深入理解Kafka核心设计及原理（六）：Controller选举机制，分区副本leader选举机制，再均衡机制
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目录：
6.1.Kafka核心总控制器Controller
6.2.Controller选举机制
6.3.Partition副本选举Leader机制
6.4.消费者消费消息的offset记录机制
6.5.消费者Rebalance机制
6.6.消费者Rebalance分区分配策略
kafka 集群拓扑结构：
6.1.Kafka核心总控制器Controller
在Kafka集群中会有一个或者多个broker，其中有一个broker会被选举为控制器（Kafka Controller），它负责管理整个集群中所有分区和副本的状态。
6.2.Controller选举机制
在kafka集群启动的时候，会自动选举一台broker作为controller来管理整个集群，选举的过程是集群中每个broker都会尝试在zookeeper上创建一个 /controller 临时节点，zookeeper会保证有且仅有一个broker能创建成功，这个broker就会成为集群的总控器controller。
当这个controller角色的broker宕机了，此时zookeeper临时节点会消失，集群里其他broker会一直监听这个临时节点，发现临时节点消失了，就竞争再次创建临时节点，就是我们上面说的选举机制，zookeeper又会保证有一个broker成为新的controller。
具备控制器身份的broker需要比其他普通的broker多一份职责，具体细节如下：
1. 监听broker相关的变化。为Zookeeper中的/brokers/ids/节点添加BrokerChangeListener，用来处理broker增减的变化。
2. 监听topic相关的变化。为Zookeeper中的/brokers/topics节点添加TopicChangeListener，用来处理topic增减的变化；为Zookeeper中的/admin/delete_topics节点添加TopicDeletionListener，用来处理删除topic的动作。
3. 从Zookeeper中读取获取当前所有与topic、partition以及broker有关的信息并进行相应的管理。对于所有topic所对应的Zookeeper中的/brokers/topics/[topic]节点添加PartitionModificationsListener，用来监听topic中的分区分配变化。
4. 更新集群的元数据信息，同步到其他普通的broker节点中。
6.3.Partition副本选举Leader机制
controller感知到分区leader所在的broker挂了(controller监听了很多zk节点可以感知到broker存活)，controller会从每个parititon的 replicas 副本列表中取出第一个broker作为leader，当然这个broker需要也同时在ISR列表里。这也成为副本优先机制；
6.4.消费者消费消息的offset记录机制
每个consumer会定期将自己消费分区的offset提交给 kafka内部topic：__consumer_offsets，提交过去的时候，key是 consumerGroupId+topic+分区号，value就是当前offset的值，kafka会定期清理topic里的消息，最后就保留最新的那条数据，因为__consumer_offsets可能会接收高并发的请求，kafka默认给其分配50个分区(可以通过offsets.topic.num.partitions设置)，这样可以通过加机器的方式抗大并发。
__consumer_offsets 的每条消息格式大致如图所示：
一般情况下，当集群中第一次有消费者消费消息时会自动创建 __consumer_offsets，它的副本因子受 offsets.topic.replication.factor 参数的约束，默认值为3
6.5.消费者Rebalance机制
消费者rebalance就是说如果consumer group中某个消费者挂了，此时会自动把分配给他的分区交给其他的消费者，如果他又重启了，那么又会把一些分区重新交还给他如下情况可能会触发消费者rebalance
1. consumer所在服务重启或宕机了
2. 动态给topic增加了分区
3. 消费组订阅了更多的topic
Rebalance过程如下
当有消费者加入消费组时，消费者、消费组及组协调器之间会经历以下几个阶段。
第一阶段：选择组协调器
组协调器GroupCoordinator：每个consumer group都会选择一个broker作为自己的组协调器coordinator，负责监控这个消费组里的所有消费者的心跳，以及判断是否宕机，然后开启消费者rebalance。consumer group中的每个consumer启动时会向kafka集群中的某个节点发送 FindCoordinatorRequest 请求来查找对应的组协调器GroupCoordinator，并跟其建立网络连接。
组协调器选择方式：
通过如下公式可以选出consumer消费的offset要提交到__consumer_offsets的哪个分区，这个分区leader对应的broker就是这个consumer group的coordinator
公式：hash(consumer group id) % __consumer_offsets主题的分区数 （50）
第二阶段：加入消费组JOIN GROUP
在成功找到消费组所对应的 GroupCoordinator 之后就进入加入消费组的阶段，在此阶段的消费者会向GroupCoordinator 发送 JoinGroupRequest 请求，并处理响应。然后GroupCoordinator 从一个consumer group中选择第一个加入group的consumer作为leader(消费组协调器)，把consumer group情况发送给这个leader，接着这个leader会负责制定分区方案。
第三阶段（ SYNC GROUP)
consumer leader通过给GroupCoordinator发送SyncGroupRequest，接着GroupCoordinator就把分区方案下发给各个consumer，他们会根据指定分区的leader broker进行网络连接以及消息消费。
6.6.消费者Rebalance分区分配策略
主要有三种rebalance的策略：range、round-robin、sticky。
Kafka 提供了消费者客户端参数partition.assignment.strategy 来设置消费者与订阅主题之间的分区分配策略。默认情况为range分配策略。
假设一个主题有10个分区(0-9)，现在有三个consumer消费：
range策略就是按照分区序号排序，假设 n＝分区数／消费者数量 = 3， m＝分区数%消费者数量 = 1，那么前 m 个消费者每个分配 n+1 个分区，后面的（消费者数量－m ）个消费者每个分配 n 个分区。比如分区0~3给一个consumer，分区4~6给一个consumer，分区7~9给一个consumer。
round-robin策略就是轮询分配，比如分区0、3、6、9给一个consumer，分区1、4、7给一个consumer，分区2、5、8给一个consumer
sticky策略就是在rebalance的时候，需要保证如下两个原则。
1）分区的分配要尽可能均匀 。
2）分区的分配尽可能与上次分配的保持相同。
当两者发生冲突时，第一个目标优先于第二个目标 。这样可以最大程度维持原来的分区分配的策略。比如对于第一种range情况的分配，如果第三个consumer挂了，那么重新用sticky策略分配的结果如下：
consumer1除了原有的0~3，会再分配一个7
consumer2除了原有的4~6，会再分配8和9
