1.【kafka源码】Topic的码分创建源码分析(附视频)
2.What？一个 Dubbo 服务启动要两个小时！
3.zookeeper是码分什么？
4.生产故障｜Kafka消息发送延迟达到几十秒的罪魁祸首竟然是...
5.0006-Zookeeper指标分析
6.ZookeeperApach Curator 框架源码分析：初始化过程（一）Ver 4.3.0

【kafka源码】Topic的创建源码分析(附视频)

       关于Kafka Topic创建的源码分析，可以从kafka-topic.sh脚本的码分入口开始，它执行了kafka.admin.TopicCommand类。码分在创建Topic时，码分主要涉及AdminClientTopicService对象的码分omni 6.0源码创建和AdminClientClient创建Topics方法的调用，其中Controller负责处理客户端的码分CreateTopics请求。

       服务端的码分处理逻辑在KafkaRequestHandler.run()方法中，通过apis.handle(request)调用对应接口，码分如KafkaApis.handleCreateTopicsRequest，码分这个方法会触发adminManager.createTopics()，码分创建主题并监控其完成状态。码分创建的码分Topic配置和分区副本信息会被写入Zookeeper，如Topic配置和Topic的码分分区副本分配。

       当Controller监听到/brokers/topics/Topic名称的码分变更后，会触发Broker在磁盘上创建相关Log文件。如果Controller在创建过程中失败，如Controller挂掉，待重新选举后，创建过程会继续，直到Log文件被创建并同步到zk中。

       创建Topic时，zk上会创建特定节点，包括主题配置和分区信息。手动添加或删除/brokers/topics/节点将影响Topic的创建和管理。完整参数可通过sh bin/kafka-topic -help查看。

What？一个 Dubbo 服务启动要两个小时！

       前言

       在测试环境中，遇到了 Dubbo 服务启动异常的难题。现象显示，应用在初次启动时异常缓慢，需要耗时约两个小时才能正常运行。源码透传卡测试人员尝试排查数据库、Zookeeper 等连接问题，但并未找到原因。最终，通过 jstack 工具获取线程快照发现，主线程卡在了 Dubbo 服务配置中的某个方法中，具体为 ServiceConfig.java 的 行代码。

       深入分析

       根据源码分析，问题根源在于主线程试图获取本机 IP 并将其注册至 Zookeeper，以便用于服务调用。在执行 Inet4AddressImpl.getLocalHostName 方法时，发现这是一个 native 方法，且调用耗时异常长。经过测试，发现本地主机名与 IP 的交互过程存在卡顿现象，且与 DNS 服务器交互速度明显较慢。

       解决策略

       分析问题后，考虑到这是一个 native 方法，与应用主体逻辑无关，进一步探究问题是否源于服务器配置。通过 ping 服务器的主机名与 IP，发现主机名的获取过程存在延迟，导致整个系统启动缓慢。为了解决问题，尝试在 /etc/hosts 配置文件中添加了主机名与 IP 的映射，使得直接 ping 主机名能够快速响应，从而解决了 Dubbo 服务启动缓慢的问题。

       总结与反思

       解决本次问题后，我们总结了以下几个关键点：首先，DNS 服务器的交互速度对应用启动时间有显著影响，应关注其响应速度。获利概率指标源码其次，Dubbo 在依赖外部资源获取时，应提高其健壮性，例如在长时间未成功获取资源时，可以抛出异常或提供更明确的错误提示，协助开发者快速定位问题。通过此次经历，我们意识到优化 DNS 配置与提升外部依赖处理逻辑的效率对于提高系统稳定性至关重要。

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。

       它的同城源码搭建教程原理：

       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。

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，提供排查问题的源码的详细内容启示。

       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指标分析

       通过CDH管理平台访问Zookeeper管理界面，发现Zookeeper的平均请求延迟、最小请求延迟、最大请求延迟指标趋势图不变，指标数据异常。

       在复现问题时，注意到平均请求延迟、最小请求延迟、最大请求延迟这三个指标未发生变化，且指标数据出现异常。

       分析问题源码后发现，指标数据来源于Zookeeper自身的ServerStats模块。此模块通过updateLatency方法来更新maxLatency和minLatency指标。

