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Broker能够处理来自KafkaController的LeaderAndIsrRequest、StopReplicaRequest、UpdateMetadataRequest等请求。

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，本文的“Leader/Follower”指的都是KafkaController的Leader/Follower,请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ControllerLeader直接与Broker交互。旧版本的设计毕竟已经废弃，在设计分布式系统时要适度依赖ZooKeeper集群，合理利用ZooKeeperWatcher,否则就会出现上述问题。

我们先通过图了解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/[partitionid/state:记录了某Partition的Leader副本所在Brokerld、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。

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所示。

• 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LeaderAndlsrRequest、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。