[TOC]
在上一节对副本机制的实现进行了分析，其中提到Broker能够处理来自KafkaController的LeaderAndIsrRequest、StopReplicaRequest、UpdateMetadataRequest等请求。本节将介绍KafkaController在集群中扮演的角色以及KafkaController与各个Broker之间如何协同工作。

在Kafka集群的多个Broker中，有一个Broker会被选举为Controller Leader，负责管理整个集群中所有的分区和副本的状态。例如：当某分区的Leader副本出现故障时，由Controller负责为该分区重新选举新的Leader副本；当使用kafka-topics脚本增加某Topic的分区数量时，由Controller管理分区的重新分配；当检测到分区的ISR集合发生变化时，由Controller通知集群中所有的Broker更新其MetadataCache信息。

为了实现Controller的高可用，一个Broker被选为Leader之后，其他的Broker都会成为Follower（不加特殊说明的情况下，本节的“Leader/Follower”指的都是KafkaController的Leader/Follower，请读者不要与副本机制中的Leader副本和Follower副本混淆），会从剩下的Follower中选出新的Controller Leader来管理集群。

选举Controller Leader依赖于ZooKeeper实现，每个Broker启动时都会创建一个KafkaController对象，但是集群中只能存在一个Controller Leader来对外提供服务。在集群启动时，多个Broker上的KafkaController会在指定路径下竞争创建节点，只有第一个成功创建节点的KafkaController才能成为Leader，而其余的KafkaController则成为Follower。当Leader出现故障后，所有的Follower会收到通知，再次竞争在该路径下创建节点从而选出新的Leader。这也是ZooKeeper的一种常见用法。

在Kafka早期版本中并没有采用KafkaController的设计来对分区和副本状态进行管理，而是依赖于ZooKeeper的Watcher和队列。在早期版本的设计中，每个Broker都会在ZooKeeper上注册Watcher，ZooKeeper上就会出现大量Watcher，当分区或副本状态变化时会唤醒很多不必要的Watcher，这种严重依赖ZooKeeper的设计出现了 “脑裂”、“羊群效应”以及ZooKeeper集群过载的情况。在新版本设计中，只有Controller Leader在ZooKeeper上注册Watcher，其他Broker几乎不用再监听ZooKeeper中的数据变化。旧版本中Broker之间传递事件依赖于ZooKeeper的设计比较低效，在新版设计中Controller Leader直接与Broker交互。旧版本的设计毕竟已经废弃，本节不做过多介绍。需要读者了解的是，在设计分布式系统时要适度依赖ZooKeeper集群，合理利用ZooKeeper Watcher，否则就会出现上述问题。

我们先通过图4-55了解ZooKeeper中与KafkaController相关的路径以及该路径中记录的内容的含义。

• ·/brokers/ids/[id]：记录了集群中可用Broker的id。
• ·/brokers/topics/[topic]/partitions：记录了一个Topic中所有分区的分配信息以及AR集合信息。
• ·/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition_id]/state：记录了某Partition的Leader副本所在BrokerId、lead_epoch、ISR集合、ZKVersion等信息。
• ·/controller_epoch：记录了当前Controller Leader的年代信息。
• ·/controller：记录了当前Controller Leader的Id，也用于Controller Leader的选举。
• ·/admin/reassign_partitions：记录了需要进行副本重新分配的分区。
• ·/admin/preferred_replica_election：记录了需要进行“优先副本”选举的分区。“优先副本”是在创建分区时为其指定的第一个副本。
• ·/admin/delete_topics：记录了待删除的Topic。
• ·/isr_change_notification：记录了一段时间内ISR集合发生变化的分区。
• ·/config：记录了一些配置信息。

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在详细介绍KafkaController的相关组件之前，先从整体上了解KafkaController的设计，以及组件之间的依赖关系如图4-56所示。

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• ·KafkaController组织并封装了其他组件，对外提供API接口。
• ·ZookeeperLeaderElector主要用于Controller Leader的选举。
• ·ControllerContextKafkaController的上下文信息，缓存了ZooKeeper中记录的整个集群的元信息，例如，可用Broker、全部的Topic、分区、副本的信息。
• ·ControllerChannelManager维护了Controller Leader与集群中其他Broker之间的网络连接，是管理整个集群的基础。
• ·TopicDeletionManager用于对指定的Topic进行删除。
• ·PartitionStateMachine用于管理集群中所有Partition状态的状态机。
• ·ReplicaStateMachine用于管理集群中所有副本状态的状态机。
• ·ControllerBrokerRequestBatch实现了向Broker批量发送请求的功能。
• ·*PartitionLeaderSelector实现了多种Leader副本选举策略。
• ·*Listener是ZooKeeper上的监听器，实现了对ZooKeeper上某些节点中的数据、子节点或ZooKeeper Session状态的监听，被触发后调用相应的业务逻辑。

从另一个角度来看，KafkaController是ZooKeeper与Kafka集群交互的桥梁：它一方面对ZooKeeper进行监听，其中包括Broker写入到ZooKeeper中的数据，也包括管理员使用脚本写入的数据；另一方面根据ZooKeeper中数据的变化做出相应的处理，通过LeaderAndIsrRequest、StopReplicaRequest、UpdateMetadataRequest等请求控制每个Broker的工作。而且，KafkaController本身也通过ZooKeeper提供了高可用的机制。通过上述组件之间的协调工作，构成了一个统一的整体。

ControllerChannelManager

Controller Leader通过发送多种请求管理集群中的其他Broker，KafkaController使用ControllerChannelManager管理其与集群中各个Broker之间的网络交互。ControllerChannelManager中使用ControllerBrokerStateInfo类表示与一个Broker连接的各种信息。ControllerBrokerStateInfo的定义如下：

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RequestSendThread继承了ShutdownableThread，在线程停止之前会循环执行doWork()方法，通过NetworkClientBlockingOps完成发送请求并阻塞等待响应。

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ControllerChannelManager的核心字段是brokerStateInfo（HashMap[Int,ControllerBrokerStateInfo]类型），用于管理集群中每个Broker对应的ControllerBrokerStateInfo对象。其初始化过程如下：

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ControllerChannelManager.addNewBroker()方法和removeBroker()方法实现了对brokerStateInfo集合的管理，sendRequest()方法向指定Broker发送请求。

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ControllerContext
ControllerContext中维护了Controller使用到的上下文信息，从其构造函数也能猜到，ControllerContext与ZooKeeper有密切的关系，也可以将ControllerContext看作ZooKeeper数据的缓存。

