什么是高水位？

        高水位表示分区下副本消息到哪里是算正常提交的。比如如下图：leader副本写到8了，follower副本也写到8，那么这个8就代表要求的副本都写入了。消息到8这里才算提交成功，后面的15写入了也不算提交成功，消费端只能看到8以前的数据。只有要求的副本都写入15后，高水位才会变为15。所以也可以说高水位表示消息的可见性。

        后面的LEO表示当前副本消息的最后日志位置，高水位（HW）和LEO结合才能完成副本的同步。

具体怎么同步的？

        leader副本上存有当前副本的高水位和LEO和其他副本的LEO。我们用发送一条消息举例。

leader副本	follower副本
HW=2	HW=2
LEO=2	LEO=2
其他副本的LEO=2

        1，当leader副本写入一条日志后，HW=2,LEO=3，其他副本LEO=2，这个时候follower会按自己的LEO=2来拉取数据。那么他可以拉取到LEO的数据。如下图的这么一个状态：

leader副本	follower副本
HW=2	HW=2
LEO=3	LEO=3
其他副本的LEO=2

        2，这时follower又来拉取数据了，按当前LEO=3来拉取数据。leader则知道他的LEO=3了，则更新其他副本的LEO=3。leader判断所有副本的LEO都是3时，则更新HW=3。

leader副本<1,1>	follower副本<1,1>
HW=3	HW=2
LEO=3	LEO=3
其他副本的LEO=3

        3，leader然后将HW值下发给其他副本，其他副本更新自己HW=1。

leader副本	follower副本
HW=3	HW=3
LEO=3	LEO=3
其他副本的LEO=3

        通过上面的这3个步骤来实现消息的同步。但是第3步可能会发送失败，这就会造成leader的HW=3了，但是其他副本还是HW=2。这个时候leader副本挂了，其他副本会选举新的leader。那么HW又变为2了，等老副本重启后也会变成follower去请求数据，也会将自己HW从3变更为2。这就造成了消息丢失。为了解决该问题，引入了leader epoch机制来判断日志是否需要截取。我更愿意叫他领导者版本。

领导者版本：

        <递增的版本号，该版本号下第一条写入的数据位置>。kafka会缓存该值。一个领导者写入的第一条数据，上面例子中该值就应该等于<1,1>。

        还是用上面举例子。如果leader副本挂了，follower副本被推举为新leader。那么他会看当前版本号对应的位置为<1,1>，自己HW=2，LEO=3，1<=3，3需要保留。更新HW=3。只有当版本号对应位置大于自己时才需要截断自己的位置。比如<1,4>那么自己LEO=3，明显自己落后了，需要将数据截断。