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思考几个问题

什么是分区状态机？
创立Topic的时候如何选举Leader？
分区的所有正本都不在线, 这个时候启动一台之前不在ISR内的正本,它会入选为Leader吗？
当所有正本都不在线,而后一个一个重启Broker上正本上线,谁会入选为Leader？谁先启动就谁入选吗？
Broker下线了,Leader切换给了其余正本, 当Broker重启的时候,Leader会还给之前的正本吗?
选举胜利的那一刻, 生产者和生产着都做了哪些事件？
Leader选举期间对分区的影响

为更好的浏览体验,和及时的勘误
请拜访原文链接：你想晓得的所有对于Kafka Leader选举流程和选举策略都在这(内含12张高清图,倡议珍藏)

分区Leader选举流程剖析

在开始源码剖析之前, 大家先看上面这张图, 好让本人对Leader选举有一个十分清晰的认知，而后再去看前面的源码剖析文章,会更容易了解。

整个流程分为三大块

触发选举场景图左
执行选举流程图中
Leader选举策略图右

分区状态机

首先大家得理解两个状态机
1. 分区状态机 管制分区状态流转
2. 正本状态机 管制正本状态流转

这里咱们次要解说分区状态机，这张图示意的是分区状态机

NonExistentPartition ：分区在将要被创立之前的初始状态是这个,示意不存在
NewPartition：示意正在创立新的分区, 是一个中间状态, 这个时候只是在Controller的内存中存了状态信息
OnlinePartition：在线状态, 失常的分区就应该是这种状态,只有在线的分区才可能提供服务
OfflinePartition：下线状态, 分区可能因为Broker宕机或者删除Topic等起因流转到这个状态, 下线了就不能提供服务了
NonExistentPartition：分区不存在的状态, 当Topic删除实现胜利之后, 就会流转到这个状态, 当还处在删除中的时候,还是停留在下线状态。

咱们明天要讲的Leader选举
就是在之前状态=>OnlinePartition状态的时候产生的。

Leader选举流程剖析

源码入口:

PartitionStateMachine#electLeaderForPartitions

 /** * 状态机流转 解决 **/  private def doHandleStateChanges(    partitions: Seq[TopicPartition],    targetState: PartitionState,    partitionLeaderElectionStrategyOpt: Option[PartitionLeaderElectionStrategy]  ): Map[TopicPartition, Either[Throwable, LeaderAndIsr]] = {    //不相干的代码省略了        targetState match {     // 不相干的代码省略了, 这里状态流程到 OnlinePartition      case OnlinePartition =>        // 分区状态是 OfflinePartition 或者  OnlinePartition 的话 就都须要执行一下选举策略        if (partitionsToElectLeader.nonEmpty) {          // 依据选举策略 进行选举。这里只是找出          val electionResults = electLeaderForPartitions(            partitionsToElectLeader,            partitionLeaderElectionStrategyOpt.getOrElse(              throw new IllegalArgumentException("Election strategy is a required field when the target state is OnlinePartition")            )          )         }        }

