概述
Kafka源码包含多个模块，每个模块负责不同的功能。以下是一些核心模块及其功能的概述：
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服务端源码 ：实现Kafka Broker的核心功能，包括日志存储、控制器、协调器、元数据管理及状态机管理、延迟机制、消费者组管理、高并发网络架构模型实现等。
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Java客户端源码 ：实现了Producer和Consumer与Broker的交互机制，以及通用组件支撑代码。
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Connect源码 ：用来构建异构数据双向流式同步服务。
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Stream源码 ：用来实现实时流处理相关功能。
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Raft源码 ：实现了Raft一致性协议。
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Admin模块 ：Kafka的管理员模块，操作和管理其topic，partition相关，包含创建，删除topic，或者拓展分区等。
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Api模块 ：负责数据交互，客户端与服务端交互数据的编码与解码。
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Client模块 ：包含Producer读取Kafka Broker元数据信息的类，如topic和分区，以及leader。
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Cluster模块 ：包含Broker、Cluster、Partition、Replica等实体类。
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Common模块 ：包含各种异常类以及错误验证。
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Consumer模块 ：消费者处理模块，负责客户端消费者数据和逻辑处理。
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Controller模块 ：负责中央控制器的选举，分区的Leader选举，Replica的分配或重新分配，分区和副本的扩容等。
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Coordinator模块 ：负责管理部分consumer group和他们的offset。
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Javaapi模块 ：提供Java语言的Producer和Consumer的API接口。
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Log模块 ：负责Kafka文件存储，读写所有Topic消息数据。
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Message模块 ：封装多条数据组成数据集或压缩数据集。
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Metrics模块 ：负责内部状态监控。
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Network模块 ：处理客户端连接，网络事件模块。
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Producer模块 ：生产者细节实现，包括同步和异步消息发送。
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Security模块 ：负责Kafka的安全验证和管理。
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Serializer模块 ：序列化和反序列化消息内容。
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Server模块 ：涉及Leader和Offset的checkpoint，动态配置，延时创建和删除Topic，Leader选举，Admin和Replica管理等。
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Tools模块 ：包含多种工具，如导出consumer offset值，LogSegments信息，Topic的log位置信息，Zookeeper上的offset值等。
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Utils模块 ：包含各种工具类，如Json，ZkUtils，线程池工具类，KafkaScheduler公共调度器类等。
这些模块共同构成了Kafka的整体架构，使其能够提供高吞吐量、高可用性的消息队列服务。
Kafka 的 Controller 是 Kafka 集群中的核心组件，主要负责管理和协调整个集群的状态。以下是对 Kafka Controller 源码的详细解析：
1. 控制器简介
控制器组件（Controller）在 Kafka 集群中扮演着关键角色。它通过与 Apache ZooKeeper 交互来管理和协调整个 Kafka 集群。集群中任意一台 Broker 都能充当控制器的角色，但在同一时刻只能有一个 Broker 成为控制器。
2. 控制器的原理和内部运行机制
ZooKeeper 介绍
控制器在初始化时会从 ZooKeeper 读取元数据并填充到自己的缓存中。这些数据使得控制器能够对外提供数据服务，主要是对其他 Broker。
控制器故障转移
Kafka 提供了控制器的故障转移功能。当当前的控制器宕机或意外终止时，Kafka 能够快速感知并启用备用控制器来代替之前失败的控制器。这个过程是自动完成的，无需手动干预。
3. 控制器内部设计原理
在 Kafka 0.11 版本之前，控制器的设计较为复杂，代码也较为混乱。社区在 0.11 版本中重构了控制器的底层设计，将多线程方案改为单线程加事件队列的方案。这种设计减少了线程同步机制的使用，提高了处理速度。
4. KafkaController 模块组成
KafkaController 是 Kafka 集群的控制管理模块，主要通过向 ZooKeeper 注册各种监听事件来管理集群节点、分区的 leader 选举、再平衡等问题。其主要组成部分包括：
- ControllerEventManager：Controller 事件管理器，负责处理事件队列中的事件。
- PartitionStateMachine：定义及管理分区的状态。
- ReplicaStateMachine：定义及管理副本的状态。
- TopicDeletionManager：负责对管理员指定的 topic 执行删除操作。
- Handler：事件处理器，负责处理不同节点的事件。
5. 初始化流程
