上篇文章講了Kafka架構，詳細介紹了Kafka中不同組件之間是怎樣協調工作的。了解到Kafka集群包含多個Broker節點，但是這些Broker節點的具體作用是什么？是怎么進行通信的？某個Broker節點掛了之后，Kafka集群是怎么進行故障轉移，保持高可用的？今天一塊帶大家一塊學習一下。

1. Kafka Broker的作用

Apache Kafka的Broker節點是Kafka系統的基本組成部分，它們主要負責數據的存儲和傳輸。Kafka的所有數據都存儲在Broker節點中，同時它們還負責處理客戶端的讀寫請求，以及在Broker節點之間復制數據以確保數據的可靠性和高可用性。

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

以下是Controller節點的主要職能：

1. Broker狀態管理：Controller會跟蹤集群中所有Broker的在線狀態，并在Broker宕機或者恢復時更新集群的狀態。
2. 分區狀態管理：當新的Topic被創建，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。
3. 分區領導者選舉：當一臺Broker節點宕機時，并且宕機的機器上包含分區領導者副本時，Controller會負責對其上的所有Partition進行新的領導者選舉。
4. 副本狀態管理：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. 分區重平衡：當添加或刪除Broker節點時，Controller會負責對Partition的分布進行重平衡，以確保數據的均勻分布。
6. 存儲集群元數據：Controller保存了集群中最全的元數據信息，并通過發送請求同步到其他Broker上面。

而非Controller節點的主要作用如下：

1. 數據存儲：每個非Controller節點都存儲一部分數據，這部分數據是由Topic的Partition組成的。這意味著，每個Broker都保存了特定Partition的所有數據，不論這個Partition是Leader還是Follower。
2. 數據復制：為了保證數據的可靠性，Kafka系統通過數據復制機制在多個Broker之間備份數據。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復制數據。在這個過程中，非Controller節點既可以是Leader也可以是Follower。
3. 處理客戶端請求：非Controller節點負責處理來自Producer和Consumer的請求。對于Producer的寫請求，Broker會將數據寫入對應的Partition。對于Consumer的讀請求，Broker會從對應的Partition讀取數據。
4. 參與Leader選舉：當Partition的Leader節點出現故障時，非Controller節點可能被選舉為新的Leader節點。雖然Leader選舉過程由Controller節點協調，但所有的非Controller節點都需要參與這個過程。
5. 故障恢復：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節點的重要職責之一。

2. Controller節點初始化

Kafka Controller節點的初始化依賴Zookeeper實現，具體流程如下：

1. 注冊 Controller 節點當 Kafka 集群啟動時，每個 Broker 都會嘗試在 Zookeeper 中的 /controller 路徑下創建一個臨時節點。因為同一時刻只能存在一個 /controller 節點，所以只有一個 Broker 成功創建節點并成為Controller。其他 Broker 會收到節點創建失敗的通知，然后轉為觀察者（Observer）狀態，監視Controller節點路徑的變化。
2. 監聽 Controller 節點所有非Controller的 Broker 都會在 Zookeeper 中對 /controller 路徑設置一個 Watcher 事件。這樣當Controller節點發生變化時（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節點變化的通知后，它會再次嘗試在 Zookeeper 中的 /controller 路徑下創建一個臨時節點。與啟動時的過程類似，只有一個 Broker 能夠成功創建節點并成為新的Controller。新Controller會在選舉成功后接管集群元數據的管理工作。
4. 更新集群元數據新Controller在選舉成功后需要更新集群元數據，包括分區狀態、副本狀態等。同時，新控制器會通知所有相關的 Broker 更新它們的元數據信息。這樣，集群中的所有 Broker 都能夠知道新Controller的身份，并進行協同工作。

注意：臨時節點的特點是在創建它的客戶端（即 Broker節點）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節點能夠成為控制器，以避免多個控制器同時對集群元數據進行操作引發的問題。

3. Kafka腦裂問題

腦裂問題是分布式系統中經常出現的現象，Kafka腦列問題是由于網絡或其他原因導致多個Broker認為自己是Controller，從而導致元數據不一致和分區狀態混亂的問題。

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

腦裂問題產生和處理過程如下：

• 假設有三個Broker，分別是Broker 0，Broker 1和Broker 2。Broker 0是Controller，它在ZooKeeper中創建了/controller節點，并設置epoch number值為1。Broker 1和Broker 2在/controller節點設置了Watcher。
• 由于某種原因，Broker 0出現了Full GC，導致它與ZooKeeper的會話超時。ZooKeeper刪除了/controller節點，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中創建/controller節點，假設Broker 1成功了，那么它就成為了新的Controller，設置epoch number值為2，并向Broker 2同步數據。
• Broker 0的Full GC結束后，繼續向Broker 1和Broker 2同步數據，Broker 1和Broker 2接收到數據后，發現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發現自己已經不是Controller了，最后與新的Controller建立連接。

4. 總結

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