能够看到咱们最终是调用了doElectLeaderForPartitions 执行分区Leader选举。

PartitionStateMachine#doElectLeaderForPartitions

  // 删除了局部无关代码  private def doElectLeaderForPartitions(    partitions: Seq[TopicPartition],    partitionLeaderElectionStrategy: PartitionLeaderElectionStrategy  ): (Map[TopicPartition, Either[Exception, LeaderAndIsr]], Seq[TopicPartition]) = {     // 去zookeeper节点 /broker/topics/{topic名称}/partitions/{分区号}/state 节点读取根本信息。    val getDataResponses = try {      zkClient.getTopicPartitionStatesRaw(partitions)    }         val failedElections = mutable.Map.empty[TopicPartition, Either[Exception, LeaderAndIsr]]    val validLeaderAndIsrs = mutable.Buffer.empty[(TopicPartition, LeaderAndIsr)]      // 遍历从zk中获取的数据返回信息    getDataResponses.foreach { getDataResponse =>      val partition = getDataResponse.ctx.get.asInstanceOf[TopicPartition]      // 以后分区状态      val currState = partitionState(partition)      if (getDataResponse.resultCode == Code.OK) {        TopicPartitionStateZNode.decode(getDataResponse.data, getDataResponse.stat) match {          case Some(leaderIsrAndControllerEpoch) =>            if (leaderIsrAndControllerEpoch.controllerEpoch > controllerContext.epoch) {              //...            } else {              // 把通过校验的leaderandisr信息 保留到列表              validLeaderAndIsrs += partition -> leaderIsrAndControllerEpoch.leaderAndIsr            }          case None =>            //...        }      } else if (getDataResponse.resultCode == Code.NONODE) {       //...      } else {       //...      }    }    // 如果没有 无效的分区，则间接返回    if (validLeaderAndIsrs.isEmpty) {      return (failedElections.toMap, Seq.empty)    }    // 依据入参 传入的 选举策略 来抉择Leader    val (partitionsWithoutLeaders, partitionsWithLeaders) = partitionLeaderElectionStrategy match {           // 离线分区 策略 (allowUnclean 示意的是是否容许脏正本参加选举, 如果这里是true,则疏忽topic自身的unclean.leader.election.enable 配置,如果是false，则会思考 unclean.leader.election.enable 的配置。 )      case OfflinePartitionLeaderElectionStrategy(allowUnclean) =>        // 这里就是判断allowUnclean的参数,如果这里是true,则疏忽topic自身的unclean.leader.election.enable 配置,如果是false，则会思考 unclean.leader.election.enable 的配置。因为每个topic的配置可能不一样,所以这里组装每个分区的信息和allowUnclean 返回        val partitionsWithUncleanLeaderElectionState = collectUncleanLeaderElectionState(          validLeaderAndIsrs,          allowUnclean        )        // 去抉择一个适合的正本 来入选 leader。这里只是计算失去了一个值们还没有真的入选哈        leaderForOffline(controllerContext, partitionsWithUncleanLeaderElectionState).partition(_.leaderAndIsr.isEmpty)      // 分区正本重调配Leader 选举策略        case ReassignPartitionLeaderElectionStrategy =>       // 去抉择一个适合的正本 来入选 leader。这里只是计算失去了一个值们还没有真的入选哈        leaderForReassign(controllerContext, validLeaderAndIsrs).partition(_.leaderAndIsr.isEmpty)            // 优先正本选举策略      case PreferredReplicaPartitionLeaderElectionStrategy =>        // 去抉择一个适合的正本 来入选 leader。这里只是计算失去了一个值们还没有真的入选哈        leaderForPreferredReplica(controllerContext, validLeaderAndIsrs).partition(_.leaderAndIsr.isEmpty)                // 受控关机策略      case ControlledShutdownPartitionLeaderElectionStrategy =>         // 去抉择一个适合的正本 来入选 leader。这里只是计算失去了一个值们还没有真的入选哈        leaderForControlledShutdown(controllerContext, validLeaderAndIsrs).partition(_.leaderAndIsr.isEmpty)    }    // 这里是下面策略 没有找到Leader的所有分区，遍历一下,打一个异样日志。    partitionsWithoutLeaders.foreach { electionResult =>      val partition = electionResult.topicPartition      val failMsg = s"Failed to elect leader for partition $partition under strategy $partitionLeaderElectionStrategy"      failedElections.put(partition, Left(new StateChangeFailedException(failMsg)))    }        // 整顿一下下面计算失去哦的后果    val recipientsPerPartition = partitionsWithLeaders.map(result => result.topicPartition -> result.liveReplicas).toMap    val adjustedLeaderAndIsrs = partitionsWithLeaders.map(result => result.topicPartition -> result.leaderAndIsr.get).toMap    // 这里去把leader和isr的信息写入到zk中去啦  节点 /broker/topics/{topic名称}/partitions/{分区号}/state     val UpdateLeaderAndIsrResult(finishedUpdates, updatesToRetry) = zkClient.updateLeaderAndIsr(      adjustedLeaderAndIsrs, controllerContext.epoch, controllerContext.epochZkVersion)         // 遍历更新实现的分区, 而后更新Controller外面的分区leader和isr的内存信息 并发送LeaderAndISR申请    finishedUpdates.foreach { case (partition, result) =>      result.right.foreach { leaderAndIsr =>        val replicaAssignment = controllerContext.partitionFullReplicaAssignment(partition)        val leaderIsrAndControllerEpoch = LeaderIsrAndControllerEpoch(leaderAndIsr, controllerContext.epoch)        // 更新内存        controllerContext.partitionLeadershipInfo.put(partition, leaderIsrAndControllerEpoch)        // 发送LeaderAndIsr申请      controllerBrokerRequestBatch.addLeaderAndIsrRequestForBrokers(recipientsPerPartition(partition), partition,          leaderIsrAndControllerEpoch, replicaAssignment, isNew = false)      }    }    (finishedUpdates ++ failedElections, updatesToRetry)  }

总结一下下面的源码

去zookeeper节点 /broker/topics/{topic名称}/partitions/{分区号}/state 节点读取根本信息。
遍历从zk中获取的leaderIsrAndControllerEpoch信息，做一些简略的校验：zk中获取的数据的controllerEpoch必须<=以后的Controller的controller_epoch。最终失去 validLeaderAndIsrs， controller_epoch 就是用来避免脑裂的, 当有两个Controller入选的时候,他们的epoch必定不一样, 那么最新的epoch才是真的Controller
如果没有获取到无效的validLeaderAndIsrs 信息则间接返回
依据入参partitionLeaderElectionStrategy 来匹配不同的Leader选举策略。来选出适合的Leader和ISR信息
依据下面的选举策略选出的 LeaderAndIsr 信息进行遍历, 将它们一个个写入到zookeeper节点 /broker/topics/{topic名称}/partitions/{分区号}/state 中。（当然如果下面没有抉择出适合的leader,那么久不会有这个过程了）
遍历下面写入zk胜利的分区, 而后更新Controller外面的分区leader和isr的内存信息并发送LeaderAndISR申请，告诉对应的Broker Leader更新了。

看下面的Leader选举策略是不是很简略, 然而两头到底是如何抉择Leader的?
这个是依据传入的策略类型, 来做不同的抉择

那么有哪些策略呢？以及什么时候触发这些选举呢？

分区的几种策略以及对应的触发场景

1. OfflinePartitionLeaderElectionStrategy

遍历分区的AR, 找到第一个满足以下条件的正本：
正本在线
在ISR中。
如果找不到满足条件的正本，那么再依据传入的参数allowUnclean判断
allowUnclean=true：AR程序中所有在线正本中的第一个正本。
allowUnclean=false: 须要去查问配置 unclean.leader.election.enable 的值。
若=true ,则跟下面 1一样。
若=false,间接返回None,没有找到适合的Leader。

