上篇文章講了Kafka架構(gòu)，詳細介紹了Kafka中不同組件之間是怎樣協(xié)調(diào)工作的。了解到Kafka集群包含多個Broker節(jié)點，但是這些Broker節(jié)點的具體作用是什么？是怎么進行通信的？某個Broker節(jié)點掛了之后，Kafka集群是怎么進行故障轉(zhuǎn)移，保持高可用的？今天一塊帶大家一塊學(xué)習(xí)一下。

1. Kafka Broker的作用

Apache Kafka的Broker節(jié)點是Kafka系統(tǒng)的基本組成部分，它們主要負責數(shù)據(jù)的存儲和傳輸。Kafka的所有數(shù)據(jù)都存儲在Broker節(jié)點中，同時它們還負責處理客戶端的讀寫請求，以及在Broker節(jié)點之間復(fù)制數(shù)據(jù)以確保數(shù)據(jù)的可靠性和高可用性。

一個Broker節(jié)點相當于一臺機器，多個Broker節(jié)點組成一個Kafka集群。但是只有Broker節(jié)點可以充當Controller（控制器）節(jié)點，Controller節(jié)點直接與zookeeper進行通信，并負責管理整個集群的狀態(tài)和元數(shù)據(jù)信息。

以下是Controller節(jié)點的主要職能：

1. Broker狀態(tài)管理：Controller會跟蹤集群中所有Broker的在線狀態(tài)，并在Broker宕機或者恢復(fù)時更新集群的狀態(tài)。
2. 分區(qū)狀態(tài)管理：當新的Topic被創(chuàng)建，或者已有的Topic被刪除時，Controller會負責管理這些變化，并更新集群的狀態(tài)。
3. 分區(qū)領(lǐng)導(dǎo)者選舉：當一臺Broker節(jié)點宕機時，并且宕機的機器上包含分區(qū)領(lǐng)導(dǎo)者副本時，Controller會負責對其上的所有Partition進行新的領(lǐng)導(dǎo)者選舉。
4. 副本狀態(tài)管理：Controller負責管理Partition的ISR列表，當Follower副本無法及時跟隨Leader副本時，Controller會將其從ISR列表中移除。
5. 分區(qū)重平衡：當添加或刪除Broker節(jié)點時，Controller會負責對Partition的分布進行重平衡，以確保數(shù)據(jù)的均勻分布。
6. 存儲集群元數(shù)據(jù)：Controller保存了集群中最全的元數(shù)據(jù)信息，并通過發(fā)送請求同步到其他Broker上面。

而非Controller節(jié)點的主要作用如下：

1. 數(shù)據(jù)存儲：每個非Controller節(jié)點都存儲一部分數(shù)據(jù)，這部分數(shù)據(jù)是由Topic的Partition組成的。這意味著，每個Broker都保存了特定Partition的所有數(shù)據(jù)，不論這個Partition是Leader還是Follower。
2. 數(shù)據(jù)復(fù)制：為了保證數(shù)據(jù)的可靠性，Kafka系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)復(fù)制機制在多個Broker之間備份數(shù)據(jù)。每個Topic的Partition都有一個Leader和多個Follower。Leader負責處理所有的客戶端讀寫請求，而Follower負責從Leader復(fù)制數(shù)據(jù)。在這個過程中，非Controller節(jié)點既可以是Leader也可以是Follower。
3. 處理客戶端請求：非Controller節(jié)點負責處理來自Producer和Consumer的請求。對于Producer的寫請求，Broker會將數(shù)據(jù)寫入對應(yīng)的Partition。對于Consumer的讀請求，Broker會從對應(yīng)的Partition讀取數(shù)據(jù)。
4. 參與Leader選舉：當Partition的Leader節(jié)點出現(xiàn)故障時，非Controller節(jié)點可能被選舉為新的Leader節(jié)點。雖然Leader選舉過程由Controller節(jié)點協(xié)調(diào)，但所有的非Controller節(jié)點都需要參與這個過程。
5. 故障恢復(fù)：當某個Broker宕機時，Kafka會自動重新分配其上的Partition的Leader角色給其他的Broker，這也是非Controller節(jié)點的重要職責之一。

