Kafka3.x核心速查手册三、服务端原理篇-1、Zookeeper整体数据

​ 这一部分主要是理解Kafka的服务端重要原理。但是Kafak为了保证高吞吐，高性能，很多具体实现都是相当复杂的。如果直接跳进去学习研究，很快就会晕头转向。所以，找一个简单清晰的主线就显得尤为重要。这一部分主要是从存储的角度来理解Kafka的Broker运行机制。这对于上一章节建立的简单模型，是一个很好的细节补充。

​ Kafka依赖很多的存储数据，但是，总体上是有划分的。Kafka会将每个服务的不同之处，也就是状态信息，保存到Zookeeper中。通过Zookeeper中的数据，指导每个Kafka进行与其他Kafka节点不同的业务逻辑。而将状态信息抽离后，剩下的数据，就可以直接存在Kafka本地，所有Kafka服务都以相同的逻辑运行。这种状态信息分离的设计，让Kafka有非常好的集群扩展性。

1、zookeeper整体数据

​ Kafka将状态信息保存在Zookeeper中，这些状态信息记录了每个Kafka的Broker服务与另外的Broker服务有什么不同。通过这些差异化的功能，共同体现出集群化的业务能力。这些数据，需要在集群中各个Broker之间达成共识，因此，需要存储在一个所有集群都能共同访问的第三方存储中。

这些共识数据需要保持强一致性，这样才能保证各个Broker的分工是同步、清晰的。而基于CP实现的Zookeeper就是最好的选择。

Raft协议是跟Zookeeper的PAXOS协议类似的一种分布式的共识协议，其核心也是通过多数同意的决策方式保证数据的整体强一致性。Kraft集群基于Raft协议进行了适配和改良，将原本存在Zookeeper上的状态数据，改为通过Kraft协议，保存到Kafka的多个Controller节点本身。

​ Kafka在Zookeeper上管理了哪些数据呢？这个问题可以先了解一下Kafka的整体集群状态结构，然后再去Zookeeper上验证。

​ Kafka的整体集群结构如下图。其中红色字体标识出了重要的状态信息。

​ Kafka的集群中，最为主要的状态信息有两个。一个是在多个Broker中，需要选举出一个Broker，担任Controller角色。由Controller角色来管理整个集群中的分区和副本状态。另一个是在同一个Topic下的多个Partition中，需要选举出一个Leader角色。由Leader角色的Partition来负责与客户端进行数据交互。

​ 这些状态信息都被Kafka集群注册到了Zookeeper中。Zookeeper数据整体如下图：

​ 其中，重点需要关注的是/controller目录和/brokers目录。比如/brokers/ids下，会记录集群中的所有BrokerId，/topics目录下，会记录当前Kafka的Topic相关的Partition分区等信息。下面就从这些Zookeeper的基础数据开始，来逐步梳理Kafka的Broker端的重要流程。