源码地位：

Election#leaderForOffline

 case OfflinePartitionLeaderElectionStrategy(allowUnclean) =>        // 这里是组装所有分区的信息啊, 返回的对象是 1. 分区 2. leader、isr and controller epoc 3. allow unclean 是否容许脏正本参加竞选        val partitionsWithUncleanLeaderElectionState = collectUncleanLeaderElectionState(          validLeaderAndIsrs,          allowUnclean        )        // 调用leader选举        leaderForOffline(controllerContext, partitionsWithUncleanLeaderElectionState).partition(_.leaderAndIsr.isEmpty) private def leaderForOffline(partition: TopicPartition,                               leaderAndIsrOpt: Option[LeaderAndIsr],                               uncleanLeaderElectionEnabled: Boolean,                               controllerContext: ControllerContext): ElectionResult = {    // 以后分区的AR     val assignment = controllerContext.partitionReplicaAssignment(partition)    // 所有在线的正本    val liveReplicas = assignment.filter(replica => controllerContext.isReplicaOnline(replica, partition))    leaderAndIsrOpt match {      case Some(leaderAndIsr) =>        val isr = leaderAndIsr.isr        // 找到 第一个满足条件：正本在线 && 在 ISR中的正本。 如果没有满足条件的 则判断入参uncleanLeaderElectionEnabled的配置        // 如果是true，则从不在isr中的存活正本中获取正本作为leader        val leaderOpt = PartitionLeaderElectionAlgorithms.offlinePartitionLeaderElection(          assignment, isr, liveReplicas.toSet, uncleanLeaderElectionEnabled, controllerContext)        val newLeaderAndIsrOpt = leaderOpt.map { leader =>          val newIsr = if (isr.contains(leader)) isr.filter(replica => controllerContext.isReplicaOnline(replica, partition))          else List(leader)          leaderAndIsr.newLeaderAndIsr(leader, newIsr)        }        ElectionResult(partition, newLeaderAndIsrOpt, liveReplicas)      case None =>        ElectionResult(partition, None, liveReplicas)    }  }// 找到 第一个满足条件：正本在线 && 在 ISR中的正本。 如果没有满足条件的 则判断入参allowUnclean的配置，如果是true，则从不在isr中的存活正本中获取正本作为leaderobject PartitionLeaderElectionAlgorithms {  def offlinePartitionLeaderElection(assignment: Seq[Int], isr: Seq[Int], liveReplicas: Set[Int], uncleanLeaderElectionEnabled: Boolean, controllerContext: ControllerContext): Option[Int] = {    assignment.find(id => liveReplicas.contains(id) && isr.contains(id)).orElse {      if (uncleanLeaderElectionEnabled) {        val leaderOpt = assignment.find(liveReplicas.contains)        if (leaderOpt.isDefined)          controllerContext.stats.uncleanLeaderElectionRate.mark()        leaderOpt      } else {        None      }    }  }````1.  先组装所有给定的 **validLeaderAndIsrs** 的信息  其实次要还是要去获取每个Topic的对应的`unclean.leader.election.enable` 属性值。   默认状况下,咱们调用到这里的时候 这个入参`allowUnclean=false`.   **如果是false** 那咱们须要去查问一下指定的topic它的属性`unclean.leader.election.enable` 是什么        **如果是true** 则示意间接笼罩了`unclean.leader.election.enable`的配置为true。      ![在这里插入图片形容](/img/bVcXkG8)2. 找到 第一个满足条件：**正本在线** && 在 **ISR中的正本**。 3. 如果没有满足条件的 则判断入**uncleanLeaderElectionEnabled**的配置如果是true，则从不在isr中的存活正本中获取正本作为leader。当然这个**uncleanLeaderElectionEnabled** 参数是上 步骤1中决定的。#### 触发场景：Controller 从新加载> Controller 入选的时候会启动 **分区状态机** `partitionStateMachine`, 启动的时候会从新加载所有分区的状态到内存中, 并触发 对处于 **NewPartition** 或 **OfflinePartition** 状态的所有分区尝试变更为  **OnlinePartition** 状态的状态。把新创建的分区和离线的分区触发一下选举流程啊>  触发源码入口：  **KafkaController#onControllerFailover**   `partitionStateMachine.startup()`

partitionStateMachine.triggerOnlinePartitionStateChange()

<br>加szzdzhp001,支付全副kafka常识图谱#### 触发场景：脚本执行脏选举> 当执行 `kafka-leader-election.sh` 的时候并且 模式抉择的是`UNCLEAN` . 则会触发这个模式。> 这里留神一下，入参`allowUnclean` = (electionTrigger == AdminClientTriggered) > 意思是: 当触发的场景是**AdminClientTriggered**的时候, 则`allowUnclean=true`,示意 不关怀配置参数 `unclean.leader.election.enable` 是什么, 如果没有找到符合条件的Leader, 则就去非ISR 列表找Leader。> 刚好 我能脚本执行的时候 触发器就是 **AdminClientTriggered**> 其余触发器有：> AutoTriggered ： 定时主动触发。> ZkTriggered：Controller切换的时候触发的(zk节点/controller 的变更便是Controller角色的切换)> AdminClientTriggered：客户端被动触发。<br>#### 触发场景：Controller 监听到有Broker启动了> 同上。> >  触发源码入口：  **KafkaController#processBrokerChange#onBrokerStartup**

partitionStateMachine.triggerOnlinePartitionStateChange()

