Replica如何分布
为了尽量做好负载均衡和容错能力，需要将同一个Partition的Replica尽量分散到不同的机器。如果所有的Replica都在同一个Broker上，那一旦该Broker宕机，该Partition的所有Replica都无法工作，那么这些Replica也就失去的意义。
Replica如何同步
当没有Replica的时候，producer向broker写入消息非常简单，当有很多Replica的时候是如何处理的呢？
一般来说，对于这种情况有两个处理方法：
- 同步复制，当producer向所有的Replica写入成功消息后才返回。一致性得到保障，但是延迟太高，吞吐率降低。
- 异步复制，所有的Replica选取一个一个leader，producer向leader写入成功即返回，leader负责将消息同步给其他的所有Replica。但是消息同步一致性得不到保证，但是保证了快速的响应。
而kafka选取了一个折中的方式：ISR（in-sync replicas）。producer每次发送消息，将消息发送给leader，leader将消息同步给他“信任”的“小弟们”就算成功，巧妙的均衡了确保数据不丢失以及吞吐率。具体的：
- 在所有的Replica中，leader会维护一个与其基本保持同步的Replica列表，该列表称为ISR(in-sync Replica)，每个Partition都会有一个ISR，而且是由leader动态维护。
- 如果一个replica落后leader太多，leader会将其剔除。如果另外的replica跟上脚步，leader会将其加入。
- 同步：leader向ISR中的所有replica同步消息，当收到所有ISR中replica的ack之后，leader才commit。
- 异步：收到同步消息的ISR中的replica，异步将消息同步给ISR集合外的replica。