KafkaController 在初始化时会设置 Startup 事件，并启动事件管理器。事件管理器会调用 KafkaController 的 process() 方法处理 Startup 事件，进行控制器的选举等初始化处理。
6. 控制器的职能
控制器的主要职责包括：
- 主题管理：创建和删除主题。
- 分区重分配：通过 kafka-reassign-partitions 脚本进行分区重分配。
- Preferred leader 选举：自动触发或通过脚本触发 preferred leader 选举。
- 集群成员管理：管理 Broker 的上下线。
- 数据服务：向其他 Broker 提供数据服务。
7. 控制器的元数据缓存架构
Kafka 的元数据信息持久化在 ZooKeeper 中，但为了提高性能，控制器使用进程内的缓存来存储元数据信息。
8. 控制器的监控
Kafka 提供了一个名为 activeController 的 JMX 指标，用于实时监控控制器的存活状态。这个指标在运维操作中非常关键。
9. 控制器的脑裂问题
Kafka 使用 epoch number 来处理脑裂问题。每个新选择的 Controller 通过 ZooKeeper 的条件递增操作获得一个新的、更大的 epoch number。Broker 根据最大的 epoch number 来区分最新的 Controller，从而避免脑裂问题。
kafka源码分支为1.0.2
KafkaServer.startup()启动时会调用kafkaController.startup()尝试启动控制器：
scala
//控制器，集群只有一个broker会竞选为控制器
/* start kafka controller */
kafkaController = new KafkaController(config, zkUtils, time, metrics, threadNamePrefix)
kafkaController.startup()kafkaController.startup():
scala
/**
* Invoked when the controller module of a Kafka server is started up. This does not assume that the current broker
* is the controller. It merely registers the session expiration listener and starts the controller leader
* elector
*/
def startup() = {
//将Startup事件放入事件队列
eventManager.put(Startup)
//启动事件队列处理线程，会处理Startup事件
eventManager.start()
}
//controller的Startup事件
case object Startup extends ControllerEvent {
def state = ControllerState.ControllerChange
override def process(): Unit = {
//注册一个监听器，当 ZooKeeper 会话超时时，会触发相应的回调。
registerSessionExpirationListener()
//注册控制器变更监听器，以便在控制器角色发生变化时（例如，当前控制器失败，需要选举新的控制器）能够及时响应。
registerControllerChangeListener()
//尝试选举为集群的控制器
elect()
}
}
class ControllerChangeListener(controller: KafkaController, eventManager: ControllerEventManager) extends IZkDataListener {
//zk的/controller节点数据变更
override def handleDataChange(dataPath: String, data: Any): Unit = {
eventManager.put(controller.ControllerChange(KafkaController.parseControllerId(data.toString)))
}
//zk的/controler节点被删除，则触发重新选举
override def handleDataDeleted(dataPath: String): Unit = {
eventManager.put(controller.Reelect)
}
}
//zk的/controller节点数据变更事件
case class ControllerChange(newControllerId: Int) extends ControllerEvent {
def state = ControllerState.ControllerChange
override def process(): Unit = {
//若这个broker之前为控制器，wasActiveBeforeChange为true
val wasActiveBeforeChange = isActive
activeControllerId = newControllerId
//若当前broker之前是控制前，当前已经不是了
if (wasActiveBeforeChange && !isActive) {
//调用控制器的"辞职"（即关闭）方法
onControllerResignation()
}
}
}
//控制器重新选举事件
case object Reelect extends ControllerEvent {
def state = ControllerState.ControllerChange
override def process(): Unit = {
//先前broker是否为控制器
val wasActiveBeforeChange = isActive
//更新contrllerId为zk中/controller节点的数据
activeControllerId = getControllerID()
//若该broker之前是控制器，而此次更新后不再是了
if (wasActiveBeforeChange && !isActive) {
//调用控制器"辞职"（关闭）方法
onControllerResignation()
}
//再次尝试竞选控制器
elect()
}
}
//尝试竞选为控制器的方法
def elect(): Unit = {
val timestamp = time.milliseconds
val electString = ZkUtils.controllerZkData(config.brokerId, timestamp)
//获取zk的/controller节点数据，并解析出控制器的brokerId
activeControllerId = getControllerID()
/*
* We can get here during the initial startup and the handleDeleted ZK callback. Because of the potential race condition,
* it's possible that the controller has already been elected when we get here. This check will prevent the following
* createEphemeralPath method from getting into an infinite loop if this broker is already the controller.
