kafka
Controller Broker
回顾已知信息，kafka集群由多个broker服务器组成。集群中会有一个controller broker，去均衡每个broker上的每个主题下分区leader副本的分布（应使同topic下的不同分区的leader副本分布在不同的broker）、创建主题、删除主题、调整其他broker等
- 均衡leader分区：当有其他broker故障时，其所含有的分区leader副本无法提供服务，需要选一个新的leader副本，可能会导致新的leader副本所在broker存在该主题的多个分区leader副本，影响其性能；broker可能故障立马上线，controller为了均衡可能会出现换leader分区的情况，将故障的分区副本重新选举为leader，这是个耗时的过程，建议在生产环境中关闭该设置
- controller broker的选定：每个broker都有成为controller的机会，先成功创建即为controller，需要定时向zookeeper发送心跳，如果zookeeper发现无心跳会认为故障，发出重新选择的通知，这时也是哪个先成功创建，哪个broker是controller，并将controller成功创建的信息发布给所有的broker；可能原本zookeeper认为故障的controller并没有故障而是在进行GC，一直gc到新的controller创建，因此该broker并没收到新的controller创建的通知，仍然认为自身就是controller；
- 此时就有两个controller，针对该情况，每个controller创建时zookeeper会给予一个epoch值，该值是一个单调递增的值，其他broker在接收信息时，如果发现有两个不同的broker都以controller的身份发布通知，就会通过epoch值来判断哪个才是真正的controller，即epoch值最大的才会被认为是真正的controller
leader副本的选举
kafka实现高可用和可靠性的手段之一就是它的副本机制，一个分区含有一个leader副本，其余皆为follower副本，不向外提供服务。其中详细的介绍，可查看该博客kafka 可靠性保证
这里再简单说明一下副本机制：
每个分区的leader负责维护和跟踪ISR中所有follower滞后的状态。当producer发送一条消息到broker后，leader写入消息并复制到ISR中所有follower。消息复制延迟受最慢的follower限制，重要的是快速检测慢副本，follower从leader同步数据有一些延迟时间，任意一个超过阈值replica.lag.time.max.ms都会把follower剔除出ISR，移入OSR。
当leader副本crash时，就需要从follower副本中选举出一个新的leader副本，其中这涉及到一个参数unclean.eader.election = false/true,false表明leader副本只能从ISR列表中选取一个follower副本；true则表明也可从OSR列表中选取，即所有的follower副本都有可能成为leader副本，但可能会存在选举成功的新leader副本没有完全同步到原本leader副本中对消费者可见的数据。
极端情况下，如果该分区中ISR中的所有副本都crash了，那么数据的一致性与可靠性就无法保证了，如果此时想确保系统的可用性，就得允许leader副本能从OSR中选取，即设置unclean.eader.election = true，这实际是在系统可用性和数据可靠性之间做的取舍
Kafka架构中的Zookeeper
在基于 Kafka 的分布式消息队列中，ZooKeeper 的作用有 Broker 注册、Topic 注册、Producer 和 Consumer 负载均衡、维护 Partition 与 Consumer 的关系、记录消息消费的进度以及 Consumer 注册等。
kafka中有消费者组的概念，一个主题的分区只能被消费者组中的一个消费者消费，消费的消费者并不固定，可能是消费者组中的任意一个（具体看均衡策略），但强调每个分区只能被其中一个消费者消费，这只是在消费者组的层次下。不同消费者组间并没有该约束。
- Consumer 负载均衡：借助 ZooKeeper 实现负载均衡
- Consumer Group、Consumer、Broker 都会在 ZooKeeper 中注册节点，基于 ZooKeeper 提供的 Watcher，Consumer 可以监听同一 Group 中 Consumers 的变化，以及 Broker 列表的变化。
- kafka内部实现了均衡分配消费者消费指定分区：
- 如果有3个Partition, 同一个消费组有3个消费者，消费者与分区一一对应关系
- 如果有3个Partition, 同一个消费组有2个消费者，则其中一个消费者消费2个分区的数据，另一个消费者消费一个分区的数据；
- 如果有2个Partition, 同一个消费组有3个消费者，则其中有一个消费者空闲，另外2个消费者消费分别各自消费一个分区的数据
- 正因如此，不推荐消费者组的消费者数量超过分区数量，应小于等于分区数量，否则就会造成有消费者的闲置