Kafka 的 高水位（High Watermark, HW） 和 低水位（Low Watermark, LW） 是和数据存储、消费进度、日志清理等密切相关的重要概念。我们用一个 “蓄水池” 的比喻来形象地解释它们的作用。
1. Kafka 里的数据像一个蓄水池
Kafka 的数据存储在 日志（log segment） 里，每个分区（partition）就像一个不断增长的日志文件，数据会随着生产者（producer）的发送不断增加，消费者（consumer）从中读取数据。你可以把它想象成一个 不断注水的蓄水池。
2. 高水位（HW）：消费安全线
高水位（HW） 就像是蓄水池里的 “最低可见水位”，只有水面之下的水（数据）才是消费者能喝（消费）到的。
- Kafka 是分布式的，每个分区的消息可能被多个副本（replica）存储在不同的机器上。
- 只有当 所有 ISR（In-Sync Replicas，即同步副本）都确认收到了某个消息，这个消息才被认为是“稳定的”并可以被消费者消费。
- 高水位（HW）指的就是最早的 ISR 共同确认的那条消息的偏移量（offset），消费者只能消费到这个位置的数据，再往后的数据还不能保证稳定，不能消费。
类比：
- 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（已经被多个副本确认）。
- 但管子上面的水（新写入但未完全确认的消息）还在“沉淀”过程中，可能会被回滚（删除）。
作用：
- 保证数据一致性，确保所有消费者只能消费已经被多个副本确认的数据，避免数据丢失。
3. 低水位（LW）：清理水池底部的陈旧数据
低水位（LW） 就是 “蓄水池的排水口”，用来删除过旧的数据，防止池子被塞满。
Kafka 会根据 日志清理策略（Log Retention Policy） 来删除旧数据，比如：
- 按时间删除（log.retention.hours）：只保留最近 X 小时的数据。
- 按大小删除（log.retention.bytes）：当日志文件超过一定大小后，删除最早的数据。
低水位（LW）指的就是最早还能被 Kafka 保留的偏移量（offset），更早的数据都会被清理掉，防止日志无限增长。
类比：
- 如果池子太满，底部的水就要排走，以腾出空间给新的水（数据）。
- 低水位（LW）以下的数据（offset）会被 Kafka 自动清理，消费者也无法再读取这些数据。
作用：
- 避免日志文件无限增长，节省存储空间。
- 提高 Kafka 性能，防止查询过大数据时变慢。
4. 高水位和低水位的关系
- 高水位（HW）不断上升，确保数据可以安全消费。
- 低水位（LW）也在上升，确保老数据及时清理。
- 高水位 - 低水位之间的数据就是 Kafka 当前可消费的数据，消费者只能消费这个范围的数据。
5. 总结
| 概念 | 作用 | 类比 |
|---|---|---|
| 高水位（HW） | 保障消费者只能消费到安全的数据 | 透明管子以下的水，可安全饮用 |
| 低水位（LW） | 触发日志清理，避免存储爆炸 | 水池排水口，定期排掉老水 |
6. 延伸思考
- 如果 ISR 副本少了（比如机器故障），高水位就不会提升，导致消费者无法消费新数据。
- 如果低水位设得太低，可能会让消费者还没消费就被删数据，导致数据丢失。
- Kafka 通过合理调整
log.retention.*和副本同步策略，来平衡存储和消费的可靠性。
这样理解的话，Kafka 高低水位的原理是不是就清晰很多了？
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