1.深入剖析Zookeeper原理（五）ZK核心源码剖析
2.记一次 Kafka 重启失败问题排查
3.生产故障｜Kafka消息发送延迟达到几十秒的选举选举详解罪魁祸首竟然是...
4.zookeeper是什么？

深入剖析Zookeeper原理（五）ZK核心源码剖析

       ZooKeeper内部维护了三种选举算法：LeaderElection, FastLeaderElection和AuthLeaderElection。FastLeaderElection与AuthLeaderElection的源码原理实现类似，关键差别在于AuthLeaderElection加入了认证信息，选举选举详解但已被ZooKeeper淘汰。源码原理FastLeaderElection相较于LeaderElection更加高效，选举选举详解已在3.4.0版本后不被推荐使用。源码原理jeecg框架源码解析当前版本仅保留FastLeaderElection选举算法。选举选举详解

       接下来，源码原理将深入探讨FastLeaderElection选举算法的选举选举详解具体实现。此算法在ZooKeeper中通过高效的源码原理机制确定领导者角色，以保证集群的选举选举详解稳定性和高效性。

       深入分析FastLeaderElection算法源码，源码原理理解其实现机制，选举选举详解有助于我们更好地掌握ZooKeeper的源码原理核心原理。代码逻辑清晰，选举选举详解通过分布式共识算法，确保了选举过程的公平性和正确性。

       为了实现高效的选举过程，FastLeaderElection引入了一系列优化。这些优化包括但不限于，通过优化算法减少选举过程中的通信开销，以及通过改进数据结构提高选举过程的执行效率。

       在实现过程中，FastLeaderElection核心接口被精心设计，确保了选举算法的可扩展性和灵活性。这些接口不仅支持基本的选举功能，还提供了丰富的异常处理机制，以应对各种异常情况。dlephi 医院管理源码

       此外，ZooKeeper的持久化机制是其稳定性的重要保障。ZooKeeper通过事务日志实现持久化处理，确保了数据的一致性和可靠性。日志记录了所有对集群状态的修改操作，使得数据恢复和故障恢复成为可能。

       在ZooKeeper中，Watcher机制的实现是其核心功能之一。Watcher用于通知客户端关于节点状态的变更，以实现实时数据同步。ZooKeeper内部的Watcher管理器（ZKWatchManager）和watch注册类（如ExistWatchRegistration、DataWatchRegistration、ChildWatchRegistration等）共同实现了这一机制。

       这些注册类分别对应了不同的watch类型，允许客户端根据需求订阅不同的事件。例如，ExistWatchRegistration用于监听节点是否存在，DataWatchRegistration用于监听节点数据的变化，而ChildWatchRegistration用于监听子节点的变更。

       通过这些watch注册类，客户端能够实时接收来自ZooKeeper集群的事件通知，从而实现实时的数据同步和状态感知。同时，ZooKeeper通过Watcher机制实现了对节点状态的高效监控，确保了数据的一致性和集群的稳定性。

       最后，ZooKeeper的ubuntu 安装mysql 源码网络通信实现是其对外提供服务的基础。通过优化的网络通信协议，ZooKeeper能够高效地在分布式环境中进行数据交换和状态同步。这一部分的实现涉及到多种通信机制，如TCP协议、数据编码、消息格式等，确保了数据传输的可靠性和性能。

       总结，ZooKeeper通过精心设计的选举算法、持久化机制、Watcher机制和网络通信实现，提供了一套高效、稳定和可靠的服务框架。深入理解这些核心原理和实现细节，有助于我们更好地运用ZooKeeper在分布式系统中解决实际问题。

记一次 Kafka 重启失败问题排查

       在2月日下午1点左右，收到用户反馈，日志显示kafka集群A主题的分区选举不到leader，导致部分消息发送到该分区时，出现无leader错误。运维在kafka-manager中发现broker0节点处于假死状态，进程仍在运行，尝试多次重启后仍无反应。为了解决问题，运维使用kill命令终止了节点进程，接着尝试重启，但失败了。砍价功能源码

       kafka版本为0.，其中unclean.leader.election.enable参数默认为false，表示分区不能在ISR以外的副本中选举leader。因为A主题的分区leader副本位于broker0，且另一个副本速度跟不上leader，已被踢出ISR。这导致发送到分区的消息持续报错，且未消费的消息无法继续消费。

       查看KafkaServer.log日志，发现Kafka启动过程中生成了大量日志，显示大量主题索引文件损坏，并在重建索引文件。定位到源码中kafka.log.OffsetIndex#sanityCheck方法，该方法用于检查每个logsegment的index文件，确保索引文件的完整性。判断索引文件是否损坏的依据是，entries索引块等于零时，表示索引没有内容，没有损坏；当entries不等于零，需要判断索引文件最后偏移量是否大于索引文件的基偏移量，不大于则认为索引文件损坏，需要重建。

       日志显示非正常退出可能导致旧版本中发生此问题。然而，后续版本已经修复了这个问题，修复逻辑是删除损坏的日志文件并重建。接着，html表白源码视频查看导致重启失败的错误信息，发现问题出在删除并重建索引过程中。在相关issues中，找到了关于这个问题的描述，表明它很难复现。为了解决问题，升级kafka版本是当务之急。