*/
//说明集群已存在controler，直接返回
if (activeControllerId != -1) {
debug("Broker %d has been elected as the controller, so stopping the election process.".format(activeControllerId))
return
}
//否则抢占式方式尝试在zk中创建/controller的临时节点
try {
val zkCheckedEphemeral = new ZKCheckedEphemeral(ZkUtils.ControllerPath,
electString,
controllerContext.zkUtils.zkConnection.getZookeeper,
controllerContext.zkUtils.isSecure)
zkCheckedEphemeral.create()
//未抛出异常，竞选成功
info(config.brokerId + " successfully elected as the controller")
//设置为当前的broker.id
activeControllerId = config.brokerId
//控制器初始化方法
onControllerFailover()
} catch {
case _: ZkNodeExistsException =>
// If someone else has written the path, then
activeControllerId = getControllerID
if (activeControllerId != -1)
debug("Broker %d was elected as controller instead of broker %d".format(activeControllerId, config.brokerId))
else
warn("A controller has been elected but just resigned, this will result in another round of election")
case e2: Throwable =>
error("Error while electing or becoming controller on broker %d".format(config.brokerId), e2)
triggerControllerMove()
}
}
//onControllerResignation 方法的主要作用是清理控制器相关的资源和状态，确保在控制器角色变更时能够平滑过渡。
/**
* This callback is invoked by the zookeeper leader elector when the current broker resigns as the controller. This is
* required to clean up internal controller data structures
*/
def onControllerResignation() {
debug("Resigning")
// de-register listeners
//取消注册的各种监听器。
//取消 ISR 列表变更监听器的注册。
deregisterIsrChangeNotificationListener()
//取消分区重分配监听器的注册。
deregisterPartitionReassignmentListener()
//取消优先副本选举监听器的注册
deregisterPreferredReplicaElectionListener()
//取消日志目录变更监听器的注册
deregisterLogDirEventNotificationListener()
//关闭主题删除管理器。
// reset topic deletion manager
topicDeletionManager.reset()
//关闭分区leader负载均衡定时器
// shutdown leader rebalance scheduler
kafkaScheduler.shutdown()
offlinePartitionCount = 0
preferredReplicaImbalanceCount = 0
globalTopicCount = 0
globalPartitionCount = 0
// de-register partition ISR listener for on-going partition reassignment task
deregisterPartitionReassignmentIsrChangeListeners()
//关闭状态机
// shutdown partition state machine
partitionStateMachine.shutdown()
deregisterTopicChangeListener()
partitionModificationsListeners.keys.foreach(deregisterPartitionModificationsListener)
deregisterTopicDeletionListener()
// shutdown replica state machine
replicaStateMachine.shutdown()
deregisterBrokerChangeListener()
//重置控制器上下文
resetControllerContext()
info("Resigned")
}
/**
* This callback is invoked by the zookeeper leader elector on electing the current broker as the new controller.
* It does the following things on the become-controller state change -
* 1. Register controller epoch changed listener
* 2. Increments the controller epoch
* 3. Initializes the controller's context object that holds cache objects for current topics, live brokers and
* leaders for all existing partitions.
* 4. Starts the controller's channel manager
* 5. Starts the replica state machine
* 6. Starts the partition state machine
* If it encounters any unexpected exception/error while becoming controller, it resigns as the current controller.
