kafka的可用性怎么保证的？

通过调整 Kafka 的配置参数，如 replication.factor（副本数）、min.insync.replicas（最小同步副本数）等，可以进一步优化高可用性。

Kafka 通过将 partition 分散到不同的 broker 上，实现负载均衡，避免单点压力过大。
这种分散存储的方式也提高了系统的整体吞吐量和可用性。

Kafka 使用 ZooKeeper 来管理和协调集群中的 broker、topic 和 partition 的状态。
ZooKeeper 监控 broker 的状态，并在 broker 宕机时触发 leader 选举和重新分配。

acks=0：生产者不等待任何确认。
acks=1：生产者等待 leader 副本确认。
acks=all：生产者等待所有 ISR 中的副本确认。
生产者在发送消息时可以设置 acks 参数来控制消息的确认级别：
设置 acks=all 可以确保消息被所有副本确认，从而提高数据的可靠性。

ISR 是一组与 leader 保持同步的副本集合。只有当 follower 副本的数据与 leader 一致时，才会被加入 ISR。
Kafka 通过维护 ISR 来确保数据的一致性和可靠性。如果某个 follower 落后太多或无法与 leader 通信，它会被移出 ISR。

Kafka 的每个 topic 可以划分为多个 partition，每个 partition 可以有多个副本（replica）。这些副本分布在不同的 broker 上。
其中一个副本被选为 leader，负责处理所有的读写请求；其他副本是 follower，它们从 leader 复制数据。
如果 leader 副本所在的 broker 宕机，Kafka 会自动从 follower 中选举一个新的 leader 继续提供服务。