KAFKA中的Replica是什么

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【能否说下Replica的主从设计？】

冗余，可以理解为一个动作，就是把一份数据多拷贝了几份出来。

而拷贝出来的数据我们就称之为副本，这也是Replica的真正含义，那么多副本之间就必然存在着数据同步的问题：

也就是不同副本之间，以哪个副本的数据为准，如何保持数据一致这两个主要问题。

因此，副本之间就有了主从的一个设计，负责提供读写的副本是leader，而其余的副本称之为follower，follower副本只需要从leader副本那里一直拉取数据就好了，正常情况下不需要提供读写。

看起来是这个样子的：

【能否说下Replica解决了什么问题？】

首先我们要明白一点——某个Partition的数据副本，都是分布在不同的broker上的，也就是说是分布在不同机器上的，那么显而易见，Replica是为了解决单点问题而设计的。

我们再考虑下会存在哪些单点问题？

1、当我们生产消息的时候，如果数据只写入了一个broker就返回了，那么一旦那个broker挂了，或者所在机器宕机了，是不是可能造成我刚才写入的消息就丢失了？

2、我们生产/消费都只针对leader-replica进行，那么是不是一旦leader所在的broker挂了，或者所在机器宕机了，就无法进行生产消费了？

以上就是主要存在的两个问题，在引入副本的设计后，解决这两个问题就很简单了：

1、由于存在多副本，因此我们可以设置写入所有副本后，才算写入消息成功；那么数据就会分散到多个节点上，从而避免了单点问题。这就是之前提到的实现了消息的高可靠。

2、由于存在多个副本，并且副本之间的数据一直在同步，一旦leader所在节点出现问题，那么我们就可以进行主备切换，让某个follower成为新的leader来继续提供读写，从而避免了整个服务不可用了。这就是之前提到的实现服务的高可用。

感谢各位的阅读，以上就是“ KAFKA中的Replica是什么”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对 KAFKA中的Replica是什么这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！