在 Kafka 中，ISR（In-Sync Replica）是与 Leader 副本保持数据同步的副本集合。ISR 中的副本是当前与 Leader 副本保持数据同步的副本，它们可以快速接管分区的读写请求，提高了分区的高可用性。但是，ISR 中的副本可能会因为某些情况而被剔除，例如网络延迟、副本故障或数据同步滞后等。下面将详细探讨 ISR 中副本被剔除的情况，并附上相关示例代码。
1. 副本同步滞后
当 ISR 中的某个副本与 Leader 副本的数据同步滞后时，可能会导致该副本被剔除。数据同步滞后可能由于网络延迟、副本故障或其他原因导致，导致该副本无法及时跟上 Leader 副本的数据变化。在这种情况下，Kafka 控制器可能会将该副本从 ISR 中剔除，以保证数据的一致性和可用性。
2. 副本故障或不可用
如果 ISR 中的某个副本发生故障或不可用，无法及时与 Leader 副本保持数据同步，可能会导致该副本被剔除。副本故障可能由于硬件故障、软件错误或其他原因导致，导致该副本无法继续提供服务。在这种情况下，Kafka 控制器可能会将该副本从 ISR 中剔除，并尝试将其他副本加入到 ISR 中，以保证分区的高可用性和可靠性。
3. ISR 中副本被剔除的影响
ISR 中副本被剔除会对 Kafka 集群的性能和可用性产生一定影响，具体表现如下：
降低分区的高可用性: ISR 中副本被剔除会降低分区的高可用性，使得分区在面对 Leader 副本故障时无法快速切换到其他副本提供服务，可能会导致数据的延迟和请求的失败。
减少数据冗余备份: ISR 中副本被剔除会减少分区的数据冗余备份，使得分区的数据容错能力下降，一旦 Leader 副本发生故障，可能会导致数据丢失或不一致。
影响数据的可靠性和一致性: ISR 中副本被剔除可能会导致数据的可靠性和一致性受到影响，分区的数据可能无法及时同步到所有副本，可能会导致数据丢失或不一致。
4. ISR 中副本被剔除的处理
ISR 中副本被剔除时，Kafka 控制器会根据副本的同步状态和延迟情况动态调整 ISR 和 OSR（Out-of-Sync Replica）的成员。控制器会尝试将其他副本加入到 ISR 中，以保证分区的高可用性和可靠性。此外，管理员可以监控 ISR 中副本的状态，并根据需要进行故障处理和副本调整，以维护分区的性能和可用性。
示例代码
下面是一个简单的 Kafka 消费者示例代码，演示了如何订阅主题并消费消息：
import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;
public class ConsumerExample {
public static void main(String[] args) {
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "my-consumer-group");
props.put("enable.auto.commit", "true");
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
props.put("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
props.put("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Collections.singletonList("my-topic"));
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
}
}
}
}
以上示例代码创建了一个 Kafka 消费者，订阅了名为 "my-topic" 的主题，并持续消费消息。在实际生产环境中，可以根据需求监控 ISR 中副本的状态，并根据需要