* This ensures another controller election will be triggered and there will always be an actively serving controller
*/
//broker成功竞选为控制器后，会调用此方法进行一些初始化操作
def onControllerFailover() {
info("Starting become controller state transition")
//从zk的/controller_epoch节点中读取数据，并赋值给epoch和epochZkVersion字段
readControllerEpochFromZookeeper()
//将epoch加1，并更新至zk中的/controller_epoch节点，并重新赋值给epoch和epochZkVersion字段
incrementControllerEpoch()
LogDirUtils.deleteLogDirEvents(zkUtils)
// before reading source of truth from zookeeper, register the listeners to get broker/topic callbacks
//监听/admin/reassign_partitions节点的数据变化，这个节点用于存储分区副本迁移的计划和状态。
/* 节点的json数据示例：
{
"version": 1,
"partitions": [
{
"topic": "my-topic",
"partition": 0,
"replicas": [1, 2],
"log_dirs": ["/kafka-logs-1", "/kafka-logs-2"]
}
]
}
*/
registerPartitionReassignmentListener()
//监控路径【/isr_change_notification】，isr 变动监听
registerIsrChangeNotificationListener()
//监听路径【/admin/preferred_replica_election】，最优 leader 选举
registerPreferredReplicaElectionListener()
//注册/brokers/topics下的主题变化监听器
registerTopicChangeListener()
//注册/admin/delete_topics下的主题删除监听器
registerTopicDeletionListener()
//注册/brokers/ids下的broker变化监听器
registerBrokerChangeListener()
registerLogDirEventNotificationListener()
//初始化 Controller 的上下文信息，更新 Controller 的相关缓存信息、并启动 ControllerChannelManager 等；
initializeControllerContext()
val (topicsToBeDeleted, topicsIneligibleForDeletion) = fetchTopicDeletionsInProgress()
topicDeletionManager.init(topicsToBeDeleted, topicsIneligibleForDeletion)
// We need to send UpdateMetadataRequest after the controller context is initialized and before the state machines
// are started. The is because brokers need to receive the list of live brokers from UpdateMetadataRequest before
// they can process the LeaderAndIsrRequests that are generated by replicaStateMachine.startup() and
// partitionStateMachine.startup().
//向所有 alive 的 broker 发送 Update-Metadata 请求，broker 通过这个请求获取当前集群中 alive 的 broker 列表
sendUpdateMetadataRequest(controllerContext.liveOrShuttingDownBrokerIds.toSeq)
//在 KafkaController 中
//有两个状态机：分区状态机和副本状态机；
//一个管理器：Channel 管理器，负责管理所有的 Broker 通信；
//相关缓存：Partition 信息、Topic 信息、broker id 信息等；
//四种 leader 选举机制：分别是用 leader offline、broker 掉线、partition reassign、最优 leader 选举时触发；
//启动副本状态机，初始化所有 Replica 的状态信息，如果 Replica 所在节点是 alive 的，那么状态更新为 OnlineReplica, 否则更新为 ReplicaDeletionIneligible；
replicaStateMachine.startup()
//启动分区状态机，初始化所有 Partition 的状态信息，如果 leader 所在 broker 是 alive 的，那么状态更新为 OnlinePartition，否则更新为 OfflinePartition
partitionStateMachine.startup()
// register the partition change listeners for all existing topics on failover
//为当前所有 topic 注册一个 PartitionModificationsListener 监听器，监听所有 Topic 分区数的变化；
controllerContext.allTopics.foreach(topic => registerPartitionModificationsListener(topic))
info(s"Ready to serve as the new controller with epoch $epoch")
//触发一次分区副本迁移的操作
maybeTriggerPartitionReassignment()
topicDeletionManager.tryTopicDeletion()
val pendingPreferredReplicaElections = fetchPendingPreferredReplicaElections()