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ControllerContext中各个字段的含义和作用如下所述。

• ·controllerChannelManager：管理Controller与集群中Broker之间的连接。
• ·shuttingDownBrokerIds：正在关闭的BrokerId集合。
• ·epoch：Controller的年代信息，初始为0。Controller的年代信息存储的ZK路径是“/controller_epoch”。每次重新选举新的Leader Controller，epoch字段值就会增加1。
• ·epochZkVersion：年代信息的ZK版本，初始为0。
• ·allTopics：整个集群中全部的Topic名称。
• ·partitionReplicaAssignment：Map[TopicAndPartition, Seq[Int]]类型，记录了每个分区的AR集合。
• ·partitionLeadershipInfo：Map[TopicAndPartition, LeaderIsrAndControllerEpoch]类型，记录了每个分区的Leader副本所在的BrokerId、ISR集合以及controller_epoch等信息。其中LeaderIsrAndControllerEpoch的定义如下

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• ·partitionBeingReassigned：Map[TopicAndPartition, ReassignedPartitionsContext]类型，记录了正在重新分配副本的分区。该集合的value是ReassignedPartitionsContext类型，其中封装了新分配的AR集合信息以及用于监听ISR集合变化的ReassignedPa rtitionsIsrChangeListener，其定义如下：

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• ·partitionsUndergoingPreferredReplicaElection：Set[TopicAndPartition]类型，记录了正在进行“优先副本”选举的分区。
• ·liveBrokersUnderlying：Set[Broker]类型，记录了当前可用的Broker集合。
• ·liveBrokerIdsUnderlying：Set[Int]类型，记录了当前可用的BrokerId集合。

ControllerContext为liveBrokersUnderlying字段、liveBrokerIdsUnderlying字段和shuttingDownBrokerIds字段提供了相关的集合操纵方法。

• ·partitionsOnBroker：获取在指定Broker中存在有副本的分区集合。
• ·replicasOnBrokers ：获取指定Broker集合中保存的所有副本。
• ·replicasForTopic：获取指定Topic的所有副本。
• ·partitionsForTopic：获取指定Topic的所有分区
• ·allLiveReplicas：获取所有可用Broker中保存的副本
• ·replicasForPartition：获取指定分区集合的副本。
• ·removeTopic：删除指定Topic。

ControllerBrokerRequestBatch
为了提高Controller Leader与集群中其他Broker的通信效率，KafkaController使用ControllerBrokerRequestBatch组件实现批量发送请求的功能。

ControllerBrokerRequestBatch的核心字段如下所述。

• ·leaderAndIsrRequestMap：Map [Int,Map[TopicPartition, PartitionStateInfo]]类型，记录了发往指定Broker的LeaderAndIsrRequest所需的信息，其中PartitionStateInfo的定义如下：

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• ·stopReplicaRequestMap：Map[Int, Seq[StopReplicaRequestInfo]]类型，记录了发往指定Broker的StopReplicaRequest所需的信息，其中StopReplicaRequestInfo的定义如下：

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• ·updateMetadataRequestMap：Map [Int,Map[TopicPartition, PartitionStateInfo]]类型，记录了发往指定Broker的UpdateMetadataRequest集合。

ControllerBrokerRequestBatch的常规用法如下：

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ControllerBrokerRequestBatch.newBatch()方法会检测三个请求集合是否为空，如果不为空则抛出异常。ControllerBrokerRequestBatch.clear()方法则会清空三个请求集合。

ControllerBrokerRequestBatch.addLeaderAndIsrRequestForBrokers()方法会向leaderAndIsrRequestMap集合中添加待发送的LeaderAndIsrRequest所需的数据，同时会调用addUpdateMetadataRequestForBrokers()方法准备向集群中所有可用的Broker发送UpdateMetadataRequest。

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ControllerBrokerRequestBatch.addUpdateMetadataRequestForBrokers()方法的代码如下：

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addStopReplicaRequestForBrokers()方法会向stopReplicaRequestMap集合中添加StopReplicaRequest所需的数据，具体实现与上述两个add*RequestForBroker()类似，不再赘述。

ControllerBrokerRequestBatch.sendRequestsToBrokers()方法会使用上述三个集合中的数据来创建相应的请求，并添加到ControllerChannelManager中对应的messageQueue队列中，最终由RequestSendThread线程将请求发送出去。

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PartitionStateMachine
PartitionStateMachine是Controller Leader用于维护分区状态的状态机。分区的状态是通过PartitionState接口定义的，它有四个子类分别代表了分区四种可能的状态，如表4-2所示。

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分区各个PartitionState之间的转换如图4-57所示。

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下面分析各个状态之间转换时，需要完成的相关操作。

• ·NonExistentPartition→NewPartition
  从ZooKeeper中加载分区的AR集合到ControllerContext的partitionReplicaAssignment集合中。

• ·NewPartition→OnlinePartition
  首先将Leader副本和ISR集合的信息写入到ZooKeeper中，这里会将分区的AR集合中第一个可用的副本选举为Leader副本，并将分区的所有可用副本作为ISR集合。之后，向所有可用的副本发送LeaderAndIsrRequest，指导这些副本进行Leader/Follower的角色切换，并向所有可用的Broker发送UpdateMetadataRequest来更新其上的MetadataCache

• ·OnlinePartitio/OfflinePartition→OnlinePartition

为分区选择新的Leader副本和ISR集合，并将结果写入ZooKeeper。之后，向需要进行角色切换的副本发送LeaderAndIsrRequest，指导这些副本进行Leader/Follower的角色切换，并向所有可用的Broker发送UpdateMetadataRequest来更新其上的MetadataCache。

• ·NewPartition,OnlinePartition→OfflinePartition
  只进行状态转换，并没有其他的操作。
• ·OfflinePartition→NonExistentPartition
  只进行状态转换，并没有其他的操作。

PartitionStateMachine中的各个字段含义和作用如下所述。

• ·controllerContext：ControllerContext对象，用于维护KafkaController的上下文信息。

• ·zkUtils：ZooKeeper的客户端，用于与ZooKeeper服务器交互。

• ·partitionState：Map[TopicAndPartition, PartitionState]类型，记录了每个分区对应的PartitionState状态。

• ·brokerRequestBatch：ControllerBrokerRequestBatch对象，用于向指定的Broker批量发送请求。

• noOpPartitionLeaderSelector：默认的Leader副本选举类器，继承了PartitionLeaderSelector。NoOpLeaderSelector实现并没有真正进行Leader副本的选举，其实现是返回当前的Leader副本、ISR集合和AR集合。关于PartitionLeaderSelector的其他实现，下文详述。

