Kafka的Controller

控制器组件（Controller），是 Apache Kafka 的核心组件。它的主要作用是在 Apache ZooKeeper 的帮助下管理和协调整个 Kafka 集群。集群中任意一台 Broker 都能充当控制器的角色，但是，在运行过程中，只能有一个 Broker 成为控制器，行使其管理和协调的职责。接下来，我们将讨论Controller原理和内部运行机制。通过本文你可以了解到：

• 什么是Controller Broker
• Controller Broker是怎么被选举的
• Controller Broker主要作用是什么
• Kafka是如何处理脑裂的

什么是Controller Broker

　　在分布式系统中，通常需要有一个协调者，该协调者会在分布式系统发生异常时发挥特殊的作用。在Kafka中该协调者称之为控制器(Controller),其实该控制器并没有什么特殊之处，它本身也是一个普通的Broker，只不过需要负责一些额外的工作(追踪集群中的其他Broker，并在合适的时候处理新加入的和失败的Broker节点、Rebalance分区、分配新的leader分区等)。值得注意的是：Kafka集群中始终只有一个Controller Broker。

Controller Broker是如何被选出来的

　　控制器是如何被选出来的呢？当集群启动后，Kafka 怎么确认控制器位于哪台 Broker 呢？

　　实际上，Broker 在启动时，会尝试去 ZooKeeper 中创建 /controller 节点。Kafka 当前选举控制器的规则是：第一个成功创建 /controller 节点的 Broker 会被指定为控制器。先来先当controller

　 

　　　　集群中出现了两个controller，它们可能一起发出具有冲突的命令，就会出现脑裂的现象。如果对这种情况不加以处理，可能会导致严重的不一致。所以需要一种方法来区分谁是集群当前最新的Controller。

　　　　Kafka是通过使用epoch number（纪元编号，也称为隔离令牌）来完成的。epoch number只是单调递增的数字，第一次选出Controller时，epoch number值为1，如果再次选出新的Controller，则epoch number将为2，依次单调递增。

每个新选出的controller通过Zookeeper 的条件递增操作获得一个全新的、数值更大的epoch number 。其他Broker 在知道当前epoch number 后，如果收到由controller发出的包含较旧(较小)epoch number的消息，就会忽略它们，即Broker根据最大的epoch number来区分当前最新的controller。

Controller Broker的具体作用是什么

Controller Broker的主要职责有很多，主要是一些管理行为，主要包括以下几个方面：

• 创建、删除主题，增加分区并分配leader分区
• 集群Broker管理（新增 Broker、Broker 主动关闭、Broker 故障)
• preferred leader选举
• 分区重分配

处理集群中下线的Broker

当某个Broker节点由于故障离开Kafka群集时，则存在于该Broker的leader分区将不可用(由于客户端仅对leader分区进行读写操作)。为了最大程度地减少停机时间，需要快速找到替代的leader分区。

Controller Broker可以对失败的Broker做出响应，Controller Broker可以从Zookeeper监听(zookeeper watch)中获取通知信息，ZooKeeper 赋予客户端监控 znode 变更的能力，即所谓的 Watch 通知功能。一旦 znode 节点被创建、删除，子节点数量发生变化，抑或是 znode 所存的数据本身变更，ZooKeeper 会通过节点变更监听器 (ChangeHandler) 的方式显式通知客户端。

每个 Broker 启动后，会在zookeeper的 /Brokers/ids 下创建一个临时 znode。当 Broker 宕机或主动关闭后，该 Broker 与 ZooKeeper 的会话结束，这个 znode 会被自动删除。同理，ZooKeeper 的 Watch 机制将这一变更推送给控制器，这样控制器就能知道有 Broker 关闭或宕机了，从而进行后续的协调操作。

Controller将收到通知并对此采取行动，决定哪些Broker上的分区成为leader分区，然后，它会通知每个相关的Broker，要么将Broker上的主题分区变成leader，要么通过LeaderAndIsr请求从新的leader分区中复制数据。

