Broker Failover过程
一、Controller对Broker failure的处理过程
1、假设只有一台broker宕机
2、Controller在ZooKeeper的/brokers/ids节点上注册Watch。一旦有Broker宕机，其在ZooKeeper对应的Znode会自动被删除，ZooKeeper会fire Controller注册的Watch，Controller即可获取最新的幸存的Broker列表。
3、Controller决定set_p，该集合包含了宕机的Broker上的所有Partition分区
3.1、set_p包含了, 所有topic下面分布在该broker上的partition分区leader
4、对set_p中的每一个Partition：
4.1、从/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state读取某一个Partition的ISR(容灾备份分区列表)。
a、在这里需要注意的一个问题的是:这里所指的该broker上的partition,代表的就是某一个topic的其中一个partition分区的leader
b、至于已该broker上的replica(其他partition的备份)是不关心的.
5、决定该Partition的新Leader。如果当前ISR中有至少一个Replica还幸存，则选择其中一个作为新Leader，新的ISR则包含当前ISR中所有幸存的Replica。否则选择该Partition中任意一个幸存的Replica作为新的Leader以及ISR（该场景下可能会有潜在的数据丢失）(ISR里面只有一个replica,是被选为leader,因为只有一个了)。如果该Partition的所有Replica都宕机了，则将新的Leader设置为-1(表示某个topic下面的某一个partition分区已经完全损坏,该分区不能在使用)。
6、将新的Leader，ISR和新的leader_epoch及controller_epoch写入/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state。注意，该操作只有Controller版本在3.1至3.3的过程中无变化时才会执行，否则跳转到3.1。
7、直接通过RPC(远程网络调用)向set_p相关的Broker发送LeaderAndISRRequest命令。Controller可以在一个RPC操作中发送多个命令从而提高效率。
二、创建/删除Topic
1、Controller在ZooKeeper的/brokers/topics节点上注册Watch，一旦某个Topic被创建或删除，则Controller会通过Watch得到新创建/删除的Topic的Partition/Replica分配。
1.1、这句话写的真的很绕,通俗的说,就是controller在topics节点上注册了一个哨兵,只要topics发生改变其发生改变的topic已经啊topic下面的partition和rpelica都会被controller知道.
2、对于删除Topic操作，Topic工具会将该Topic名字存于/admin/delete_topics。
2.1、若delete.topic.enable为true，则Controller注册在/admin/delete_topics上的Watch被fire，Controller通过回调向对应的Broker发送StopReplicaRequest(停止从;leader哪里进行主从同步)，
2.2、若为false则Controller不会在/admin/delete_topics上注册Watch，也就不会对该事件作出反应。
3、对于创建Topic操作，Controller从/brokers/ids读取当前所有可用的Broker列表，对于set_p中的每一个Partition：(为什么是set_p?)
3.1、分配给该Partition(分区)的所有Replica(备份)（称为AR）中任选一个可用的Broker作为新的Leader，并将AR(备份列表)设置为新的ISR
（因为该Topic是新创建的，所以AR中所有的Replica都没有数据，可认为它们都是同步的，也即都在ISR中，任意一个Replica都可作为Leader）
4、将新的Leader和ISR写入/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]
5、直接通过RPC向相关的Broker发送LeaderAndISRRequest。
三、Broker响应请求流程
四个角色
1、acceptor 请求接受这
Acceptor的主要职责是监听并接受客户端（请求发起方，包括但不限于Producer，Consumer，Controller，Admin Tool）的连接请求，并建立和客户端的数据传输通道，然后为该客户端指定一个Processor，至此它对该客户端该次请求的任务就结束了，它可以去响应下一个客户端的连接请求了
2、Processor 请求中转处理者
Processor主要负责从客户端读取数据并将响应返回给客户端，它本身并不处理具体的业务逻辑，并且其内部维护了一个队列来保存分配给它的所有SocketChannel。Processor的run方法会循环从队列中取出新的SocketChannel并将其SelectionKey.OP_READ注册到selector上，然后循环处理已就绪的读（请求）和写（响应）。Processor读取完数据后，将其封装成Request对象并将其交给RequestChannel。
3、RequestChannel 中转站