• ·topicChangeListener：ZooKeeper的监听器，用于监听Topic的变化。

• ·deleteTopicsListener：ZooKeeper的监听器，用于监听Topic的删除。

• ·partitionModificationsListeners：用于监听分区的修改。

关于ZooKeeper监听器的相关介绍，下文详述。

PartitionStateMachine启动时会对partitionState集合进行初始化，并调用triggerO nlinePartitionStateChange()方法将NewPartition和OfflinePartition状态的分区转换成OnlinePartition状态

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每个分区初始状态的依据是controllerContext.partitionLeadershipInfo中记录的Leader副本信息和ISR集合信息。

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PartitionStateMachine.handleStateChange()方法是管理分区状态的核心方法，该方法控制着PartitionState的转换。这里需要注意该方法的第三个参数，它指定了用来选举Leader副本的PartitionLeaderSelector对象。

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PartitionState由NewPartition切换为OnlinePartition时，调用了 initializeLeaderAndIsrF orPartition()方法，其操作的主要步骤是：

（1）从ControllerContext.partitionReplicaAssignment集合中选择第一个可用的副本作为Leader副本，其余的副本构成ISR集合。
（2）将Leader副本和ISR集合的信息写入到ZooKeeper。
（3）更新ControllerContext.partitionLeadershipInfo中缓存的Leader副本、ISR集合等信息。
（4）将上述步骤中确定的Leader副本、ISR集合、AR集合等信息添加到ControllerBrokerRequestBatch，之后会封装成LeaderAndIsrRequest发送给相关的Broker。

PartitionStateMachine.initializeLeaderAndIsrForPartition()方法的具体实现如下：

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当PartitionState由OfflinePartition或OnlinePartition切换为OnlinePartition时调用了electLeaderForPartition()方法，其操作的主要步骤是：

（1）使用指定的PartitionLeaderSelector为分区选举新的Leader副本。
（2）将Leader副本和ISR集合的信息写入到Zookeeper。
（3）更新ControllerContext.partitionLeadershipInfo集合中缓存的Leader副本、ISR集合等信息。
（4）将上述步骤中确定的Leader副本、ISR集合、AR集合等信息添加到ControllerBrokerRequestBatch，之后会封装成LeaderAndIsrRequest发送给相关的Broker。

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在handleStateChange()方法中对于目标分区状态为NewPartition、OfflinePartition、NonExistentPartition的处理比较简单，只是进行了状态切换，并未进行其他处理。有的读者会说，当PartitionState由NonExistentPartition转换为NewPartition时，并没有从ZooKeeper中加载Partition的AR集合的相关操作。这是因为在调用handleStateChange()的方法中已经完成了此操作，我们以创建Topic的过程为例。当创建Topic时触发TopicChangeListener这个监听器，它会调用handleStateChange()完成PartitionState由NonExistentPartition到NewPartition的切换，调用关系如图4-58所示。

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在TopicChangeListener中会完成从ZooKeeper加载Partition的AR集合的操作。

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handleStateChange()方法是个private方法，由PartitionStateMachine.handleStateChanges()方法和triggerOnlinePartitionStateChange()方法调用，对外提供PartitionState切换。handleStateChanges()方法对指定的分区集合循环调用handleStateChange()方法进行状态转换。

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triggerOnlinePartitionStateChange()方法对partitionState集合中的全部分区进行遍历，将OfflinePartition和NewPartition状态的分区转换成OnlinePartition状态。状态切换成功的分区即可对外提供服务。

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PartitionLeaderSelector
通过对前面的分析可知，PartitionMachine将Leader副本选举、确定ISR集合的工作委托给了PartitionLeaderSelector接口实现，PartitionMachine可以专注于管理分区状态。这是策略模式的一种典型的应用场景。

图4-59展示了PartitionLeaderSelector的实现类，这五个不同的实现提供了不同的策略。PartitionLeaderSelector接口的定义如下：

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NoOpLeaderSelector是其中最简单的实现，它并没有进行Leader选举，而是将currentLeaderAndIsr直接返回，需要接收LeaderAndIsrRequest的Broker则是分区的AR集合

OfflinePartitionLeaderSelector会根据currentLeaderAndIsr选举新的Leader和ISR集合，策略如下：

1）如果在ISR集合中存在至少一个可用的副本，则从ISR集合中选择新的Leader副本，当前ISR集合为新ISR集合。
（2）如果ISR集合中没有可用的副本且“Unclean leader election”配置被禁用，那么就抛出异常。
（3）如果“Unclean leader election”被开启，则从AR集合中选择新的Leader副本和ISR集合。
（4）如果AR集合中没有可用的副本，抛出异常。

OfflinePartitionLeaderSelector.selectLeader()方法的具体实现如下：

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对于剩余的PartitionLeaderSelector实现，这里只介绍其策略，具体的实现代码留给读者自己分析。PreferredReplicaPartitionLeaderSelector的策略是：如果“优先副本”可用且在ISR集合中，则选取其为Leader副本，当前的ISR集合为新的ISR集合，并向AR集合中所有可用副本发送LeaderAndIsrRequest，否则会抛出异常。

ReassignedPartitionLeaderSelector涉及到副本的重新分配，副本重新分配的相关概念后面详细分析，这里先简单了解ReassignedPartitionLeaderSelector的策略：选取的新Leader副本必须在新指定的AR集合中且同时在当前ISR集合中，当前ISR集合为新ISR集合，接收LeaderAndIsrRequest的副本是新指定的AR集合中的副本。

ControlledShutdownLeaderSelector的策略是：从当前ISR集合中排除正在关闭的副本后作为新的ISR集合，从新ISR集合中选择新的Leader，需要向AR集合中可用的副本发送LeaderAndIsrRequest。

ReplicaStateMachine
ReplicaStateMachine是Controller Leader用于维护副本状态的状态机。副本状态由ReplicaState接口表示，它有七个子类，分别代表了副本的七种不同的状态，如表4-3所示。

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ReplicaState之间的转换如图4-60所示。下面介绍各个ReplicaState状态之间转换时需要完成的相关操作。

• ·NonExistentReplica→NewReplica

Controller向此副本所在Broker发送LeaderAndIsrRequest，并向集群中所有可用的Broker发送 UpdateMetadataRequest。

• ·NewReplica→OnlineReplica
  Controller将NewReplica加入到AR集合中
• ·OnlineReplica,OfflineReplica→OnlineReplica

