1.源码解析kafka删除topic
2.zookeeper开山篇-编译安装与zk基础命令使用
3.Zookeeper源码集群启动
4.深入剖析Zookeeper原理（五）ZK核心源码剖析

源码解析kafka删除topic

       本文以kafka0.8.2.2为例，码讲解析如何删除一个topic以及其背后的码讲关键技术和源码实现过程。

       删除一个topic涉及两个关键点：配置删除参数以及执行删除操作。码讲

       首先，码讲配置参数`delete.topic.enable`为`True`，码讲这是码讲asp动态查询源码Broker级别的配置，用于指示kafka是码讲否允许执行topic删除操作。

       其次，码讲执行命令`bin/kafka-topics.sh --zookeeper zk_host:port/chroot --delete --topic my_topic_name`，码讲此命令指示kafka删除指定的码讲topic。

       若未配置`delete.topic.enable`为`True`，码讲topic仅被标记为删除状态，码讲而非立即清除。码讲此时，码讲通常的码讲做法是手动删除Zookeeper中的topic信息和日志，但这仅会清除Zookeeper的数据，并不会真正清除kafkaBroker内存中的topic数据。因此，最佳做法是配置`delete.topic.enable`为`True`，然后重启kafka。

       接下来，我们介绍几个关键类和它们在删除topic过程中的作用。

       1. **PartitionStateMachine**：该类代表分区的状态机，决定分区的当前状态及其转移。状态包括：NonExistentPartition、oa系统源码pythonNewPartition、OnlinePartition、OfflinePartition。

       2. **ReplicaManager**：负责管理当前机器的所有副本，处理读写、删除等具体操作。读写操作流程包括获取partition对象，再获取Replica对象，接着获取Log对象，并通过其管理的Segment对象将数据写入、读出。

       3. **ReplicaStateMachine**：副本的状态机，决定副本的当前状态和状态之间的转移。状态包括：NewReplica、OnlineReplica、OfflineReplica、ReplicaDeletionStarted、ReplicaDeletionSuccessful、ReplicaDeletionIneligible、NonExistentReplica。

       4. **TopicDeletionManager**：管理topic删除的状态机，包括发布删除命令、监听并开始删除topic、以及执行删除操作。训练管理asp源码

       在删除topic的过程中，分为四个阶段：客户端执行删除命令、未配置`delete.topic.enable`的流水、配置了`delete.topic.enable`的流水、以及手动删除Zookeeper上topic信息和磁盘数据。

       客户端执行删除命令时，会在"/admin/delete_topics"目录下创建topicName节点。

       未配置`delete.topic.enable`时，topic删除流程涉及监听topic删除命令、判断`delete.topic.enable`状态、标记topic为不可删除、以及队列删除topic任务。

       配置了`delete.topic.enable`时，额外步骤包括停止删除topic、检查特定条件、更新删除topic集合、激活删除线程、执行删除操作，如解除分区变动监听、清除内存数据结构、删除副本数据、删除Zookeeper节点信息等。

       关于手动删除Zookeeper上topic信息和磁盘数据，通常做法是在线锦旗制作源码删除Zookeeper的topic相关信息及磁盘数据，但这可能导致部分内存数据未清除。是否会有隐患，需要进一步测试。

       总结而言，kafka的topic删除流程基于Zookeeper实现，通过配置参数、执行命令、管理状态机以及清理相关数据，以实现topic的有序删除。正确配置`delete.topic.enable`并执行删除操作是确保topic完全清除的关键步骤。

zookeeper开山篇-编译安装与zk基础命令使用

       随着软件规模的扩张，分布式服务逐渐成为解决并发流量问题的主流选择，Apache的Zookeeper作为一款成熟的分布式协调组件，为分布式应用提供一致性服务。本文将带你步入Zookeeper的学习之旅，从基础安装和命令使用开始。

       Zookeeper是Apache的一个分布式应用程序协调服务，它扮演着配置管理、域名服务、分布式同步和组服务等角色，是Hadoop和Hbase的重要组成部分。它的主要作用是保证分布式系统中的数据一致性。

       下载安装步骤有两个：首先，可从官网（mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...）下载最新版本的提交简历系统源码zookeeper-xxx.tar.gz，解压后将conf目录下的zoo_sample.cfg复制并重命名为zoo.cfg，配置dataDir和dataLogDir，然后双击bin目录下的zkServer.cmd启动服务。

       另一种方法是下载zk源码，通过Ant进行编译。首先，根据开发环境和zk源码版本下载Ant，配置环境变量，然后在GitHub上选择相应的版本进行git下载。编译时需注意zk源码中的properties-maven-plugin和exec-maven-plugin插件配置，可能需要手动修改以适应本地环境。

       启动单机版zk服务时，可能会遇到编译错误，需检查pom.xml文件和git.properties配置。成功编译后，通过zkCli.cmd客户端连接，通过ls、create、get、stat、delete等命令操作zk节点，实现基本的创建、读取、修改和删除功能。

       本文仅是Zookeeper学习的入门，后续还将深入探讨更多命令和配置细节，欢迎持续关注。作者：享学课堂online，来源：今日头条。

Zookeeper源码集群启动

       Zookeeper集群启动分为两步，首先确定集群模式，然后启动集群。

       在启动时，需调用org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerMain#main方法，这是启动入口。

       main方法初始化QuorumPeerMain对象，并加载配置文件。配置文件决定Zookeeper是单机模式还是集群模式。

       在加载配置文件后，程序判断集群模式。在单机模式下，Zookeeper将直接启动并进入运行状态。在集群模式下，Zookeeper会进一步执行runFromConfig方法。

       runFromConfig方法负责创建集群实例，确定角色分配（Leader、Follower、Observer）。每个实例独立运行，通过心跳机制保持状态同步。

       Leader负责发起维护集群状态，处理写操作，将写操作广播至所有服务器。Follower直接处理读请求，将写请求转发给Leader。Observer与Follower类似，但无投票权。

       在集群中，同一时间只有一个Leader，其它服务器扮演Follower或Observer角色。集群中的角色状态动态调整，确保高可用性。

       通过以上步骤，Zookeeper成功启动集群，实现分布式系统中的主从复制与高可用性。

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的实现类似，关键差别在于AuthLeaderElection加入了认证信息，但已被ZooKeeper淘汰。FastLeaderElection相较于LeaderElection更加高效，已在3.4.0版本后不被推荐使用。当前版本仅保留FastLeaderElection选举算法。

       接下来，将深入探讨FastLeaderElection选举算法的具体实现。此算法在ZooKeeper中通过高效的机制确定领导者角色，以保证集群的稳定性和高效性。

       深入分析FastLeaderElection算法源码，理解其实现机制，有助于我们更好地掌握ZooKeeper的核心原理。代码逻辑清晰，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。

       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。