//触发一次最优 leader 选举操作
onPreferredReplicaElection(pendingPreferredReplicaElections)
info("Starting the controller scheduler")
//初始化定时器
kafkaScheduler.startup()
//如果开启了自动 leader 均衡，启动自动 leader 均衡线程，它会根据配置的信息定时运行。
if (config.autoLeaderRebalanceEnable) {
scheduleAutoLeaderRebalanceTask(delay = 5, unit = TimeUnit.SECONDS)
}
}ControllerContext类用于存储kafka控制器上下文信息，源码如下：
scala
class ControllerContext(val zkUtils: ZkUtils)
{
/**
* Kafka的ControllerContext是Kafka集群中Controller组件的核心数据结构，它负责存储和管理集群的元数据信息。以下是对ControllerContext源码的详细解析：
*
* ControllerContext简介：
* ControllerContext是Kafka集群中Controller组件的核心数据结构，负责存储和管理集群的元数据信息。它包含了集群中所有Broker的信息、主题信息、分区信息、副本信息等。ControllerContext通过与Zookeeper的交互来获取和更新这些元数据信息。
*
* ControllerContext的主要字段：
*
* stats：存储Controller的统计信息，如Unclean Leader选举次数等。
* offlinePartitionCount：统计集群中所有离线或不可用状态的主题分区数量。
* shuttingDownBrokerIds：保存所有正在关闭中的Broker的ID列表。
* liveBrokers：当前运行中的Broker对象列表。
* liveBrokerEpochs：运行中Broker的Epoch列表。
* epoch：Controller当前的Epoch值。
* epochZkVersion：Controller对应ZooKeeper节点的Epoch值。
* allTopics：集群主题列表。
* partitionAssignments：主题分区的副本列表。
* partitionLeadershipInfo：主题分区的Leader/ISR副本信息。
* partitionsBeingReassigned：正处于副本重分配过程的主题分区列表。
* partitionStates：主题分区状态列表。
* replicaStates：主题分区的副本状态列表。
* replicasOnOfflineDirs：不可用磁盘路径上的副本列表。
* topicsToBeDeleted：待删除主题列表。
* topicsWithDeletionStarted：已开启删除的主题列表。
* topicsIneligibleForDeletion：暂时无法执行删除的主题列表。
* ControllerContext的初始化：
* ControllerContext在KafkaController启动时初始化。它会从Zookeeper中读取集群的元数据信息，并在Controller的生命周期中维护这些信息。初始化过程中，ControllerContext会读取所有Broker的信息、主题信息、分区信息等，并存储在相应的字段中。
*
* ControllerContext的更新机制：
* ControllerContext通过Zookeeper的Watcher机制来监听集群中的变化。当集群中的Broker上线或下线、主题创建或删除、分区分配或重新分配时，Zookeeper会触发相应的Watcher，ControllerContext会根据这些变化更新其内部的元数据信息。
*
* ControllerContext的作用：
*
* 集群元数据管理：ControllerContext负责存储和管理集群的元数据信息，包括Broker信息、主题信息、分区信息、副本信息等。
* 协调集群操作：ControllerContext通过与Zookeeper的交互来协调集群中的各种操作，如Broker的上线和下线、主题的创建和删除、分区的分配和重新分配等。
* 状态机管理：ControllerContext管理分区状态机和副本状态机，负责处理分区和副本的状态变化。
* ControllerContext的监控：
* ControllerContext提供了一些监控指标，如activeController，用于实时监控控制器的存活状态。这些监控指标在实际运维操作中非常关键，可以帮助及时发现和处理集群中的问题。
*
* 通过以上解析，我们可以看到ControllerContext在Kafka集群中扮演着至关重要的角色，它通过管理元数据信息和协调集群操作，确保了Kafka集群的稳定运行和高效管理。
*/
//存储Controller的统计信息，如Unclean Leader选举次数等
val stats = new ControllerStats
//控制器通道管理器，负责管理与 Broker 的通信。
var controllerChannelManager: ControllerChannelManager = null
//保存所有正在关闭中的Broker的ID列表
var shuttingDownBrokerIds: mutable.Set[Int] = mutable.Set.empty
//控制器纪元（epoch），/controller_epoch节点的数据，用于标识控制器的状态版本。
var epoch: Int = KafkaController.InitialControllerEpoch - 1
// /controller_epoch节点的zk版本号。
var epochZkVersion: Int = KafkaController.InitialControllerEpochZkVersion - 1
//存储集群中所有主题的集合。
var allTopics: Set[String] = Set.empty
//集群的分区副本分配关系
var partitionReplicaAssignment: mutable.Map[TopicAndPartition, Seq[Int]] = mutable.Map.empty
//存储分区的leader副本和isr列表信息
var partitionLeadershipInfo: mutable.Map[TopicAndPartition, LeaderIsrAndControllerEpoch] = mutable.Map.empty