RequestChannel是Processor和KafkaRequestHandler交换数据的地方，它包含一个队列requestQueue用来存放Processor加入的Request，KafkaRequestHandler会从里面取出Request来处理；同时它还包含一个respondQueue，用来存放KafkaRequestHandler处理完Request后返还给客户端的Response。
4、KafkaRequestHandler 业务处理器
循环从RequestChannel中取Request并交给kafka.server.KafkaApis处理具体的业务逻辑。
Processor会通过processNewResponses方法依次将requestChannel中responseQueue保存的Response取出，并将对应的SelectionKey.OP_WRITE事件注册到selector上。当selector的select方法返回时，对检测到的可写通道，调用write方法将Response返回给客户端
四、LeaderAndIsrRequest响应过程
对于收到的LeaderAndIsrRequest，Broker主要通过ReplicaManager的becomeLeaderOrFollower处理，流程如下:
1、校验求中的controllerEpoch是否小于当前最新的controllerEpoch,小于则表示该条请求已经过期(已经有新的controller被选出) return 错误 否则继续
2、对于请求中partitionStateInfos中的每一个元素，即（(topic, partitionId), partitionStateInfo)：
3、检查每日一个元素的partitionStateInfo中的leader时间戳,是否小于当前broker所有用的该partition的leader时间戳小,小于则已过期,需要吧错误代码存入Response中,并且continue检查下一个元素,否则继续
4、检查该元素的partitionStatrInfo中的broker_id 是否包含本broker_id,若是不包含,则记录一个error或者wore,然后continue下一个元素 若是包含 ,则继续
在一开始搭建HA的时候已经确定好了每一个topic的partition(分区)置于那一部分broker之中,也就是有一个Replica list,所以,要是该list中本就不包含本台broker的id则说明这个分区不应该出现在这个broker上
同样的也会有一份replica list 来决定每一个partition的备份群归属地,所以需要进行校
5、该partition及partitionStateInfo存入一个名为partitionState的HashMap中
6、筛选出partitionState中Leader与当前Broker ID相等的所有记录存入partitionsTobeLeader中，其它记录存入partitionsToBeFollower中 区分主从
7、若partitionsTobeLeader不为空，则对其执行makeLeaders方。
8、若partitionsToBeFollower不为空，则对其执行makeFollowers方法。
9、若highwatermak线程还未启动，则将其启动，并将hwThreadInitialized设为true。
10、关闭所有Idle状态的Fetcher。
11、LeaderAndIsrRequest处理过程如下图所示
五、Broker启动过程
Broker启动后首先根据其ID在ZooKeeper的/brokers/idszonde下创建临时子节点（Ephemeral node），创建成功后Controller的ReplicaStateMachine注册其上的Broker Change Watch会被fire，从而通过回调KafkaController.onBrokerStartup方法完成以下步骤：
向所有新启动的Broker发送UpdateMetadataRequest，其定义如下。
将新启动的Broker上的所有Replica设置为OnlineReplica状态，同时这些Broker会为这些Partition启动high watermark线程。
通过partitionStateMachine触发OnlinePartitionStateChange。
六、Controller Failover
Controller也需要Failover。每个Broker都会在Controller Path (/controller)上注册一个Watch。当前Controller失败时，对应的Controller Path会自动消失（因为它是Ephemeral Node），此时该Watch被fire，所有“活”着的Broker都会去竞选成为新的Controller（创建新的Controller Path），但是只会有一个竞选成功（这点由ZooKeeper保证）。竞选成功者即为新的Leader，竞选失败者则重新在新的Controller Path上注册Watch。因为ZooKeeper的Watch是一次性的，被fire一次之后即失效，所以需要重新注册。
Broker成功竞选为新Controller后会触发KafkaController.onControllerFailover方法，并在该方法中完成如下操作:
1、读取并增加Controller Epoch。
2、在ReassignedPartitions Patch(/admin/reassign_partitions)上注册Watch。
3、在PreferredReplicaElection Path(/admin/preferred_replica_election)上注册Watch。