处理新加入到集群中的Broker

通过将Leader分区副本均匀地分布在集群的不同Broker上，可以保障集群的负载均衡。在Broker发生故障时，某些Broker上的分区副本会被选举为leader，会造成一个Broker上存在多个leader分区副本的情况，由于客户端只与leader分区副本交互，所以这会给Broker增加额外的负担，并损害集群的性能和运行状况。因此，尽快恢复平衡对集群的健康运行是有益的。

Kafka认为leader分区副本最初的分配（每个节点都处于活跃状态）是均衡的。这些被最初选中的分区副本就是所谓的首选领导者(preferred leaders)。由于Kafka还支持机架感知的leader选举(rack-aware leader election) ,即尝试将leader分区和follower分区放置在不同的机架上，以增加对机架故障的容错能力。因此，leader分区副本的存在位置会对集群的可靠性产生影响。

默认情况下auto.leader.rebalance.enabled为true，表示允许 Kafka 定期地对一些 Topic 分区进行
Leader 重选举。大部分情况下，Broker的失败很短暂，这意味着Broker通常会在短时间内恢复。所以当节点离开群集时，与其相关联的元数据并不会被立即删除。

当Controller注意到Broker已加入集群时，它将使用Broker ID来检查该Broker上是否存在分区，如果存在，则Controller通知新加入的Broker和现有的Broker，新的Broker上面的follower分区再次开始复制现有leader分区的消息。为了保证负载均衡，Controller会将新加入的Broker上的follower分区选举为leader分区。

注意：上面提到的选Leader分区，严格意义上是换Leader分区，为了达到负载均衡，可能会造成原来正常的Leader分区被强行变为follower分区。换一次 Leader 代价是很高的，原本向 Leader分区A(原Leader分区) 发送请求的所有客户端都要切换成向 B (新的Leader分区)发送请求，建议你在生产环境中把这个参数设置成 false。

同步副本(in-sync replica ,ISR)列表

ISR中的副本都是与Leader进行同步的副本，所以不在该列表的follower会被认为与Leader是不同步的. 那么，ISR中存在是什么副本呢？首先可以明确的是：Leader副本总是存在于ISR中。而follower副本是否在ISR中，取决于该follower副本是否与Leader副本保持了“同步”。

始终保证拥有足够数量的同步副本是非常重要的。要将follower提升为Leader，它必须存在于同步副本列表中。每个分区都有一个同步副本列表，该列表由Leader分区和Controller进行更新。

选择一个同步副本列表中的分区作为leader 分区的过程称为clean leader election。注意，这里要与在非同步副本中选一个分区作为leader分区的过程区分开，在非同步副本中选一个分区作为leader的过程称之为unclean leader election。由于ISR是动态调整的，所以会存在ISR列表为空的情况，通常来说，非同步副本落后 Leader 太多，因此，如果选择这些副本作为新 Leader，就可能出现数据的丢失。毕竟，这些副本中保存的消息远远落后于老 Leader 中的消息。在 Kafka 中，选举这种副本的过程可以通过Broker 端参数 **unclean.leader.election.enable **控制是否允许 Unclean 领导者选举。开启 Unclean 领导者选举可能会造成数据丢失，但好处是，它使得分区 Leader 副本一直存在，不至于停止对外提供服务，因此提升了高可用性。反之，禁止 Unclean Leader 选举的好处在于维护了数据的一致性，避免了消息丢失，但牺牲了高可用性。分布式系统的CAP理论说的就是这种情况。

不幸的是，unclean leader election的选举过程仍可能会造成数据的不一致，因为同步副本并不是完全同步的。由于复制是异步完成的，因此无法保证follower可以获取最新消息。比如Leader分区的最后一条消息的offset是100，此时副本的offset可能不是100，这受到两个参数的影响：

• replica.lag.time.max.ms：同步副本滞后与leader副本的时间
• zookeeper.session.timeout.ms：与zookeeper会话超时时间