Controller向此副本所在的Broker发送LeaderAndIsrRequest，并向集群中所有可用的Broker发送UpdateMetadataRequest。

• ·NewReplica,OnlineReplica,OfflineReplica,ReplicaDeletionIneligible →OfflineReplica Controller向副本所在Broker发送StopReplicaRequest，之后会从ISR集合中清除此副本，最后向其他可用副本所在的Broker发送LeaderAndIsrRequest，并向集群中所有可用的Broker发送UpdateMetadataRequest。

• ·OfflineReplica→ReplicaDeletionStarted
  Controller向副本所在Broker发送StopReplicaRequest。

• ·ReplicaDeletionStarted→ReplicaDeletionSuccessful
  只做状态转换，并没有其他操作。

• ·ReplicaDeletionStarted→ReplicaDeletionIneligible
  只做状态转换，并没有其他操作。

• ·ReplicaDeletionSuccessful→NonExistentReplica
  Controller从AR集合中删除此副本。

在ReplicaStateMachine中也有controllerContext、zkUtils、brokerRequestBatch字段，它们的功能与PartitionStateMachine中的同名字段相同，ReplicaStateMachine剩余的字段如下所述。

• ·replicaState：Map[PartitionAndReplica, ReplicaState]类型，记录每个副本对应的ReplicaState状态。
• ·brokerChangeListener：ZooKeeper的监听器，用于监听Broker的变化，例如Broker宕机或重新上线等事件。关于ZooKeeper监听器的相关介绍，下文详述。

ReplicaStateMachine启动时会对replicaState集合进行初始化，并调用handleStateChanges()方法尝试将可用副本转换为OnlineReplica状态。

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设置每个副本的初始状态的依据是controllerContext.partitionLeadershipInfo中记录的Broker状态。ReplicaStateMachine.initializeReplicaState()方法如下：

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ReplicaStateMachine的核心方法是handleStateChange()方法，其中控制着ReplicaState的转换。

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ReplicaStateMachine.handleStateChanges()方法对指定的副本集合循环调用handleStateChange()方法来完成状态转换，与PartitionStateMachine中的实现类似，代码不贴出来了。

ZooKeeper Listener

I0Itec-zkClient是一款ZooKeeper客户端工具，它并没有像Apache Curator那样实现高级的功能，而是提供了简单易用的API来实现一些常见的功能。I0Itec-zkClient像大多数ZooKeeper客户端框架一样实现了断线重连。它还提供了方便使用的监听器，避免了手动反复注册Watcher的烦琐操作，下文会介绍KafkaController中的多个I0Itec-zkClient Listener实现。I0Itec还对ZooKeeper的异常和序列化做了简单封装。此处不对I0IteczkClient的使用展开详述，感兴趣的读者可以参考相关文档进行学习。

Listener接口介绍
KafkaController会通过ZooKeeper监控整个Kafka集群的运行状态，响应管理员指定的相关操作。具体的实现方式是在ZooKeeper的指定节点上添加Listener，监听此节点中的数据变化或是其子节点的变化，从而触发相应的业务逻辑。

Listener按照接口的类型可以分为三类，如表4-4所示

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IZkDataListener接口的定义如下：
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IZkChildListener接口中的定义如下：

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IZkStateListener接口的定义如下：

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Kafka中提供了五个IZkDataListener接口的实现，它们分别是：LeaderChangeListener、PartitionModificationsListener、PreferredReplicaElectionListener、PartitionsReassignedListener、ReassignedPartitionsIsrChangeListener。如图4-61所示。

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Kafka中提供了四个IZkChildListener接口的实现，它们分别是：DeleteTopicsListener、TopicChangeListener、IsrChangeNotificationListener、BrokerChangeListener，如图4-62所示。

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Kafka中只有了一个IZkStateListener接口的实现，如图4-63所示。

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TopicChangeListener
TopicChangeListener负责管理Topic的增删，它监听“/brokers/topics”节点的子节点变化。其具体逻辑如下：

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在TopicChangeListener.onNewTopicCreation()方法中还会为每个新增的Topic注册一个PartitionModificationsListener，然后调用onNewPartitionCreation()方法完成新增Topic的分区状态以及副本状态转换。

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为了便于读者理解，这里举例解释TopicChangeListener的功能。现在假设有三个Broker，管理人员通过kafka-topics脚本添加了一个名为“test”的Topic，它有三个分区，每个分区有三个副本。

kafka-topics脚本向ZooKeeper的“/brokers/topics/test”节点写入的信息是"partitions": {"0": [0,1, 2],"1": [1,2,0],"2": [2,1,0]}，此时触发TopicChangeListener。TopicChangeListener将test中每个Partition的AR集合加载到ControllerContext中，在进行第一次分区状态转换（NoExistentPartition→NewPartition）和第一次副本状态切换（NoExistentReplica→NewReplica）时，只做了状态切换并没有发送任何请求。进行第二次分区状态转换（NewPartition→OnlinePartition）时会选取Leader副本和ISR集合信息，结果为如表4-5所示。

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之后会将此结果写入ZooKeeper，向所有可用Broker发送LeaderAndIsrRequest来指导副本的角色切换，然后向所有可用Broker发送UpdateMetadataRequest来更新其MetadataCache。第二次副本状态切换（NewReplica→OnlineReplica）时，副本已在AR集合中，所以并未做任何操作。

TopicDeletionManager与DeleteTopicsListener
在开始介绍删除Topic 的实现之前，先来了解一下TopicDeletionManager的功能和实现。在TopicDeletionManager中维护了多个集合，用于管理待删除的Topic和不可删除的集合，它会启动一个DeleteTopicsThread线程来执行删除Topic的具体逻辑。

当Topic满足下列三种情况之一时不能被删除：
（1）如果Topic中的任一分区正在重新分配副本，则此Topic不能被删除。
（2）如果Topic中的任一分区正在进行“优先副本”选举，则此Topic不能被删除。
（3）如果Topic中的任一分区的任一副本所在的Broker宕机，则此Topic不能被删除。