4、通过partitionStateMachine在Broker Topics Patch(/brokers/topics)上注册Watch。
5、若delete.topic.enable设置为true（默认值是false），则partitionStateMachine在Delete Topic Patch(/admin/delete_topics)上注册Watch。
6、通过replicaStateMachine在Broker Ids Patch(/brokers/ids)上注册Watch。
7、初始化ControllerContext对象，设置当前所有Topic，“活”着的Broker列表，所有Partition的Leader及ISR等。
8、启动replicaStateMachine和partitionStateMachine。
9、将brokerState状态设置为RunningAsController。
10、将每个Partition的Leadership信息发送给所有“活”着的Broker。
11、若auto.leader.rebalance.enable配置为true（默认值是true），则启动partition-rebalance线程。
12、若delete.topic.enable设置为true且Delete Topic Patch(/admin/delete_topics)中有值，则删除相应的Topic。
七、Partition重新分配
管理工具发出重新分配Partition请求后，会将相应信息写到/admin/reassign_partitions上，而该操作会触发ReassignedPartitionsIsrChangeListener，从而通过执行回调函数KafkaController.onPartitionReassignment来完成以下操作：
1、将ZooKeeper中的AR（Current Assigned Replicas）更新为OAR（Original list of replicas for partition） + RAR（Reassigned replicas）。
2、强制更新ZooKeeper中的leader epoch，向AR中的每个Replica发送LeaderAndIsrRequest。
3、将RAR - OAR中的Replica设置为NewReplica状态。
4、等待直到RAR中所有的Replica都与其Leader同步。
5、将RAR中所有的Replica都设置为OnlineReplica状态。
6、将Cache中的AR设置为RAR。
7、若Leader不在RAR中，则从RAR中重新选举出一个新的Leader并发送LeaderAndIsrRequest。若新的Leader不是从RAR中选举而出，则还要增加ZooKeeper中的leader epoch。
8、将OAR - RAR中的所有Replica设置为OfflineReplica状态，该过程包含两部分。第一，将ZooKeeper上ISR中的OAR - RAR移除并向Leader发送LeaderAndIsrRequest从而通知这些Replica已经从ISR中移除；第二，向OAR - RAR中的Replica发送StopReplicaRequest从而停止不再分配给该Partition的Replica。
9、将OAR - RAR中的所有Replica设置为NonExistentReplica状态从而将其从磁盘上删除。
10、将ZooKeeper中的AR设置为RAR。
11、删除/admin/reassign_partition。
12、注意：最后一步才将ZooKeeper中的AR更新，因为这是唯一一个持久存储AR的地方，如果Controller在这一步之前crash，新的Controller仍然能够继续完成该过程。
八、Follower从Leader Fetch数据
Follower通过向Leader发送FetchRequest获取消息
每个Fetch请求都要指定最大等待时间和最小获取字节数，以及由TopicAndPartition和PartitionFetchInfo构成的Map。实际上，Follower从Leader数据和Consumer从Broker Fetch数据，都是通过FetchRequest请求完成，所以在FetchRequest结构中，其中一个字段是clientID，并且其默认值是ConsumerConfig.DefaultClientId
Leader收到Fetch请求后，Kafka通过KafkaApis.handleFetchRequest响应该请求，响应过程如下
1、replicaManager根据请求读出数据存入dataRead中。
2、如果该请求来自Follower则更新其相应的LEO（log end offset）以及相应Partition的High Watermark
3、根据dataRead算出可读消息长度（单位为字节）并存入bytesReadable中。
4、满足下面4个条件中的1个，则立即将相应的数据返回
4.1、Fetch请求不希望等待，即fetchRequest.macWait <= 0
4.2、Fetch请求不要求一定能取到消息，即fetchRequest.numPartitions <= 0，也即requestInfo为空
4.3、有足够的数据可供返回，即bytesReadable >= fetchRequest.minBytes
4.4、读取数据时发生异常
5、若不满足以上4个条件，FetchRequest将不会立即返回，并将该请求封装成DelayedFetch。检查该DeplayedFetch是否满足，若满足则返回请求，否则将该请求加入Watch列表
