在 Apache Kafka 中，ISR 的全称是 In-Sync Replicas，中文通常翻译为“同步副本集”。
简单来说，ISR 是 Kafka 为了保证数据高可靠性和高可用性而维护的一个“健康副本池”。它是 Kafka 副本（Replication）机制中的核心概念。
为了让你更直观地理解，我为你整理了以下核心要点：
1. 核心定义 📖
在 Kafka 的每个分区（Partition）中，数据会有多个副本，分为 Leader（领导者） 和 Follower（追随者）。
● Leader：处理所有的读写请求。
● Follower：被动地从 Leader 拉取数据，进行同步。

ISR 就是指那些与 Leader 保持“充分同步”的副本集合。 这个集合是动态的，不仅包含 Leader 自己，也包含那些“紧跟” Leader 步伐的 Follower。
2. ISR 的工作机制 ⚙️
ISR 不是一个静态列表，而是一个会根据网络状况和 Broker 负载自动伸缩的集合：
● 加入 ISR（In-Sync）： 当一个 Follower 启动后，如果它能持续、及时地从 Leader 拉取数据并写入本地日志，Leader 就会认为它是同步的，并将其纳入 ISR 列表。
● 移出 ISR（Out-of-Sync）： 如果某个 Follower 因为网络延迟、Broker 负载过高或宕机，导致它在一定时间内（由参数 replica.lag.time.max.ms 控制，默认 30 秒）没能拉取数据或落后太多，Leader 就会把它踢出 ISR 列表。

3. ISR 的关键作用 🛠️
ISR 机制主要解决了分布式系统中“一致性”与“可用性”之间的矛盾：
● 数据不丢失（高可靠性）：
当生产者（Producer）发送消息时，如果设置 acks=all （或 acks=-1 ），Kafka 会等待 ISR 中的所有副本都成功写入消息后，才向生产者确认收到。这意味着只要 ISR 中有一个副本存活，数据就不会丢失。
● 故障自动

转移（高可用性）：
如果当前的 Leader 挂了，Kafka 的控制器（Controller）会从 ISR 列表中选举一个新的 Leader。因为 ISR 中的副本都是与原 Leader 同步的，所以新选举出的 Leader 拥有最新的数据，服务可以无缝衔接，不会造成数据丢失。

4. 核心参数与权衡 ⚖️
Kafka 允许你通过参数在“性能”和“可靠性”之间做选择：

你可以把 ISR 想象成一个“预备役委员会”：
● 只有表现好、跟得上 Leader 节奏的 Follower 才能进这个委员会（ISR）。
● 一旦 Leader “牺牲”（宕机），就立刻从这个委员会里提拔一个新的 Leader 接班。
● 这样既保证了数据的安全（接班人数据是最新的），又不会因为某个慢节点拖慢整个系统的写入速度。