TopicDeletionManager中各个字段的含义和功能如下所示。

• ·partitionStateMachine：用于管理分区状态的状态机。
• ·replicaStateMachine：用于管理副本状态的状态机。
• ·topicsToBeDeleted：Set[String]类型，用于记录将要被删除的Topic集合，由TopicDeletionManager的构造器参数initialTopicsToBeDeleted指定其初始化值。
• ·partitionsToBeDeleted：Set[TopicAndPartition]类型，用于记录将要被删除的分区集合
• ·topicsIneligibleForDeletion：Set[String]类型，用于记录不可删除的Topic集合，由TopicDeletionManager的构造器参数initialTopicsIneligibleForDeletion指定其初始化值。
• ·deleteTopicStateChanged：AtomicBoolean类型，用于标识Topic删除操作是否开始。
• ·deleteTopicsThread：DeleteTopicsThread类型，用于删除Topic的后台线程。
• ·isDeleteTopicEnabled：配置项delete.topic.enable的值，用于指定是否支持删除Topic。
• ·deleteTopicsCond：Condition对象，用于其他线程与deleteTopicsThread线程同步。

在TopicDeletionManager启动时，会调用start()方法进行初始化。它会根据isDeleteTopicEnabled字段决定是否启动DeleteTopicsThread线程，如果此时topicsToBeDeleted集合不为空，则DeleteTopicsThread可以开始进行Topic删除的相关操作，并将deleteTopicStateChanged字段设置为true。

DeleteTopicsListener被触发后通过enqueueTopicsForDeletion()将待删除的Topic放入topicsToBeDeleted集合，将待删除的Topic的分区集合放入partitionsToBeDeleted集合，并唤醒DeleteTopicsThread处理。

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DeleteTopicsThread是真正执行Topic删除操作的线程，它继承了ShutdownableThread，入口方法是doWork()方法。删除Topic的步骤如下：
（1）获取待删除Topic的分区集合，构成UpdateMetadataRequest发送给所有的Broker，将Broker中MetadataCache的相关信息删除。这些分区不再对外提供服务。
（2）调用onPartitionDeletion()方法开始对指定分区进行删除。
a）将不可用副本转换成ReplicaDeletionIneligible状态。

b）将可用副本转换成OfflineReplica状态。此步骤会发送StopReplicaRequest到待删除的副本（不会删除副本），同时还会向可用的Broker发送LeaderAndIsrRequest和UpdateMetadataRequest，将副本从ISR集合中删除。
c）将可用副本由OfflineReplica转换成ReplicaDeletionStarted。此步骤会向可用副本发送StopReplicaRequest（删除副本）。注意，这里设置了回调函数处理StopReplicaResponse。

（3）调用deleteTopicStopReplicaCallback()回调函数处理StopReplicaResponse。
a）如果StopReplicaResponse中的错误码表示出现异常，则将副本状态转换为ReplicaDeletionIneligible，并标记此副本所在Topic不可删除，也就是将Topic添加到topicsIneligibleForDeletion队列，最后唤醒DeleteTopicsThread线程。

b）如果StopReplicaResponse正常，则将副本状态转换为ReplicaDeletionSuccessful，并唤醒DeleteTopicsThread线程。

（4）经过上述三个步骤后，开始第二次doWork()调用。如果待删除的Topic的所有副本已经处于ReplicaDeletionSuccessful状态，调用completeDeleteTopic()方法完成Topic的删除。

a）取消partitionModificationsListeners监听。
b）将此Topic的所有副本从ReplicaDeletionSuccessful转换为NonExistentReplica。此步骤会将副本对应的Replica对象从ControllerContext中删除。
c）将Topic的所有分区转换为OfflinePartition状态，紧接着会再转换为NonExistentPartition。
d）将Topic和相关的分区从topicsToBeDeleted集合和partitionsToBeDeleted集合中删除。
e）删除ZooKeeper以及ControllerContext中与此Topic相关的全部信息。

（5）如果还有副本处于ReplicaDeletionStarted状态，则表示还没有收到StopReplicaResponse，则继续等待。
（6）如果Topic的任一副本处于ReplicaDeletionIneligible状态，则表示此Topic不能被删除，调用markTopicForDeletionRetry()将处于ReplicaDeletionIneligible状态的副本重新转换成OfflineReplica状态。此步骤的相关操作在步骤（2）→b中已经详细描述，这里不再赘述。

DeleteTopicsThread.doWork()方法的具体实现如下：

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isTopicEligibleForDeletion()方法根据下面三个条件判断Topic能否开始删除操作。

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onTopicDeletion()方法的核心是向所有可用的Broker发送UpdateMetadataRequest，注意其leader字段为LeaderDuringDelete，通知它们指定的Topic要被删除，并删除MetadataCache中与此Topic相关的缓存信息。

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onPartitionDeletion()方法直接调用了startReplicaDeletion()方法，在startReplicaDeletion()方法中开始对副本进行删除。

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deleteTopicStopReplicaCallback()回调函数中会调用failReplicaDeletion()方法处理异常副本，调用completeReplicaDeletion()方法处理返回正常StopReplicaResponse的副本。

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回到doWork()方法继续分析，在步骤4中调用completeDeleteTopic()方法对成功删除的Topic进行处理。

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在步骤6中调用markTopicForDeletionRetry()方法处理不可删除的Topic，它会将处于ReplicaDeletionIneligible状态的副本重新转换成OfflineReplica状态。

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在前面我们介绍了三种Topic不可删除的情况，在DeleteTopicsThread线程的执行过程中也有涉及。当Topic不再满足这三种情况时会通过resumeDeletionForTopics()方法从topicsIneligibleForDeletion集合中将其移除，并唤醒DeleteTopicsThread线程进行上述删除操作。图4-64是其被调用的位置，依次对应本节开始描述的三种情况。

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介绍完TopicDeletionManager的相关实现后再来对DeleteTopicsListener进行分析。DeleteTopicsListener会监听ZooKeeper中“/admin/delete_topics”节点下的子节点变化，当TopicCommand在该路径下添加需要被删除的Topic时，DeleteTopicsListener会被触发，它会将该待删除的Topic交由TopicDeletionManager执行Topic删除操作。下面是DeleteTopicsListener.handleChildChange()方法的具体实现：

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PartitionModificationsListener
在上一节介绍的Topic删除过程中涉及PartitionModificationsListener的注册和取消。在新增Topic时会为每个Topic注册一个PartitionModificationsListener，在成功删除Topic之后会将注册的PartitionModificationsListener删除。PartitionModificationsListener会监听“/brokers/topics/[topic_name]”节点中的数据变化，主要用于监听一个Topic的分区变化。

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onNewPartitionCreation()方法在TopicChangeListener中分析过，此处不再赘述。需要注意，PartitionModificationsListener并不对分区的删除进行处理，在第5章中分析kafkatopics脚本时可以看到，是不能减少Topic的分区数量的。