       针对问题，解决思路是确保broker0启动成功，恢复A主题的分区。由于日志和索引文件导致启动失败，只需删除损坏的日志和索引文件并重启即可。但如果分区的日志索引文件也损坏，会导致该分区下未消费的数据丢失，因为此时分区的leader仍在broker0中，但由于broker0挂掉且分区ISR只有leader，导致分区不可用。在数据清空broker0上的leader数据并重启后，Kafka可能会将broker0的副本作为leader，但由于数据被清空，只能将follower数据截断为0，不大于leader的偏移量，这不合理。

       提出一个可能的操作，即在分区不可用时，用户可以手动设置分区内的任意一个副本作为leader。后续将对这个问题进行深入分析。

       张乘辉，中通科技信息中心技术平台部员工，主要负责消息平台与全链路压测项目的研发。热衷于技术分享，微信公众号「后端进阶」作者，技术博客作者，Seata Contributor，GitHub ID：objcoding。

生产故障｜Kafka消息发送延迟达到几十秒的罪魁祸首竟然是...

       在双十一期间，负责的Kafka集群响应时间飙升至至秒，严重影响了消息写入。通过对日志分析，发现存在大面积分区Leader选举问题，特别是__consumer_offsets主题的分区。最终确定了故障根源：Broker节点与Zookeeper会话超时，触发了大量分区重新选举。本文将剖析Zookeeper在Kafka中的关键作用及故障分析过程，提供排查问题的启示。

       Zookeeper在Kafka架构中扮演着至关重要的角色，尤其是在控制器选举、Broker节点故障实时发现等方面。在Zookeeper中，通过创建临时节点+事件监听机制，可以实现实时数据动态感知。本文重点介绍/brokers目录的布局与作用，以及/brokers/ids目录的实现方式。

       Kafka对Zookeeper的依赖性非常大，特别是Kafka控制器和Broker节点的存活状态都依赖于Zookeeper。控制器作为整个Kafka集群的“大脑”，其异常会导致广泛的影响。故障分析将通过具体实例展示这一过程。

       在故障发现阶段，观察到客户端请求未到达Kafka排队队列，以及专门用于处理网络读写的线程池空闲，消息发送响应时间长但服务端线程空闲，情况异常。通过查看服务端日志，发现大量主题（包括__consumer_offsets）进行Leader选举。核心日志显示“start at Leader Epoch”信息，指出分区在进行Leader选举。这种情况下，只有Leader分区能处理读、写请求，而Follower分区仅复制数据。分区进行Leader选举时无法处理客户端写入请求，导致发送端有重试机制，消息发送延迟明显。

       大量主题进行重新选举的触发条件是什么？通过查看当前集群的Controller节点日志，发现分区状态从OnlinePartition变更为OfflinePartition。进一步分析发现，Broker与Zookeeper的会话超时导致临时节点被移除。会话超时会给Kafka集群带来严重影响，特别是当Broker节点被移除时，Kafka控制器会将该节点上分配的所有分区状态变更，触发分区重新选举。此外，当Controller节点被移除时，不仅会导致Controller选举，还会触发Kafka控制器相关事件监听器重新注册、分区状态机和副本状态机的停止与重新启动，各个分区会自动进行leader选举。

       排查Zookeeper会话超时的根源，通过服务端日志观察到“Closed socket connection for client”信息，提示客户端主动关闭连接。进一步分析发现，心跳处理机制是定时向服务端发送心跳包，若在指定时间内未收到或处理心跳包，则会导致会话超时。通过阅读源码，发现客户端会将请求放入队列，由发送线程从队列中获取并发送到服务端。在大量Zookeeper更新操作下，心跳处理可能未能及时进行，导致在会话超时前集群频繁更新Zookeeper，触发客户端心跳超时。

       综上所述，由于Zookeeper会话超时导致大量分区重新选举，最终造成消息发送延迟和消费组大面积重平衡。通过这一故障分析，我们明确了问题的根本原因，并为排查类似问题提供了思路。本文到此结束，期待下期分享更多Kafka相关知识。

zookeeper是什么？

       zookeeper是动物管理员的意思。

       ZooKeeper是一个分布式的，开放源码租前慎的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

       ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。

       ZooKeeper包含一个简单的原语集，提供Java和C的接口。

       ZooKeeper代码版本中，提供了分布式独享锁、选举、队列的接口，代码在$zookeeper_home\src\recipes。其中分布锁和队列有Java和C两个版本，选举只有Java版本。

       它的原理：

       ZooKeeper是以Fast Paxos算悔判法为基础的，Paxos 算法存在活锁的问题，即当有多个proposer交错提交时，有弊敬可能互相排斥导致没有一个proposer能提交成功，而Fast Paxos做了一些优化，通过选举产生一个leader (领导者)，只有leader才能提交proposer，具体算法可见Fast Paxos。因此，要想弄懂ZooKeeper首先得对Fast Paxos有所了解。

       ZooKeeper的基本运转流程:1、选举Leader。2、同步数据。3、选举Leader过程中算法有很多，但要达到的选举标准是一致的。4、Leader要具有最高的执行ID，类似root权限。5、集群中大多数的机器得到响应并接受选出的Leader。