val partitionsBeingReassigned: mutable.Map[TopicAndPartition, ReassignedPartitionsContext] = new mutable.HashMap
val replicasOnOfflineDirs: mutable.Map[Int, Set[TopicAndPartition]] = mutable.HashMap.empty
//所有潜在的broker，包含运行中和关闭中的
private var liveBrokersUnderlying: Set[Broker] = Set.empty
private var liveBrokerIdsUnderlying: Set[Int] = Set.empty
// setter
def liveBrokers_=(brokers: Set[Broker]) {
liveBrokersUnderlying = brokers
liveBrokerIdsUnderlying = liveBrokersUnderlying.map(_.id)
}
// getter
//当前运行中的Broker对象列表
def liveBrokers = liveBrokersUnderlying.filter(broker => !shuttingDownBrokerIds.contains(broker.id))
def liveBrokerIds = liveBrokerIdsUnderlying -- shuttingDownBrokerIds
def liveOrShuttingDownBrokerIds = liveBrokerIdsUnderlying
def liveOrShuttingDownBrokers = liveBrokersUnderlying
def partitionsOnBroker(brokerId: Int): Set[TopicAndPartition] = {
partitionReplicaAssignment.collect {
case (topicAndPartition, replicas) if replicas.contains(brokerId) => topicAndPartition
}.toSet
}
def isReplicaOnline(brokerId: Int, topicAndPartition: TopicAndPartition, includeShuttingDownBrokers: Boolean = false): Boolean = {
val brokerOnline = {
if (includeShuttingDownBrokers) liveOrShuttingDownBrokerIds.contains(brokerId)
else liveBrokerIds.contains(brokerId)
}
brokerOnline && !replicasOnOfflineDirs.getOrElse(brokerId, Set.empty).contains(topicAndPartition)
}
def replicasOnBrokers(brokerIds: Set[Int]): Set[PartitionAndReplica] = {
brokerIds.flatMap { brokerId =>
partitionReplicaAssignment.collect {
case (topicAndPartition, replicas) if replicas.contains(brokerId) =>
PartitionAndReplica(topicAndPartition.topic, topicAndPartition.partition, brokerId)
}
}.toSet
}
def replicasForTopic(topic: String): Set[PartitionAndReplica] = {
partitionReplicaAssignment
.filter { case (topicAndPartition, _) => topicAndPartition.topic == topic }
.flatMap { case (topicAndPartition, replicas) =>
replicas.map { r =>
PartitionAndReplica(topicAndPartition.topic, topicAndPartition.partition, r)
}
}.toSet
}
def partitionsForTopic(topic: String): collection.Set[TopicAndPartition] =
partitionReplicaAssignment.keySet.filter(topicAndPartition => topicAndPartition.topic == topic)
def allLiveReplicas(): Set[PartitionAndReplica] = {
replicasOnBrokers(liveBrokerIds).filter { partitionAndReplica =>
isReplicaOnline(partitionAndReplica.replica, TopicAndPartition(partitionAndReplica.topic, partitionAndReplica.partition))
}
}
def replicasForPartition(partitions: collection.Set[TopicAndPartition]): collection.Set[PartitionAndReplica] = {
partitions.flatMap { p =>
val replicas = partitionReplicaAssignment(p)
replicas.map(r => PartitionAndReplica(p.topic, p.partition, r))
}
}
def removeTopic(topic: String) = {
partitionLeadershipInfo = partitionLeadershipInfo.filter{ case (topicAndPartition, _) => topicAndPartition.topic != topic }
partitionReplicaAssignment = partitionReplicaAssignment.filter{ case (topicAndPartition, _) => topicAndPartition.topic != topic }
allTopics -= topic
}
}
/**
* Returns true if this broker is the current controller.