BrokerChangeListener
BrokerChangeListener是ReplicaStateMachine中唯一的ZooKeeper Listener，它会监听“/brokers/ids”节点下的子节点变化，主要负责处理Broker的上线和故障下线。当Broker上线时会在“/brokers/ids”下创建临时节点，下线时会删除对应的临时节点。

BrokerChangeListener.handleChildChange()方法的实现如下：

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KafkaController.onBrokerFailure()方法对故障Broker的处理步骤如下：

（1）将Leader副本分布在故障Broker上的分区转换为OfflinePartition状态。
（2）将OfflinePartition状态的分区转换为OnlinePartition状态。此步会使用OfflinePartitionLeaderSelector为其选取Leader副本和ISR集合并写入ZooKeeper，之后发送LeaderAndIsrRequest和UpdateMetadataRequest。
3）将故障Broker上的副本转换为OfflineReplica状态。此步会向故障Broker发送StopReplicaRequest，从ISR集合中清除相关副本，并发送LeaderAndIsrRequest和UpdateMetadataRequest。
（4）检查故障Broker上是否存在待删除Topic的副本，如果存在，则将其副本转换为ReplicaDeletionIneligible状态并标记Topic不可删除。
（5）如果步骤1中没有分区的Leader副本在故障Broker上，则上述步骤中可能不会发送UpdateMetadataRequest，这里向可用Broker发送UpdateMetadataRequest。

KafkaController.onBrokerFailure()方法的具体实现如下：

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这里举例说明onBrokerFailure()方法的功能：现在假设Broker0上分布了Partition0、1、2的各一个副本，其中Partition0的副本为Leader副本，其余两个副本在对应的ISR集合中。当Broker0发生故障下线时，ZooKeeper中的“/brokers/ids/0”临时节点会被删除，并触发BrokerChangeListener进行处理。首先，将Broker0从ControllerContext的Broker列表中删除。然后，将Partition0转换为OfflinePartition状态，紧接着再将其转换成OnlinePartition状态，此时会使用OfflinePartitionLeaderSelector为其选举新的Leader副本和ISR集合并更新到ZooKeeper中，随后发送LeaderAndIsrRequest和UpdateMetaRequest。之后，将三个副本转换成OfflineReplica，并将其从ISR集合删除，此时会发送StopReplicaRequest（不删除副本）、LeaderAndIsrRequest和UpdateMetaRequest更新可用Broker的MetadataCache。

KafkaController.onBrokerStartup()方法的实现如下：

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继续上面的示例，当Broker0重新上线后会创建临时节点“/brokers/ids/0”，触发BrokerChangeListener处理。首先同样是更新ControllerContext的Broker列表。然后将三个副本转换成OnlineReplica状态，此时每个分区都已经有了Leader副本和ISR集合信息，所以向对应副本发送LeaderAndIsrRequest使其成为Follower，并向可用Broker发送UpdateMetadataRequest更新MetadataCache信息。此示例没有Partition处于OfflinePartition状态，也没有需要进行重新分配的Partition，所以后续步骤没有执行。

IsrChangeNotificationListener
在前面介绍过，Follower副本会与Leader副本会进行消息同步，当Follower副本追上Leader副本时会被添加到ISR集合中，当Follower副本与Leader副本差距太大时会被踢出ISR集合。Leader副本不仅会在ISR集合变化时将其记录到ZooKeeper中，还会调用ReplicaManager.recordIsrChange()方法记录到isrChangeSet集合中，之后通过isr-changepropagation定时任务将该集合中周期性地写入到ZooKeeper的“/isr_change_notification”路径下。KafkaController中定义的IsrChangeNotificationListener用于监听此路径下的子节点变化，当某些分区的ISR集合变化时通知整个集群中的所有Broker。

IsrChangeNotificationListener.handleChildChange()方法的具体实现如下：

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PreferredReplicaElectionListener
PreferredReplicaElectionListener负责监听的ZooKeeper节点是“/admin/preferred_replica_election”。当我们通过PreferredReplicaLeaderElectionCommand命令指定某些分区需要进行“优先副本”选举时会将指定分区的信息写入该节点，从而触发PreferredReplicaElectionListener进行处理。进行“优先副本”选举的目的是让分区的“优先副本”重新成为Leader副本，这是为了让Leader副本在整个集群中分布得更加均衡。

PreferredReplicaElectionListener.handleDataChange()方法的具体实现如下：

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onPreferredReplicaElection()方法的核心是通过PreferredReplicaPartitionLeaderSelector选举Leader副本和ISR集合。PreferredReplicaPartitionLeaderSelector选举成功的条件是“优先副本”不是当前Leader副本，但是要在ISR集合中，否则会抛出异常。经过选举后的ISR集合还是当前的ISR集合，但分区的Leader副本变成了“优先副本”。

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onPreferredReplicaElection()方法还会被一个名为"partition-rebalance"的定时任务调用，此任务会定期检测集群中“优先副本”与Leader副本的分配情况，并判断是否触发“优先副本”选举，后面会详细介绍该定时任务。

副本重新分配的相关Listener

PartitionsReassignedListener监听的ZooKeeper节点是“/admin/reassign_partitions”。当管理人员通过ReassignPartitionsCommand命令指定某些分区需要重新分配副本时，会将指定分区的信息写入该节点，从而触发PartitionsReassignedListener进行处理。

下面是整个副本重新分配的步骤：
（1）从ZooKeeper的“/admin/reassign_partitions”节点下读取分区重分配信息。
（2）过滤掉正在进行重新分配的分区。
（3）检测其Topic是否为待删除的Topic。如果是，则调用KafkaController. removePartitionFromReassignedPartitions()方法，其操作如下：
a）取消此分区注册的ReassignedPartitionsIsrChangeListener。
b）删除ZooKeeper的“/admin/reassign_partitions”节点中与当前分区相关的数据。
c）从partitionsBeingReassigned集合中删除分区相关的数据。
（4）否则，创建ReassignedPartitionsContext，调用initiateReassignReplicasForTopicPa rtition()方法开始为重新分配副本做一些准备工作。
a）首先，获取当前的旧AR集合和指定的新AR集合。
b）比较新旧两个AR集合，若两者完全一样则抛出异常，执行步骤3的操作后结束。
c）判断新AR集合中涉及的Broker是否都是可用的，若不是，也抛出异常，执行步骤3的操作后结束。
d）为分区添注册ReassignedPartitionsIsrChangeListener，后面会详细介绍此Listener。
e）将分区添加到partitionsBeingReassigned集合中，并标识该Topic不能被删除。
f）调用onPartitionReassignment()方法，开始执行副本重新分配。
5）onPartitionReassignment()方法完成了副本重新分配的整个流程。在下面的描述中使用“新AR+旧AR”表示新AR集合和旧AR集合的并集，“新AR-旧AR”表示新AR集合与旧AR集合的差集。
（6）判断新AR集合中的所有副本是否已经进入了ISR集合。如果没有，则执行下面的步骤：
a）将分区在ContextController和ZooKeeper中的AR集合更新成“新AR+旧AR”。
b）向“新AR+旧AR”发送LeaderAndIsrRequest，此步骤主要目的是为了增加ZooKeeper中记录的leader_epoch值。
c）将“新AR-旧AR”中的副本更新成NewReplica状态，此步骤会向这些副本发送LeaderAndIsrRequest使其成为Follower副本，并发送UpdateMetadataRequest。
（7）如果新AR集合中的副本已经都进入了ISR集合，则执行下面的步骤：