#### 触发场景：Controller 监听 LeaderAndIsrResponseReceived申请> 同上。当Controller向对应的Broker发动 **LeaderAndIsrRequest** 申请的时候.   有一个回调函数callback, 这个回调函数会向Controller发动一个事件为  **LeaderAndIsrResponseReceived** 申请。具体源码在：  **ControllerChannelManager#sendLeaderAndIsrRequest**![在这里插入图片形容](/img/bVcXkG9)Controller收到这个事件的申请之后,依据返回的 **leaderAndIsrResponse** 数据   会判断一下有没有**新减少**的离线正本(个别都是因为磁盘拜访有问题)  如果有新的离线正本,则须要将这个离线正本标记为Offline状态源码入口：**KafkaController#onReplicasBecomeOffline**

partitionStateMachine.triggerOnlinePartitionStateChange()

<br>加szzdzhp001,支付全副kafka常识图谱#### 触发场景：Controller 监听 UncleanLeaderElectionEnable申请> 当咱们在批改动静配置的时候, 将动静配置：`unclean.leader.election.enable`设置为 true 的时候    会触发向Controller发动**UncleanLeaderElectionEnable**的申请，这个时候则须要触发一下。触发申请**同上**。 触发源码入口：  **KafkaController#processTopicUncleanLeaderElectionEnable**

partitionStateMachine.triggerOnlinePartitionStateChange(topic)

 下面的触发调用的代码就是上面的接口对处于 **NewPartition** 或 **OfflinePartition** 状态的所有分区尝试变更为      **OnlinePartition** 的状态。 状态的流程触发了Leader选举。

/**

此 API 对处于 NewPartition 或 OfflinePartition 状态的所有分区尝试变更为
OnlinePartition 状态的状态。这在胜利的控制器选举和代理更改时调用
*/

def triggerOnlinePartitionStateChange(): Unit = {

// 获取所有 OfflinePartition 、NewPartition 的分区状态val partitions = controllerContext.partitionsInStates(Set(OfflinePartition, NewPartition))triggerOnlineStateChangeForPartitions(partitions)

}

private def triggerOnlineStateChangeForPartitions(partitions: collection.Set[TopicPartition]): Unit = {

// 尝试将 所有 NewPartition or OfflinePartition 状态的分区全副转别成 OnlinePartition状态，//然而除了那个分区所对应的Topic正在被删除的所有分区val partitionsToTrigger = partitions.filter { partition =>  !controllerContext.isTopicQueuedUpForDeletion(partition.topic)}.toSeq// 分区状态机进行状态流转 应用 OfflinePartitionLeaderElectionStrategy 选举策略(allowUnclean =false 不容许 不在isr中的正本参加选举)handleStateChanges(partitionsToTrigger, OnlinePartition, Some(OfflinePartitionLeaderElectionStrategy(false)))

}

1.  获取所有 OfflinePartition 、NewPartition 的分区状态2. 尝试将 所有 NewPartition or OfflinePartition 状态的分区全副转别成 OnlinePartition状态，    然而如果对应的Topic正在删除中,则会被排除掉3. 分区状态机进行状态流转 应用 **OfflinePartitionLeaderElectionStrategy** 选举策略(`allowUnclean=true` 示意如果从isr中没有选出leader,则容许从非isr列表中选举leader ，`allowUnclean=false` 示意如果从isr中没有选出leader, 则须要去读取配置文件的配置 `unclean.leader.election.enable` 来决定是否容许从非ISR列表中选举Leader。 )加szzdzhp001,支付全副kafka常识图谱### 2. ReassignPartitionLeaderElectionStrategy><font color=red><b>分区正本重调配选举策略：</b> </font>>当执行分区正本重调配的时候, 原来的Leader可能有变更, 则须要触发一下 Leader选举。> 1. **只有当之前的Leader正本在通过重调配之后不存在了**。    例如: [2,0] ==> [1,0] 。 原来2是Leader正本，通过重调配之后变成了 [1,0]。2曾经不复存在了,所以须要从新选举Leader。> 2. **当原来的分区Leader正本 因为某些异样,下线了**。须要从新选举Leader![](/img/bVcXkHa)**分区正本重调配产生的Leader选举.**Election#leaderForReassign

private def leaderForReassign(partition: TopicPartition,

                            leaderAndIsr: LeaderAndIsr,                            controllerContext: ControllerContext): ElectionResult = {// 从Controller的内存中获取以后分区的分配情况, 而后跟 removingReplicas(示意以后重调配须要移除掉的正本) 取差集。也就获取当重调配之后剩下的所有正本分配情况了。                           val targetReplicas = controllerContext.partitionFullReplicaAssignment(partition).targetReplicas// 过滤一下不在线的正本。val liveReplicas = targetReplicas.filter(replica => controllerContext.isReplicaOnline(replica, partition))// 这里的isr 是从内部传参进来的, 是去zk节点 /brokers/topics/{topic名称}/partitions/{分区号}/state 中拿取的数据,而不是以后内存中拿到的val isr = leaderAndIsr.isr// 在下面的targetReplicas中找到符合条件的第一个元素：正本必须在线, 正本必须在ISR中。val leaderOpt = PartitionLeaderElectionAlgorithms.reassignPartitionLeaderElection(targetReplicas, isr, liveReplicas.toSet)// 结构一下 下面拿到的Leader参数, 组装成一个LeaderAndIsr对象，对象多组装了例如：leaderEpoch+1， zkVersion 等等val newLeaderAndIsrOpt = leaderOpt.map(leader => leaderAndIsr.newLeader(leader))ElectionResult(partition, newLeaderAndIsrOpt, targetReplicas)