*/
def isActive: Boolean = activeControllerId == config.brokerIdControllerChannelManager源码：
scala
//在 Kafka 中，ControllerChannelManager 是一个关键组件，负责管理控制器与其它 Kafka 代理（Broker）之间的通信。控制器（Controller）是 Kafka 集群中的一个特殊角色，负责管理集群的元数据和协调集群的操作，如分区分配、副本同步等。
//
//ControllerChannelManager 的主要功能包括：
//
//管理通信通道：维护控制器与各个 Broker 之间的网络连接和通信通道。
//发送控制命令：向 Broker 发送控制命令，如分区重分配、副本同步等。
//接收响应：接收 Broker 发送的响应和状态更新。
//处理失败和重试：处理与 Broker 通信过程中可能出现的失败，并进行重试。
//监控和统计：监控通信状态和性能，收集统计信息。
//ControllerChannelManager 在初始化时，会为集群中的每个节点初始化一个 ControllerBrokerStateInfo 对象，该对象包含四个部分：
//
//NetworkClient：网络连接对象；
//Node：节点信息；
//BlockingQueue：请求队列；
//RequestSendThread：请求的发送线程。
//其具体实现如下所示：
class ControllerChannelManager(controllerContext: ControllerContext, config: KafkaConfig, time: Time, metrics: Metrics,
stateChangeLogger: StateChangeLogger, threadNamePrefix: Option[String] = None) extends Logging with KafkaMetricsGroup {
import ControllerChannelManager._
protected val brokerStateInfo = new HashMap[Int, ControllerBrokerStateInfo]
private val brokerLock = new Object
this.logIdent = "[Channel manager on controller " + config.brokerId + "]: "
newGauge(
"TotalQueueSize",
new Gauge[Int] {
def value: Int = brokerLock synchronized {
brokerStateInfo.values.iterator.map(_.messageQueue.size).sum
}
}
)
controllerContext.liveBrokers.foreach(addNewBroker)
def startup() = {
brokerLock synchronized {
brokerStateInfo.foreach(brokerState => startRequestSendThread(brokerState._1))
}
}
def shutdown() = {
brokerLock synchronized {
brokerStateInfo.values.foreach(removeExistingBroker)
}
}
//向 broker 发送请求（并没有真正发送,只是添加到对应的 queue 中）, 请求的的发送是在 每台 Broker 对应的 RequestSendThread 中处理的。
def sendRequest(brokerId: Int, apiKey: ApiKeys, request: AbstractRequest.Builder[_ <: AbstractRequest],
callback: AbstractResponse => Unit = null) {
brokerLock synchronized {
val stateInfoOpt = brokerStateInfo.get(brokerId)
stateInfoOpt match {
case Some(stateInfo) =>
stateInfo.messageQueue.put(QueueItem(apiKey, request, callback))
case None =>
warn("Not sending request %s to broker %d, since it is offline.".format(request, brokerId))
}
}
}
def addBroker(broker: Broker) {
// be careful here. Maybe the startup() API has already started the request send thread
brokerLock synchronized {
if(!brokerStateInfo.contains(broker.id)) {
addNewBroker(broker)
startRequestSendThread(broker.id)
}
}
}
def removeBroker(brokerId: Int) {
brokerLock synchronized {
removeExistingBroker(brokerStateInfo(brokerId))
}
}
private def addNewBroker(broker: Broker) {
val messageQueue = new LinkedBlockingQueue[QueueItem]
debug("Controller %d trying to connect to broker %d".format(config.brokerId, broker.id))
val brokerNode = broker.getNode(config.interBrokerListenerName)
val logContext = new LogContext(s"[Controller id=${config.brokerId}, targetBrokerId=${brokerNode.idString}] ")
val networkClient = {
val channelBuilder = ChannelBuilders.clientChannelBuilder(
config.interBrokerSecurityProtocol,
JaasContext.Type.SERVER,
config,
config.interBrokerListenerName,
config.saslMechanismInterBrokerProtocol,
config.saslInterBrokerHandshakeRequestEnable
)
val selector = new Selector(
NetworkReceive.UNLIMITED,
Selector.NO_IDLE_TIMEOUT_MS,
metrics,
time,
"controller-channel",
Map("broker-id" -> brokerNode.idString).asJava,
false,
channelBuilder,
logContext
)
new NetworkClient(
selector,
new ManualMetadataUpdater(Seq(brokerNode).asJava),
config.brokerId.toString,
1,
0,
0,
Selectable.USE_DEFAULT_BUFFER_SIZE,
Selectable.USE_DEFAULT_BUFFER_SIZE,
config.requestTimeoutMs,
time,
false,
new ApiVersions,
logContext
)
}
val threadName = threadNamePrefix match {
case None => "Controller-%d-to-broker-%d-send-thread".format(config.brokerId, broker.id)
case Some(name) => "%s:Controller-%d-to-broker-%d-send-thread".format(name, config.brokerId, broker.id)
}
val requestThread = new RequestSendThread(config.brokerId, controllerContext, messageQueue, networkClient,
brokerNode, config, time, stateChangeLogger, threadName)
requestThread.setDaemon(false)
val queueSizeGauge = newGauge(
QueueSizeMetricName,
new Gauge[Int] {
def value: Int = messageQueue.size
},
queueSizeTags(broker.id)
)
brokerStateInfo.put(broker.id, new ControllerBrokerStateInfo(networkClient, brokerNode, messageQueue,
requestThread, queueSizeGauge))
}
private def queueSizeTags(brokerId: Int) = Map("broker-id" -> brokerId.toString)
private def removeExistingBroker(brokerState: ControllerBrokerStateInfo) {
try {
// Shutdown the RequestSendThread before closing the NetworkClient to avoid the concurrent use of the
// non-threadsafe classes as described in KAFKA-4959.