a）将新AR集合中的所有副本都转换成OnlineReplica状态。
b）将ControllerContext中的AR记录更新为新AR集合。
c）如果当前Leader副本在新AR集合中，则递增ZooKeeper和ControllerContext中记录的leader_epoch值，并发送LeaderAndIsrRequest和UpdateMetadataRequest。
d）如果当前Leader不在新AR集合中或Leader副本不可用，则将分区状态转换为OnlinePartition（之前也是OnlinePartition），主要目的使用ReassignedPartitionLeaderSelec tor选举新的Leader副本，使得新AR集合中的一个副本成为新Leader副本，然后会发送LeaderAndIsrRequest和UpdateMetadataRequest。
e）将“旧AR-新AR”中的副本转换成OfflineReplica，此步骤会发送StopReplicaRequest（不删除副本），清理ISR集合中的相关副本，并发送LeaderAndISRRequest和UpdateMetadataRequest请求。
f）接着将“旧AR-新AR”中的副本转换成ReplicaDeletionStarted，此步骤会发送StopReplicaRequest（删除副本）。完成删除后，将副本转换为ReplicaDeletionSuccessful，最终转换成NonExistentReplica。
g）更新ZooKeeper中记录的AR信息。
h）将此分区的相关信息从ZooKeeper的“/admin/reassign_partitions”节点中移除。
i）向所有可用的Broker发送一次UpdateMetadataRequest。
j）尝试取消相关的Topic的“不可删除”标记，并唤醒DeleteTopicsThread线程。

上面描述的整个流程其实还涉及ReassignedPartitionsIsrChangeListener的相关内容，其中，步骤7就是在ReassignedPartitionsIsrChangeListener中完成的。

ReassignedPartitionsIsrChangeListener在上述步骤（4）→d中注册到ZooKeeper的“/broker/topics/[topic_name]/partitions/[partitionId]/state”节点上监听其数据变化，主要负责处理进行副本重新分配的分区的ISR集合变化。当ReassignedPartitionsIsrChangeListener监听到分区的ISR集合发生变化时，按照下列步骤进行处理：

（1）检查当前分区是否正在进行副本的重新分配操作，若不是，则结束。
（2）从ZooKeeper中读取当前分区的Leader和ISR集合。
（3）如果新AR集合中的副本已完全进入当前ISR集合，则调用onPartitionReassignment()方法完成步骤7的相关操作。
（4）否则，输出日志后结束，等待下一次触发。

为了让读者更好地理解副本重新分配的过程，通过一个示例描述这个过程：现在假设有Broker0_{5这六个Broker，Topic名为“test”的编号为0的分区（Partition0）三个副本，分别位于Broker1}3上，其中Leader副本位于Broker1上。

管理人员使用ReassignPartitionsCommand命令将Partition0的副本重新分配到Broker3~5上。PartitionsReassignedListener被触发后首先为Partition0注册ReassignedP artitionsIsrChangeListener，并标记test这个Topic不能被删除。然后，将ZooKeeper和ControllerContext中Partition0的AR集合记录更新为[1,2,3,4,5]。发送LeaderAndIsrRequest使[4,5]副本成为Follower副本，并发送UpdateMetadataRequest更新可用Broker的MetadataCache。到这里PartitionsReassignedListener的相关处理就结束了。

随着[4,5]两个Follower副本与Leader副本进行同步，最终会进入ISR集合，此时会触发ReassignedPartitionsIsrChangeListener进行处理。首先将[3,4,5]副本转换为OnlineReplica状态，更新ControllerContext中对应的AR记录为[3,4,5]。之后，[3,4,5]副本已经处于ISR集合，且Leader副本不在[3,4,5]中，则需要使用ReassignedPartitionLead erSelector选举新的Leader。我们简单回顾ReassignedPartitionLeaderSelector的策略，它选取的新Leader副本必须在新指定的AR集合中且在ISR集合中，当前ISR集合为新ISR集合。接收LeaderAndIsrRequest的副本是新指定的AR集合。这里假设选举副本3为Leader副本，并向[3,4,5]三个副本发送LeaderAndIsrRequest请求。然后，将[1,2]副本转换为OfflineReplica，此时发送StopReplicaRequest停止副本，将其从ISR中移除，最终将这两个副本删除转换为NonExistentReplica状态。最后，更新ZooKeeper中的AR记录，标记取消“test”的“不可删除”标记，并唤醒DeleteTopicsThread线程。副本重新分配到此全部完成，此时AR集合和ISR集合都为[3,4,5]，Leader为副本3。

PartitionsReassignedListener.handleDataChange()方法的具体实现如下：

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KafkaController.initiateReassignReplicasForTopicPartition()方法的实现如下：

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KafkaController.onPartitionReassignment()是副本重新分配的核心，其具体实现如下：

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ReassignedPartitionsIsrChangeListener的核心逻辑也是调用onPartitionReassignment()方法，这里不再赘述了。

KafkaController初始化与故障转移
KafkaController的主要功能和实现在前面几节中已经介绍完了。本节介绍KafkaController的初始化以及故障转移方面的内容。在Kafka集群中，只有一个Controller能够成为Leader来管理整个集群，而其他未成为Controller Leader的Broker上也会创建一个KafkaController对象，它们唯一能做的事情就是当Controller Leader出现故障，不能继续管理集群时，竞争成为新的Controller Leader。

KafkaController的启动和故障转移的过程与ZookeeperLeaderElector有着密切的关系，KafkaController. controllerElector字段ZookeeperLeaderElector类型的定义如下：

