR 列表。
- 防止数据的失落，因为 ISR 外面的节点数据是和 Leader 正本最靠近的。
以上就是我对这个问题的了解。
总结
在我看来，这个问题十分有钻研价值。
一般来说，正本数据同步，无非就是同步阻塞、或者异步非阻塞。
然而这两种计划，要么带来性能问题，要么带来数据失落问题，都不是特地适合。
而 ISR，就十分完满解决了这个问题，在理论过程中，咱们也能够借鉴相似的设计思路。
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