参考文档：
kafka controler:
一、kafka是什么
Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统
二、kafka的特性
- 高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒
- 可扩展性：kafka集群支持热扩展
- 持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失
- 容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败）
- 高并发：支持数千个客户端同时读写
三、Kafka架构
Topic & Partition
物理上把topic分成一个或多个partition，每个partition在物理上对应一个文件夹，该文件夹下存储这个partition的所有消息和索引文件。
这个“log entries”并非由一个文件构成，而是分成多个segment，每个segment名为该segment第一条消息的offset和“.kafka”组成。另外会有一个索引文件，它标明了每个segment下包含的log entry的offset范围，
1）发送消息的时候可以指定partion，修改文件partition.class
2）Kafka提供两种策略去删除旧数据
一是基于时间，二是基于partition文件大小
例如可以通过配置$KAFKA_HOME/config/server.properties，让Kafka删除一周前的数据，也可通过配置让Kafka在partition文件超过1GB时删除旧数据
因为Kafka读取特定消息的时间复杂度为O(1)，即与文件大小无关，所以这里删除文件与Kafka性能无关，选择怎样的删除策略只与磁盘以及具体的需求有关。
3）Kafka会为每一个consumer group保留一些metadata信息—当前消费的消息的position，也即offset。这个offset由consumer控制。正常情况下consumer会在消费完一条消息后线性增加这个offset。当然，consumer也可将offset设成一个较小的值，重新消费一些消息。因为offset由consumer控制，所以Kafka broker是无状态的，它不需要标记哪些消息被哪些consumer过，不需要通过broker去保证同一个consumer group只有一个consumer能消费某一条消息，因此也就不需要锁机制，这也为Kafka的高吞吐率提供了有力保障。
Replication & Leader election
1）Kafka从0.8开始提供partition级别的replication，replication的数量可在$KAFKA_HOME/config/server.properties中配置。 default.replication.factor = 1
replication对Kafka的吞吐率是有一定影响的，但极大的增强了可用性。默认情况下，Kafka的replication数量为1。
2）每个partition都有一个唯一的leader，所有的读写操作都在leader上完成，follower批量从leader上pull数据。一般情况下partition的数量大于等于broker的数量，并且所有partition的leader均匀分布在broker上。follower上的日志和其leader上的完全一样。
3）和大部分分布式系统一样，Kakfa处理失败需要明确定义一个broker是否alive。对于Kafka而言，Kafka存活包含两个条件，一是它必须维护与Zookeeper的session(这个通过Zookeeper的heartbeat机制来实现)。二是follower必须能够及时将leader的writing复制过来，不能“落后太多”。
leader会track“in sync”的node list。如果一个follower宕机，或者落后太多，leader将把它从”in sync” list中移除。这里所描述的“落后太多”指follower复制的消息落后于leader后的条数超过预定值，该值可在$KAFKA_HOME/config/server.properties中配置
replica.lag.max.messages=4000
replica.lag.time.max.ms=10000
同步复制与异步复制
同步复制要求“活着的”follower都复制完，这条消息才会被认为commit，这种复制方式极大的影响了吞吐率（高吞吐率是Kafka非常重要的一个特性）
异步复制，follower异步的从leader复制数据，数据只要被leader写入log就被认为已经commit，这种情况下如果follwer都落后于leader，而leader突然宕机，则会丢失数据。
leader宕机
Kafka在Zookeeper中动态维护了一个ISR（in-sync replicas） set，这个set里的所有replica都跟上了leader，只有ISR里的成员才有被选为leader的可能。
在ISR中至少有一个follower时，Kafka可以确保已经commit的数据不丢失，但如果某一个partition的所有replica都挂了，就无法保证数据不丢失了。这种情况下有两种可行的方案：
- 等待ISR中的任一个replica“活”过来，并且选它作为leader
- 选择第一个“活”过来的replica（不一定是ISR中的）作为leader （kafka的策略）
实际上，Kafka选举一个broker作为controller，这个controller通过watch Zookeeper检测所有的broker failure，并负责为所有受影响的parition选举leader，再将相应的leader调整命令发送至受影响的broker，过程如下图所示。
如果controller失败了，幸存的所有broker都会尝试在Zookeeper中创建/controller->{this broker id}，如果创建成功（只可能有一个创建成功），则该broker会成为controller，若创建不成功，则该broker会等待新controller的命令
Consumer Rebalance
每一个consumer或者broker的增加或者减少都会触发consumer rebalance。因为每个consumer只负责调整自己所消费的partition，为了保证整个consumer group的一致性，所以当一个consumer触发了rebalance时，该consumer group内的其它所有consumer也应该同时触发rebalance。
不利的方面：
- Herd effect
任何broker或者consumer的增减都会触发所有的consumer的rebalance
- Split Brain
每个consumer分别单独通过Zookeeper判断哪些partition down了，那么不同consumer从Zookeeper“看”到的view就可能不一样，这就会造成错误的reblance尝试。而且有可能所有的consumer都认为rebalance已经完成了，但实际上可能并非如此。