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KafkaController启动的过程由KafkaController.startup()方法完成，其中会注册SessionExpirationListener，并启动ZookeeperLeaderElector。

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SessionExpirationListener继承了IZkStateListener接口，监听KafkaController与ZooKeeper的连接状态。当KafkaController与ZooKeeper的连接超时后创建新连接时会触发SessionExpirationListener.handleNewSession()方法。

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KafkaController的启动逻辑委托给了ZooKeeperLeaderElector.startup()方法完成。在ZookeeperLeaderElector中有两个比较重要的字段：

• ·leaderId：缓存当前的Controller LeaderId。
• ·leaderChangeListener：LeaderChangeListener会监听Zookeeper的“/controller”节点的数据变化，当此节点中保存的LeaderId发生变化时，会触发LeaderChangeListener进行相应的处理。

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当“/controller”节点中的数据被删除时会触发handleDataDeleted()方法进行处理。

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ZookeeperLeaderElector.startup()方法的逻辑是注册LeaderChangeListener后，立即调用elect()方法尝试进行Controller Leader的选举。

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KafkaController触发选举的地方有三处，如图4-65所示。依次是：第一次启动的时候；LeaderChangeListener监听到“/controller”节点中数据被删除；ZooKeeper连接过期并重新建立之后。

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ZookeeperLeaderElector.elect()方法的具体实现如下：

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onControllerFailover
ZookeeperLeaderElector.elect()方法中调用的回调函数onBecomingLeader()实际上是ZookeeperLeaderElector构造函数中传入的KafkaController.onControllerFailover()方法。当前Broker成功选举为Controller Leader时会通过该方法完成一系列的初始化操作，其具体步骤如下

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此过程的组件我们在前面已经详细分析过了，这里我们关注一下initializeControllerContext()方法，了解ControllerContext到底从ZooKeeper中读取了哪些数据。

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Partition Rebalance
在KafkaController.onControllerFailover()方法中会启动一个名为“partition-rebalance”的周期性的定时任务，它提供了分区的自动均衡功能。该定时任务会周期性地调用KafkaController.checkAndTriggerPartitionRebalance()方法对失衡的Broker上相关的分区进行“优先副本”选举，使得相关分区的“优先副本”重新成为Leader副本，整个集群中Leader副本的分布也会重新恢复平衡

checkAndTriggerPartitionRebalance()方法首先获取“优先副本”所在的BrokerId与分区的对应关系，然后利用此对应关系，计算每个“优先副本”所在的Broker的“imbalance”比率，该值是当前Leader副本为非“优先副本”的分区与此Broker上分区总数的比值，当“imbalance”比率大于一定阈值，则触发“优先副本”选举。

为了读者更好地理解含义，现举例说明。假设集群中有0～2三个Broker，某Topic有15个分区，Leader副本即为“优先副本”，它们的分布如表4-6所示。

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当Kafka集群运行一段时间，期间某些Broker可能出现过宕机，导致Leader副本发生迁移，现在Leader副本的分布如表4-7所示。

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此时的Leader副本分布已经明显不均匀了，Broker2上分布了5个分区的副本，但当前有4个分区并不是以“优先副本”为Leader副本，Broker2的“imbalance”比率为4/5=80%，默认的阈值为10%，此时会触发对Partition5、Partition8、Partition11、Partition14的“优先副本”选举。

KafkaController.checkAndTriggerPartitionRebalance()方法的实现如下

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KafkaController成为Controller Leader后进行的一系列操作的具体流程和实现到这里就介绍完了。下面我们来分析KafkaController如何从Controller Leader变成Follower。

onControllerResignation
通过前面对LeaderChangeListener源码的分析我们知道，当它监听到“/controller”中的数据被删除或改变时，旧的Controller Leader需要调用onResigningAsLeader()回调函数进行一些清理工作，它实际是ZookeeperLeaderElector构造函数中传入的KafkaController.onControllerResignation()方法，其实现如下：

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处理ControlledShutdownRequest
在前面介绍的BrokerChangeListener可以根据ZooKeeper中“/brokers/ids”的子节点变化，处理Broker故障宕机的场景。在有些场景中用户希望主动关闭正常运行的Broker，例如，更换硬件、操作系统升级、修改Kafka的配置等。如果依然使用上述方式关闭Broker，就略显粗暴。在Kafka中提供了Controlled Shutdown的方式来关闭一个Broker实例。

使用Controlled Shutdown的方式主动下线Broker有两个好处：一是可以让日志文件完全同步到磁盘上，在Broker下次重现上线时不需要进行Log的恢复操作；二是Controller Shutdown方式在关闭Broker之前，会对其上的Leader副本进行迁移，这样就可以减少分区的不可用时间。

在Kafka之前的版本中需要使用命令行工具向Controller Leader发送ControlledShutdownRequest请求。在本书分析的版本中，已经将该过程写成了JVM的关闭钩子。在Kafka.main()方法中可以看到这段代码：

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KafkaController.shutdownBroker()方法是ControlledShutdownRequest的核心，该方法会使用ControlledShutdownLeaderSelector重新选择Leader副本和ISR集合，实现Leader副本的迁移。回顾一下ControlledShutdownLeaderSelector的策略：从当前ISR集合中排除正在关闭的副本后的剩余副本作为新ISR集合，从新ISR集合中选择新的Leader，需要向可用的AR发送LeaderAndIsrRequest。shutdownBroker()方法的代码如下所示。

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在本节中我们介绍了ContextController如何管理集群相关的各种信息，包括Broker、Topic、分区、副本等元数据，以及读取、更新ZooKeeper的时机。了解了ControllerChannelManager和ControllerBrokerRequestBatch如何帮助KafkaController完成与集群中其他的Broker的通信，以及LeaderAndIsrRequest和UpdateMetadataRequest等请求的格式。介绍了管理分区状态的PartitionStateMachine组件和管理副本状态的ReplicaStateMachine，以及在不同场景下使用的PartitionLeaderSelector策略。通过注册不同多种不同类型的ZooKeeper Listener，可以实现多种管理功能，例如：Topic增删的相关处理、Broker故障下线的处理、分区的副本重新分配、“优先副本”选举，等等。我们还介绍了一个Broker如何成为Controller Leader，成为Controller Leader后的初始化流程以及放弃Controller Leader角色后的清理操作。最后，又分析了Controlled Shutdown方式下一个Broker的具体实现。希望读者通过本节的阅读，能够对KafkaController的功能和实现有清晰的了解。