// The call to shutdownLatch.await() in ShutdownableThread.shutdown() serves as a synchronization barrier that
// hands off the NetworkClient from the RequestSendThread to the ZkEventThread.
brokerState.requestSendThread.shutdown()
brokerState.networkClient.close()
brokerState.messageQueue.clear()
removeMetric(QueueSizeMetricName, queueSizeTags(brokerState.brokerNode.id))
brokerStateInfo.remove(brokerState.brokerNode.id)
} catch {
case e: Throwable => error("Error while removing broker by the controller", e)
}
}
protected def startRequestSendThread(brokerId: Int) {
val requestThread = brokerStateInfo(brokerId).requestSendThread
if(requestThread.getState == Thread.State.NEW)
requestThread.start()
}
}KafkaContrller中的几种leader选举机制：
源码待更新。。。
-
OfflinePartitionLeaderSelector：
- 触发条件：当分区的 leader 副本掉线时触发。
- 选举逻辑 ：
- 如果 ISR（In-Sync Replicas）中至少有一个副本存活，那么从存活的 ISR 中选举第一个副本作为新的 leader，存活的 ISR 作为新的 ISR。
- 如果脏选举（unclean election）是禁止的，那么就抛出
NoReplicaOnlineException异常。 - 如果允许脏选举，从存活的、所分配的副本（不在 ISR 中的副本）中选出一个副本作为新的 leader 和新的 ISR 集合。
- 如果分区分配的副本没有存活的，抛出
NoReplicaOnlineException异常。
-
ReassignedPartitionLeaderSelector：
- 触发条件：在分区的副本重新分配数据同步完成后触发。
- 选举逻辑 ：
- leader 选择存活的 RAR（Reassigned Replicas）中的第一个副本，此时 RAR 都在 ISR 中。
- 新的 ISR 是所有存活的 RAR 副本列表。
-
PreferredReplicaPartitionLeaderSelector：
- 触发条件：最优 leader 选举，手动触发或自动 leader 均衡调度时触发。
- 选举逻辑 ：
- 选择 Preferred Replica 作为 leader，如果 Preferred Replica 在 ISR 中，则直接选择。
- 如果 Preferred Replica 不在 ISR 中，需要等待其同步数据并进入 ISR 后再进行选举。
- 这种选举机制的目的是尽量保持 leader 在 Preferred Replica 上，以减少 leader 切换的频率和数据同步的开销。
-
ControlledShutdownLeaderSelector：
- 触发条件：Broker 发送 ShutDown 请求主动关闭服务时触发。
- 选举逻辑 ：
- 在 Broker 主动关闭时，Controller 会使用这种选举机制来确保数据的一致性和完整性。
- 它会优先选择 ISR 中的副本作为新的 leader，以确保数据不丢失。
- 如果 ISR 中没有副本，可能会选择非 ISR 中的副本作为新的 leader，但这取决于配置参数
unclean.leader.election.enable。