       在深入研究代码后，我们了解到maxLatency和minLatency指标记录了Zookeeper服务器启动后所有请求的最大延迟和最小延迟。在特定情况下，Zookeeper服务器1通过一次请求更新了maxLatency指标为ms后，后续所有请求均未超过此值，导致CDH平台获取的maxLatency指标始终为ms，造成最大请求延迟指标维持不变的异常。

       同样，当Zookeeper服务器1在通过一次请求后更新了minLatency指标为0ms，且后续所有请求均未小于此值，使得CDH平台获取的minLatency指标始终为0ms，从而出现最小请求延迟指标为0ms并维持不变的异常。

       对于avgLatency指标，其通过累计所有请求的延迟时间（totalLatency）和累计请求次数（count），再通过totalLatency/count计算得出。如果多次请求的延迟均为0ms，那么avgLatency指标将保持为0ms。

       解决此问题的关键在于确保Zookeeper服务器在处理请求时，能正常更新并反馈请求延迟指标，避免出现数据异常的情况。同时，为确保数据的准确性和可靠性，建议定期检查和维护Zookeeper服务器，以确保其正常运行并准确提供指标数据。

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ZookeeperApach Curator 框架源码分析：初始化过程（一）Ver 4.3.0

       Curator是由Netflix开源的一款用于简化Zookeeper客户端开发的工具，它提供了一套高级别API，使得开发者可以更简单易懂地实现分布式应用程序。Curator构建在Zookeeper原生客户端之上，提供了连接重试、异常处理、节点监听等常见功能，减轻了开发者的工作负担。Curator由多个模块组成，其中curator-framework和curator-recipes是最常用的部分，此外还提供了分布式锁等功能。

       Curator的最新版本为5.X系列，不再支持ZK 3.4.X及之前的版本。主要的改动在5.X系列中，原因包括代码重构、API调整等，导致不兼容之前的版本。

       Curator的下载地址可以通过Maven依赖管理或Apache官方网站获取。要开始使用Curator，需要搭建Zookeeper集群环境，详细部署过程可参考其他文章。

       引入Curator依赖后，开发者可以使用CuratorFrameworkFactory构建实例，通过此实例连接Zookeeper集群并执行分布式操作，如分布式锁等。Curator内部实现了重试策略、连接管理等，使得操作更为便捷且稳定。

       Curator提供了可重入锁（公平锁）的示例，开发者可以通过简单的代码实现分布式锁功能。初始化CuratorFramework实例的过程包括设置连接参数、构建实例、启动连接等步骤，内部会处理网络重连、异常处理等逻辑。

       在Curator的初始化过程中，CuratorFrameworkImpl是核心类，它负责构建与Zookeeper集群的连接，并封装了一系列关键组件，如连接管理、异常检测、负载均衡等。CuratorZookeeperClient类负责Zookeeper客户端的封装和调用。

       CuratorFrameworkImpl的启动过程涉及初始化连接状态管理器、启动客户端连接、执行后台操作等关键步骤。通过CAS操作确保线程安全，并在异常情况下自动重试连接。

       连接状态管理器（ConnectionStateManager）负责维护连接状态并处理状态变更通知，确保在状态改变时能够及时通知到监听器。通知机制包括注册一次性监听器、注册CuratorListener和ConnectionStateListener，以及处理未处理的错误。

       Curator的会话管理机制包括连接状态检查和重连策略，确保在连接断开后能够自动恢复连接。在状态变更时，连接状态管理器会通知所有注册的监听器，执行相应的回调逻辑。

       Curator还提供了缓存机制，用于保存节点数据并在数据发生变化时进行更新。此外，Curator支持多次注册监听器，确保在连接断开后能够重新注册监听器，以避免丢失监听事件。

       通过上述分析，Curator为开发者提供了高效、稳定的Zookeeper客户端实现，简化了分布式应用程序的开发过程。在实际应用中，开发者需要根据项目需求选择合适的版本和功能模块，以充分利用Curator提供的便利性。