}

// 这个算法就是找到第一个符合条件：正本在线，正本在ISR中的正本。用于遍历的reassignment就是咱们下面的targetReplicas，是从内存中获取的。也就是变更后的正本程序了。那么就是获取了第一个正本啦
def reassignPartitionLeaderElection(reassignment: Seq[Int], isr: Seq[Int], liveReplicas: Set[Int]): Option[Int] = {

reassignment.find(id => liveReplicas.contains(id) && isr.contains(id))

}

总结：> 从以后的正本调配列表中,获取**正本在线**&&**正本在ISR中**的 第一个正本，遍历的程序是以后正本的调配形式(**AR**)，跟ISR的程序没有什么关系。加szzdzhp001,支付全副kafka常识图谱#### 触发场景：分区正本重调配> 并不是每次执行分区正本重调配都会触发这个Leader选举策略, 上面两种状况才会触发> 1. **只有当之前的Leader正本在通过重调配之后不存在了**。例如: [2,0] ==> [1,0] 。 原来2是Leader正本，通过重调配之后变成了 [1,0]。2曾经不复存在了,所以须要从新选举Leader。> 2. **当原来的分区Leader正本 因为某些异样,下线了**。须要从新选举Leader对应的判断条件代码如下:**KafkaController#moveReassignedPartitionLeaderIfRequired**

private def moveReassignedPartitionLeaderIfRequired(topicPartition: TopicPartition,

                                                  newAssignment: ReplicaAssignment): Unit = {// 重调配之后的所有正本                                                 val reassignedReplicas = newAssignment.replicas//以后的分区Leader是哪个val currentLeader = controllerContext.partitionLeadershipInfo(topicPartition).leaderAndIsr.leader//  如果调配后的正本不蕴含以后Leader正本,则须要从新选举if (!reassignedReplicas.contains(currentLeader)) {  //触发Leader重选举，策略是ReassignPartitionLeaderElectionStrategy  partitionStateMachine.handleStateChanges(Seq(topicPartition), OnlinePartition, Some(ReassignPartitionLeaderElectionStrategy))} else if (controllerContext.isReplicaOnline(currentLeader, topicPartition)) {  // 下面2种状况都不合乎, 那么就没有必要leader重选举了, 更新一下leaderEpoch就行 了  updateLeaderEpochAndSendRequest(topicPartition, newAssignment)} else {  //触发Leader重选举，策略是ReassignPartitionLeaderElectionStrategy  partitionStateMachine.handleStateChanges(Seq(topicPartition), OnlinePartition, Some(ReassignPartitionLeaderElectionStrategy))}

}

![在这里插入图片形容](/img/bVcXkHe)点击查看[分区重调配的源码解析](https://www.szzdzhp.com/kafka/Source_code/source-code-pr.html)### 3. PreferredReplicaPartitionLeaderElectionStrategy> 优先正本选举策略, 必须满足三个条件：  > <font color=red>**是第一个正本&&正本在线&&正本在ISR列表中。** </font>  > 满足下面三个条件才会入选leader，不满足则不会做变更。![优先正本选举 (点击浏览原文看高清大图)](/img/bVcXkHf)

def leaderForPreferredReplica(controllerContext: ControllerContext,

                            leaderAndIsrs: Seq[(TopicPartition, LeaderAndIsr)]): Seq[ElectionResult] = {leaderAndIsrs.map { case (partition, leaderAndIsr) =>  leaderForPreferredReplica(partition, leaderAndIsr, controllerContext)}

}

private def leaderForPreferredReplica(partition: TopicPartition,

                                    leaderAndIsr: LeaderAndIsr,                                    controllerContext: ControllerContext): ElectionResult = {// AR列表                                    val assignment = controllerContext.partitionReplicaAssignment(partition)// 在线正本val liveReplicas = assignment.filter(replica => controllerContext.isReplicaOnline(replica, partition))val isr = leaderAndIsr.isr// 找出第一个正本 是否在线 并且在ISR中。val leaderOpt = PartitionLeaderElectionAlgorithms.preferredReplicaPartitionLeaderElection(assignment, isr, liveReplicas.toSet)// 组装leaderandisr返回 ，留神这里是没有批改ISR信息的val newLeaderAndIsrOpt = leaderOpt.map(leader => leaderAndIsr.newLeader(leader))ElectionResult(partition, newLeaderAndIsrOpt, assignment)

}

def preferredReplicaPartitionLeaderElection(assignment: Seq[Int], isr: Seq[Int], liveReplicas: Set[Int]): Option[Int] = {

assignment.headOption.filter(id => liveReplicas.contains(id) && isr.contains(id))

}

<br>1. 从内存中获取TopicPartition的调配形式2. 过滤不在线的正本3. 找到第一个正本判断一下是否在线&&在ISR列表中。如果满足，则选他为leader，如果不满足,也不会再找其余正本了。4. 返回leaderAndIsr信息, 这里的ISR是没有做批改的。加szzdzhp001,支付全副kafka常识图谱#### 触发场景：主动定时执行优先正本选举工作> Controller 启动的时候，会启动一个定时工作 。每隔一段时间就去执行 **优先正本选举**工作。**与之相干配置：**

如果为true示意会创立定时工作去执行优先正本选举，为false则不会创立

auto.leader.rebalance.enable=true

每隔多久执行一次 ; 默认300秒;

leader.imbalance.check.interval.seconds partition = 300

标识每个 Broker 失去平衡的比率，如果超过该比率，则执行从新选举 Broker 的 leader；默认比例是10%;

