Kafka是一個高性能，高容錯，多副本，可復制的分布式消息系統。在整個系統中，涉及到多處選舉機制，被不少人搞混，這里總結一下，本篇文章大概會從三個方面來講解。
- 控制器（Broker）選主
- 分區多副本選主
- 消費組選主
1、控制器（Broker）選舉
所謂控制器就是一個Borker，在一個kafka集群中，有多個broker節點，但是它們之間需要選舉出一個leader，其他的broker充當follower角色。集群中第一個啟動的broker會通過在zookeeper中創建臨時節點/controller來讓自己成為控制器，其他broker啟動時也會在zookeeper中創建臨時節點，但是發現節點已經存在，所以它們會收到一個異常，意識到控制器已經存在，那么就會在zookeeper中創建watch對象，便於它們收到控制器變更的通知。
那么如果控制器由於網絡原因與zookeeper斷開連接或者異常退出，那么其他broker通過watch收到控制器變更的通知，就會去嘗試創建臨時節點/controller，如果有一個broker創建成功，那么其他broker就會收到創建異常通知，也就意味着集群中已經有了控制器，其他broker只需創建watch對象即可。
如果集群中有一個broker發生異常退出了，那么控制器就會檢查這個broker是否有分區的副本leader，如果有那么這個分區就需要一個新的leader，此時控制器就會去遍歷其他副本，決定哪一個成為新的leader，同時更新分區的ISR集合。
如果有一個broker加入集群中，那么控制器就會通過Broker ID去判斷新加入的broker中是否含有現有分區的副本，如果有，就會從分區副本中去同步數據。
集群中每選舉一次控制器，就會通過zookeeper創建一個controller epoch，每一個選舉都會創建一個更大，包含最新信息的epoch，如果有broker收到比這個epoch舊的數據，就會忽略它們，kafka也通過這個epoch來防止集群產生“腦裂”。
2、分區副本選舉機制
在kafka的集群中，會存在着多個主題topic，在每一個topic中，又被划分為多個partition，為了防止數據不丟失，每一個partition又有多個副本，在整個集群中，總共有三種副本角色：
- leader副本：也就是leader主副本，每個分區都有一個leader副本，為了保證數據一致性，所有的生產者與消費者的請求都會經過該副本來處理。
- follower副本：除了首領副本外的其他所有副本都是follower副本，follower副本不處理來自客戶端的任何請求，只負責從leader副本同步數據，保證與首領保持一致。如果leader副本發生崩潰，就會從這其中選舉出一個leader。
- 優先副本：創建分區時指定的優先leader。如果不指定，則為分區的第一個副本。
follower需要從leader中同步數據，但是由於網絡或者其他原因，導致數據阻塞，出現不一致的情況，為了避免這種情況，follower會向leader發送請求信息，這些請求信息中包含了follower需要數據的偏移量offset，而且這些offset是有序的。
如果有follower向leader發送了請求1，接着發送請求2，請求3，那么再發送請求4，這時就意味着follower已經同步了前三條數據，否則不會發送請求4。leader通過跟蹤 每一個follower的offset來判斷它們的復制進度。
默認的，如果follower與leader之間超過10s內沒有發送請求，或者說沒有收到請求數據，此時該follower就會被認為“不同步副本”。而持續請求的副本就是“同步副本”，當leader發生故障時，只有“同步副本”才可以被選舉為leader。其中的請求超時時間可以通過參數replica.lag.time.max.ms參數來配置。
我們希望每個分區的leader可以分布到不同的broker中，盡可能的達到負載均衡，所以會有一個優先leader，如果我們設置參數auto.leader.rebalance.enable為true，那么它會檢查優先leader是否是真正的leader，如果不是，則會觸發選舉，讓優先leader成為leader。
3、消費組選主
在kafka的消費端，會有一個消費者協調器以及消費組，組協調器GroupCoordinator需要為消費組內的消費者選舉出一個消費組的leader，那么如何選舉的呢？
如果消費組內還沒有leader，那么第一個加入消費組的消費者即為消費組的leader，如果某一個時刻leader消費者由於某些原因退出了消費組，那么就會重新選舉leader，如何選舉？
private val members = new mutable.HashMap[String, MemberMetadata] leaderId = members.keys.headOption
上面代碼是kafka源碼中的部分代碼，member是一個hashmap的數據結構，key為消費者的member_id，value是元數據信息，那么它會將leaderId選舉為Hashmap中的第一個鍵值對，它和隨機基本沒啥區別。