2. Controller節(jié)點初始化

Kafka Controller節(jié)點的初始化依賴Zookeeper實現(xiàn)，具體流程如下：

1. 注冊 Controller 節(jié)點當 Kafka 集群啟動時，每個 Broker 都會嘗試在 Zookeeper 中的 /controller 路徑下創(chuàng)建一個臨時節(jié)點。因為同一時刻只能存在一個 /controller 節(jié)點，所以只有一個 Broker 成功創(chuàng)建節(jié)點并成為Controller。其他 Broker 會收到節(jié)點創(chuàng)建失敗的通知，然后轉(zhuǎn)為觀察者（Observer）狀態(tài)，監(jiān)視Controller節(jié)點路徑的變化。
2. 監(jiān)聽 Controller 節(jié)點所有非Controller的 Broker 都會在 Zookeeper 中對 /controller 路徑設(shè)置一個 Watcher 事件。這樣當Controller節(jié)點發(fā)生變化時（例如，Controller失效），所有非Controller就會收到一個 Watcher 事件。
3. 選舉新的Controller當某個 Broker 接收到Controller節(jié)點變化的通知后，它會再次嘗試在 Zookeeper 中的 /controller 路徑下創(chuàng)建一個臨時節(jié)點。與啟動時的過程類似，只有一個 Broker 能夠成功創(chuàng)建節(jié)點并成為新的Controller。新Controller會在選舉成功后接管集群元數(shù)據(jù)的管理工作。
4. 更新集群元數(shù)據(jù)新Controller在選舉成功后需要更新集群元數(shù)據(jù)，包括分區(qū)狀態(tài)、副本狀態(tài)等。同時，新控制器會通知所有相關(guān)的 Broker 更新它們的元數(shù)據(jù)信息。這樣，集群中的所有 Broker 都能夠知道新Controller的身份，并進行協(xié)同工作。

注意：臨時節(jié)點的特點是在創(chuàng)建它的客戶端（即 Broker節(jié)點）斷開連接時，它會自動被 Zookeeper 刪除。這種機制保證了只有一個Broker節(jié)點能夠成為控制器，以避免多個控制器同時對集群元數(shù)據(jù)進行操作引發(fā)的問題。

3. Kafka腦裂問題

腦裂問題是分布式系統(tǒng)中經(jīng)常出現(xiàn)的現(xiàn)象，Kafka腦列問題是由于網(wǎng)絡(luò)或其他原因?qū)е露鄠€Broker認為自己是Controller，從而導(dǎo)致元數(shù)據(jù)不一致和分區(qū)狀態(tài)混亂的問題。

Kafka是通過epoch number（紀元編號）來解決腦裂問題，epoch number是一個單調(diào)遞增的版本號。

腦裂問題產(chǎn)生和處理過程如下：

• 假設(shè)有三個Broker，分別是Broker 0，Broker 1和Broker 2。Broker 0是Controller，它在ZooKeeper中創(chuàng)建了/controller節(jié)點，并設(shè)置epoch number值為1。Broker 1和Broker 2在/controller節(jié)點設(shè)置了Watcher。
• 由于某種原因，Broker 0出現(xiàn)了Full GC，導(dǎo)致它與ZooKeeper的會話超時。ZooKeeper刪除了/controller節(jié)點，并通知Broker 1和Broker 2進行新的Controller選舉。
• Broker 1和Broker 2同時嘗試在ZooKeeper中創(chuàng)建/controller節(jié)點，假設(shè)Broker 1成功了，那么它就成為了新的Controller，設(shè)置epoch number值為2，并向Broker 2同步數(shù)據(jù)。
• Broker 0的Full GC結(jié)束后，繼續(xù)向Broker 1和Broker 2同步數(shù)據(jù)，Broker 1和Broker 2接收到數(shù)據(jù)后，發(fā)現(xiàn)epoch number小于當前值，就會拒絕這些消息。并通知Broker 0最新的epoch number，然后Broker 0發(fā)現(xiàn)自己已經(jīng)不是Controller了，最后與新的Controller建立連接。

4. 總結(jié)

本文詳細介紹了Kafka Controller的作用和故障轉(zhuǎn)移過程，以及Kafka是怎么解決腦裂問題的。