这个比率的算法是：broker不均衡率=非优先正本的leader个数/总分区数，

如果一个topic有3个分区[0,1,2],并且有3个正本 ,失常状况下,[0,1,2]别离都为一个leader正本; 这个时候 0/3=0%;

leader.imbalance.per.broker.percentage = 10

<br>#### 触发场景： Controller 从新加载的时候> 在这个触发之前还有执行  `partitionStateMachine.startup()`   > 相当于是先把 OfflinePartition、NewPartition状态的分区执行了**OfflinePartitionLeaderElectionStrategy** 策略。       > 而后又执行了    >**PreferredReplicaPartitionLeaderElectionStrategy**策略>这里是从zk节点 `/admin/preferred_replica_election` 读取数据, 来进行判断是否有须要执行Leader选举的分区         > 它是在执行`kafka-preferred-replica-election` 命令的时候会创立这个zk节点           > 然而这个曾经被标记为废除了,并且在3.0的时候间接移除了。源码地位：**KafkaController#onControllerFailover**

// 从zk节点/admin/preferred_replica_election找到哪些符合条件须要执行优先正本选举的分区
val pendingPreferredReplicaElections = fetchPendingPreferredReplicaElections()
// 这里的触发类型是 ZkTriggered
onReplicaElection(pendingPreferredReplicaElections, ElectionType.PREFERRED, ZkTriggered)

private def fetchPendingPreferredReplicaElections(): Set[TopicPartition] = {

// 去zk读取节点  /admin/preferred_replica_electionval partitionsUndergoingPreferredReplicaElection = zkClient.getPreferredReplicaElection// 如果指定分区的 leader 曾经是AR的第一个正本 或者 topic被删除了，则 过滤掉这个分区(没有必要执行leader选举了)val partitionsThatCompletedPreferredReplicaElection = partitionsUndergoingPreferredReplicaElection.filter { partition =>  val replicas = controllerContext.partitionReplicaAssignment(partition)  val topicDeleted = replicas.isEmpty  val successful =    if (!topicDeleted) controllerContext.partitionLeadershipInfo(partition).leaderAndIsr.leader == replicas.head else false  successful || topicDeleted}// 将zk获取到的分区数据 - 刚刚须要疏忽的数据 = 还须要执行选举的数据val pendingPreferredReplicaElectionsIgnoringTopicDeletion = partitionsUndergoingPreferredReplicaElection -- partitionsThatCompletedPreferredReplicaElection// 找到哪些分区正在删除val pendingPreferredReplicaElectionsSkippedFromTopicDeletion = pendingPreferredReplicaElectionsIgnoringTopicDeletion.filter(partition => topicDeletionManager.isTopicQueuedUpForDeletion(partition.topic))// 待删除的分区也过滤掉val pendingPreferredReplicaElections = pendingPreferredReplicaElectionsIgnoringTopicDeletion -- pendingPreferredReplicaElectionsSkippedFromTopicDeletion// 返回最终须要执行优先正本选举的数据。pendingPreferredReplicaElections

}

<br>#### 触发场景：执行优先正本选举脚本的时候> 执行脚本` kafka-leader-election.sh` 并且抉择的模式是 `PREFERRED` (优先正本选举)> 则会抉择  **PreferredReplicaPartitionLeaderElectionStrategy** 策略选举<br>### 4. ControlledShutdownPartitionLeaderElectionStrategy> **受控关机选举策略** ：  当Broker关机的过程中,会向Controller发动一个申请, 让它从新发动一次选举, 把在所有正在关机(也就是发动申请的那个Broker,或其它同时正在关机的Broker) 的Broker外面的正本给剔除掉。> > ---> > 依据算法算出leader：找到第一个满足条件的正本:  <font color=red>正本在线</font> && <font color=red>正本在ISR中 </font>  && <font color=red>正本所在的Broker不在正在敞开的Broker汇合中</font> 。>> 结构新的ISR列表: 在之前的isr列表中将  <font color=red>正在被敞开的Broker外面的正本</font> 给剔除掉![受控关机Leader选举策略 (点击浏览原文查看高清大图)](/img/bVcXkHg)加szzdzhp001,支付全副kafka常识图谱**Election#leaderForControlledShutdown**

/**
** 为以后领导者正在敞开的分区选举领导者。

参数：
controllerContext – 集群以后状态的上下文
leaderAndIsrs – 示意须要选举的分区及其各自的领导者/ISR 状态的元组序列

返回：选举后果
**/
def leaderForControlledShutdown(controllerContext: ControllerContext,

                        leaderAndIsrs: Seq[(TopicPartition, LeaderAndIsr)]): Seq[ElectionResult] = {// 以后正在敞开的 BrokerID                              val shuttingDownBrokerIds = controllerContext.shuttingDownBrokerIds.toSet// 依据策略选出leaderleaderAndIsrs.map { case (partition, leaderAndIsr) =>

leaderForControlledShutdown(partition, leaderAndIsr, shuttingDownBrokerIds, controllerContext)

}

private def leaderForControlledShutdown(partition: TopicPartition,

                                      leaderAndIsr: LeaderAndIsr,                                      shuttingDownBrokerIds: Set[Int],                                      controllerContext: ControllerContext): ElectionResult = {// 以后分区正本分配情况                                  val assignment = controllerContext.partitionReplicaAssignment(partition)// 找到以后分区所有存活的正本(正在敞开中的Broker外面的正本也要算进去)val liveOrShuttingDownReplicas = assignment.filter(replica =>  controllerContext.isReplicaOnline(replica, partition, includeShuttingDownBrokers = true))val isr = leaderAndIsr.isr// 依据算法算出leader：找到第一个满足条件的正本: 正本在线&& 正本在ISR中 && 正本所在的Broker不在正在敞开的Broker汇合中。val leaderOpt = PartitionLeaderElectionAlgorithms.controlledShutdownPartitionLeaderElection(assignment, isr,  liveOrShuttingDownReplicas.toSet, shuttingDownBrokerIds)//结构新的ISR列表，在之前的isr列表中将 正在被敞开的Broker 外面的正本给剔除掉val newIsr = isr.filter(replica => !shuttingDownBrokerIds.contains(replica))//结构leaderAndIsr  加上 zkVersion 和 leader_epochval newLeaderAndIsrOpt = leaderOpt.map(leader => leaderAndIsr.newLeaderAndIsr(leader, newIsr))ElectionResult(partition, newLeaderAndIsrOpt, liveOrShuttingDownReplicas)

