Kafka 的 高水位（High Watermark, HW） 和 低水位（Low Watermark, LW） 是和數據存儲、消費進度、日志清理等密切相關的重要概念。我們用一個 “蓄水池” 的比喻來形象地解釋它們的作用。
1. Kafka 里的數據像一個蓄水池
Kafka 的數據存儲在 日志（log segment） 里，每個分區（partition）就像一個不斷增長的日志文件，數據會隨著生產者（producer）的發送不斷增加，消費者（consumer）從中讀取數據。你可以把它想象成一個 不斷注水的蓄水池。
2. 高水位（HW）：消費安全線
高水位（HW） 就像是蓄水池里的 “最低可見水位”，只有水面之下的水（數據）才是消費者能喝（消費）到的。
- Kafka 是分布式的，每個分區的消息可能被多個副本（replica）存儲在不同的機器上。
- 只有當 所有 ISR（In-Sync Replicas，即同步副本）都確認收到了某個消息，這個消息才被認為是“穩定的”并可以被消費者消費。
- 高水位（HW）指的就是最早的 ISR 共同確認的那條消息的偏移量（offset），消費者只能消費到這個位置的數據，再往后的數據還不能保證穩定，不能消費。
類比：
- 你可以想象蓄水池里有一根透明的管子，管子以下的水可以喝（已經被多個副本確認）。
- 但管子上面的水（新寫入但未完全確認的消息）還在“沉淀”過程中，可能會被回滾（刪除）。
作用：
- 保證數據一致性，確保所有消費者只能消費已經被多個副本確認的數據，避免數據丟失。
3. 低水位（LW）：清理水池底部的陳舊數據
低水位（LW） 就是 “蓄水池的排水口”，用來刪除過舊的數據，防止池子被塞滿。
Kafka 會根據 日志清理策略（Log Retention Policy） 來刪除舊數據，比如：
- 按時間刪除（log.retention.hours）：只保留最近 X 小時的數據。
- 按大小刪除（log.retention.bytes）：當日志文件超過一定大小后，刪除最早的數據。
低水位（LW）指的就是最早還能被 Kafka 保留的偏移量（offset），更早的數據都會被清理掉，防止日志無限增長。
類比：
- 如果池子太滿，底部的水就要排走，以騰出空間給新的水（數據）。
- 低水位（LW）以下的數據（offset）會被 Kafka 自動清理，消費者也無法再讀取這些數據。
作用：
- 避免日志文件無限增長，節省存儲空間。
- 提高 Kafka 性能，防止查詢過大數據時變慢。
4. 高水位和低水位的關系
- 高水位（HW）不斷上升，確保數據可以安全消費。
- 低水位（LW）也在上升，確保老數據及時清理。
- 高水位 - 低水位之間的數據就是 Kafka 當前可消費的數據，消費者只能消費這個范圍的數據。
5. 總結
| 概念 | 作用 | 類比 |
|---|---|---|
| 高水位（HW） | 保障消費者只能消費到安全的數據 | 透明管子以下的水，可安全飲用 |
| 低水位（LW） | 觸發日志清理，避免存儲爆炸 | 水池排水口，定期排掉老水 |
6. 延伸思考
- 如果 ISR 副本少了（比如機器故障），高水位就不會提升，導致消費者無法消費新數據。
- 如果低水位設得太低，可能會讓消費者還沒消費就被刪數據，導致數據丟失。
- Kafka 通過合理調整
log.retention.*和副本同步策略，來平衡存儲和消費的可靠性。
這樣理解的話，Kafka 高低水位的原理是不是就清晰很多了？
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