在 Kafka 中，Follower 副本與 Leader 副本之間的數據同步是通過復制機制來實現的。以下是詳細的同步過程：

1. Leader 選舉

在每個分區中，Kafka 集群會選舉一個 Broker 作為 Leader，負責處理所有的寫入和讀取請求。其他 Broker 就成為該分區的 Follower。

2. 生產者寫入數據

生產者將消息寫入 Leader 副本。Leader 負責處理寫入請求，并將消息追加到其本地日志中。

3. Follower 啟動同步線程

一旦某個 Broker 節點被設定為 Follower 節點，它會啟動一個數據同步線程 ReplicaFetcherThread，從 Leader 副本節點同步數據。

4. Follower 向 Leader 發送 FETCH 請求

Follower 副本會周期性地向 Leader 節點發送 FETCH 請求，用于從 Leader 獲取數據。在等待 Leader 節點的響應過程中，會阻塞當前同步數據線程。

5. Leader 返回數據

當 Follower 副本從 Leader 副本請求數據時，Leader 會返回針對請求分區的數據。Follower 收到響應后，會將這些數據寫入到本地對應分區的日志文件中。

6. 更新數據偏移量

當 Leader 副本返回響應數據時，除了包含分區數據外，還包含了和偏移量相關的數據 HW（高水位值）和 LSO（起始偏移量），副本需要根據場景對 Leader 返回的不同偏移量進行更新。

7. 保持同步

Leader 定期檢查所有 Follower 的復制進度，確保它們與 Leader 保持同步。Leader 會記錄每個分區每個 Follower 的最后一條消息的偏移量（offset）。

8. 故障處理

如果 Leader 發生故障，系統會從 Follower 中選舉新的 Leader，確保服務的可用性。新的 Leader 會從其他 Follower 處獲取缺失的消息，以保證分區數據的一致性。

9. 日志截斷

為了保證分區副本的數據一致性，當分區存在 Leader Epoch 值時，會將副本的本地日志截斷到 Leader Epoch 對應的最新位移處。如果分區不存在對應的 Leader Epoch 記錄，那么依然使用原來的高水位機制，將日志調整到高水位值處。

10. 批量復制與零拷貝

Follower 可以批量地從 Leader 復制數據，而且 Leader 充分利用磁盤順序讀以及 send file（zero copy）機制，這樣極大地提高復制性能。

綜上所述，通過以上機制，Kafka 確保了 Follower 副本與 Leader 副本之間的數據同步，從而提高了數據的可靠性和容錯性，確保在 Leader 副本發生故障時，能夠迅速切換到 Follower 副本繼續提供服務。