}

// 依据算法算出leader：找到第一个正本条件的正本: 正本在线&& 正本在ISR中 && 正本所在的Broker不在正在敞开的Broker汇合中。
def controlledShutdownPartitionLeaderElection(assignment: Seq[Int], isr: Seq[Int], liveReplicas: Set[Int], shuttingDownBrokers: Set[Int]): Option[Int] = {

assignment.find(id => liveReplicas.contains(id) && isr.contains(id) && !shuttingDownBrokers.contains(id))

}

<br>#### 触发场景：Broker关机的时候> 当Broker敞开的时候, 会向Controller发一起一个`ControlledShutdownRequest`申请,  Controller收到这个申请会针对性的做一些善后事件。比如说 **执行Leader重选举** 等等之类的。源码地位：**KafkaServer#controlledShutdown**Controller收到申请的源码地位：**KafkaController#doControlledShutdown**与之相干的配置有：

controlled.shutdown.enable : 是否启用受控敞开操作
controlled.shutdown.max.retries 受控关机操作最大重试的次数
controlled.shutdown.retry.backoff.ms 失败后等等多久再次重试

![在这里插入图片形容](/img/bVcXkHh)## 其余场景###  新创建的Topic Leader选举策略> 创立新的Topic的时候,并没有产生Leader选举的操作, 而是默认从分区对应的所有在线正本中抉择第一个为leader, 而后isr就为 所有在线正本，再组装一下以后的**controller_epoch**信息，写入到zk节点`/brokers/topics/{Topic名称}/partitions/{分区号}/state`中。  > 最初发动  **LeaderAndIsrRequest** 申请，告诉 leader 的变更。具体看看源码:**PartitionStateMachine#doHandleStateChanges**     分区状态从 `NewPartition`流转到`OnlinePartition`

/**

上面省略了局部不重要代码
初始化 leader 和 isr 的值并写入zk中
@param partitions 所有须要初始化的分区
@return 返回胜利初始化的分区
*/

private def initializeLeaderAndIsrForPartitions(partitions: Seq[TopicPartition]): Seq[TopicPartition] = {

val successfulInitializations = mutable.Buffer.empty[TopicPartition]// 从以后Controller内存中获取所有分区对应的正本状况val replicasPerPartition = partitions.map(partition => partition -> controllerContext.partitionReplicaAssignment(partition))// 过滤一下 不在线的正本(有可能正本所在的Broker宕机了，或者网络拥挤、或者磁盘脱机等等因素造成正本下线了)val liveReplicasPerPartition = replicasPerPartition.map { case (partition, replicas) =>    val liveReplicasForPartition = replicas.filter(replica => controllerContext.isReplicaOnline(replica, partition))    partition -> liveReplicasForPartition}val (partitionsWithoutLiveReplicas, partitionsWithLiveReplicas) = liveReplicasPerPartition.partition { case (_, liveReplicas) => liveReplicas.isEmpty }partitionsWithoutLiveReplicas.foreach { case (partition, replicas) =>  val failMsg = s"Controller $controllerId epoch ${controllerContext.epoch} encountered error during state change of " +    s"partition $partition from New to Online, assigned replicas are " +    s"[${replicas.mkString(",")}], live brokers are [${controllerContext.liveBrokerIds}]. No assigned " +    "replica is alive."  logFailedStateChange(partition, NewPartition, OnlinePartition, new StateChangeFailedException(failMsg))}// 拿到所有分区对应的leader 和 isr和 Controller epoch的信息； leader是取所有在线正本的第一个正本val leaderIsrAndControllerEpochs = partitionsWithLiveReplicas.map { case (partition, liveReplicas) =>  val leaderAndIsr = LeaderAndIsr(liveReplicas.head, liveReplicas.toList)  val leaderIsrAndControllerEpoch = LeaderIsrAndControllerEpoch(leaderAndIsr, controllerContext.epoch)  partition -> leaderIsrAndControllerEpoch}.toMap// 将下面失去的信息 写入zk的节点中/brokers/topics/{Topic名称}/partitions/{分区号}/stateval createResponses = try {  zkClient.createTopicPartitionStatesRaw(leaderIsrAndControllerEpochs, controllerContext.epochZkVersion)} catch {  case e: ControllerMovedException =>    error("Controller moved to another broker when trying to create the topic partition state znode", e)    throw e  case e: Exception =>    partitionsWithLiveReplicas.foreach { case (partition,_) => logFailedStateChange(partition, partitionState(partition), NewPartition, e) }    Seq.empty}createResponses.foreach { createResponse =>  val code = createResponse.resultCode  val partition = createResponse.ctx.get.asInstanceOf[TopicPartition]  val leaderIsrAndControllerEpoch = leaderIsrAndControllerEpochs(partition)  if (code == Code.OK) {    controllerContext.partitionLeadershipInfo.put(partition, leaderIsrAndControllerEpoch)    controllerBrokerRequestBatch.addLeaderAndIsrRequestForBrokers(leaderIsrAndControllerEpoch.leaderAndIsr.isr,      partition, leaderIsrAndControllerEpoch, controllerContext.partitionFullReplicaAssignment(partition), isNew = true)    successfulInitializations += partition  } else {    logFailedStateChange(partition, NewPartition, OnlinePartition, code)  }}successfulInitializations

}

<br>1.  从以后的Controller 内存中获取所有入参的分区对应的正本信息2. 过滤那些曾经下线的正本( Broker宕机、网络异样、磁盘脱机、等等都有可能造成正本下线) 。3. 每个分区对应的所有在线正本信息 为 ISR 信息，而后取ISR的第一个正本为leader分区。当然特地留神一下, 这个时候获取的isr信息的程序就是 分区创立时候调配好的AR程序, 获取第一个在线的。(因为在其余状况下 ISR的程序跟AR的程序并不统一)4. 组装 下面的 `isr`、`leader`、`controller_epoch` 等信息 写入到zk节点 <font color=red> /brokers/topics/{Topic名称}/partitions/{分区号}/state</font>例如上面所示

{"controller_epoch":1,"leader":0,"version":1,"leader_epoch":0,"isr":[0,1,2]}```

而后向其余相干Broker 发动 LeaderAndIsrRequest 申请,告诉他们Leader和Isr信息曾经变更了,去做一下想要的解决。比方去新的leader发动Fetcher申请同步数据。

能够看看之前咱们剖析过的 Topic创立的源码解析的原理图如下

重点看：

答复下面的问题

当初，看齐全文之后,我想你应该对上面的问题很分明了吧！

什么是分区状态机

所有的分区状态的流转都是通过分区状态机来进行的, 对立治理！每个分区状态的流转都是有严格限度并且固定的，流转到不同状态须要执行的操作不一样, 例如当分区状态流转到 OnlinePartition 的时候, 就须要判断是否须要执行 Leader选举 ,

创立Topic的时候如何选举Leader？

创立Topic的时候并没有产生 Leader选举, 而是默认将在线的第一个正本设置为Leader，所有在线的正本列表为 ISR 列表。写入到了zookeeper中。

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分区的所有正本都不在线, 这个时候启动一台之前不在ISR内的正本的Broker,它会入选为Leader吗？

视状况而定。
首先, 启动一台Broker, 会用什么策略选举？
看下面的图,咱们能够晓得是
OfflinePartitionLeaderElectionStrategy 

而后看下这个策略是如何选举的?
那么最终后果就是：
所有正本不在线,那么一个Leader的候选者都入选不了
那么这个时候就会判断 unclean.leader.election.enable 配置是否为true.
如果是true, 则以后在线的正本就是只有本人这个刚启动的在线正本，自然而然就会入选Leader了。
如果是fase, 则没有正本可能以后Leader, 次数处于一个无Leader的状态。

当所有正本都不在线,而后一个一个重启Broker上正本上线,谁会入选为Leader？谁先启动就谁入选吗？

不是, 跟上一个问题同理
依据 unclean.leader.election.enable 配置决定。
如果是true, 则谁先启动,谁就入选(会失落局部数据)
如果是false,则第一个在ISR列表中的正本入选。
顺便再提一句, 尽管在这里可能不是AR中的第一个正本入选Leader。

然而最终还是会主动执行Leader平衡的,主动平衡应用的策略是
 PreferredReplicaPartitionLeaderElectionStrategy 
(前提是开启了主动平衡: auto.leader.rebalance.enable=true)

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Broker下线了,Leader切换给了其余正本, 当Broker重启的时候,Leader会还给之前的正本吗?

依据配置 auto.leader.rebalance.enable=true 决定。
true: 会主动执行Leader平衡, 主动平衡策略是 PreferredReplicaPartitionLeaderElectionStrategy 策略
false: 不执行主动平衡。那么久不会还回去。
对于更具体的 Leader平衡机制请看 Leader 平衡机制

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Leader选举期间对分区的影响

Leader的选举基本上不会造成什么影响, Leader的切换十分快, 每个分区不可用的工夫在几毫秒内。

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思考几个问题

分区Leader选举流程剖析

分区状态机

Leader选举流程剖析

分区的几种策略以及对应的触发场景

1. OfflinePartitionLeaderElectionStrategy

如果为true示意会创立定时工作去执行 优先正本选举，为false则不会创立

每隔多久执行一次 ; 默认300秒;

标识每个 Broker 失去平衡的比率，如果超过该比率，则执行从新选举 Broker 的 leader；默认比例是10%;

这个比率的算法是 ：broker不均衡率=非优先正本的leader个数/总分区数，

如果一个topic有3个分区[0,1,2],并且有3个正本 ,失常状况下,[0,1,2]别离都为一个leader正本; 这个时候 0/3=0%;

答复下面的问题

什么是分区状态机

创立Topic的时候如何选举Leader？

分区的所有正本都不在线, 这个时候启动一台之前不在ISR内的正本的Broker,它会入选为Leader吗？

当所有正本都不在线,而后一个一个重启Broker上正本上线,谁会入选为Leader？谁先启动就谁入选吗？

Broker下线了,Leader切换给了其余正本, 当Broker重启的时候,Leader会还给之前的正本吗?

Leader选举期间对分区的影响

如果为true示意会创立定时工作去执行优先正本选举，为false则不会创立

这个比率的算法是：broker不均衡率=非优先正本的leader个数/总分区数，