1 大数据常用的选主机制
Leader选举算法非常多，大数据领域常用的有以下两种：
1.1 Zab(zookeeper使用)
Zab协议有四个阶段
- Leader election
- Discovery (E#epoch establish)
- Synchronization (5X#sync with followers)
- Broadcast
比如3个节点选举leader：编号为1、2、3。1先启动，选择自己为leader，然后2启动 首先也选择自己为leader，由于1,2都没过半，选择编号大的为leader，所以1、2都 选择2为leader，然后3启动发现1，2已经协商好且数量过半，于是3也选择2为leader，leader选举结束。
1.2 Raft
类似美国大选。 在Raft中，任何时候一个服务器可以扮演下面角色之一：
- Leader 处理所有客户端交互，日志复制等，一般只有一个Leader
- Follower 类似选民，完全被动
- Candidate候选人 可被选为一个新的领导人
启动时在集群中指定一些机器为Candidate，然后Candidate开始向其他机器(尤 其是Follower)拉票，当某个Candidate的票数超过半数，它就成为leader。
都是 paoxs 算法的变种。
由于Kafka集群依赖zookeeper集群，所以最简单最直观的方案是，所有Follower 都在ZooKeeper上设置一个Watch，一旦Leader宕机，其对应的ephemeral znode会自动删除，此时所有Follower都尝试创建该节点，而创建成功者 (ZooKeeper保证只有一个能创建成功)即是新的Leader，其它Replica即为 Follower。
2 常用选主机制的缺点
2.1 split-brain (脑裂)
这是由ZooKeeper的特性引起的，虽然ZooKeeper能保证所有Watch按顺序触发，但是网络延迟，并不能保证同一时刻所有Replica“看”到的状态是一样的，这就可能造成不同Replica的响应不一致，可能选出多个领导“大脑”，导致“脑裂”。
2.2 herd effect (羊群效应)
如果宕机的那个Broker上的Partition比较多， 会造成多个Watch被触发，造成集群内大量的调整，导致大量网络阻塞。
2.3 ZooKeeper负载过重
每个Replica都要为此在ZooKeeper上注册一个Watch，当集群规模增加到几千个Partition时ZooKeeper负载会过重。
3 Kafka Partition选主机制
3.1 优势
Kafka的Leader Election方案解决了上述问题，它在所有broker中选出一个controller，所有Partition的Leader选举都由controller决定。 controller会将Leader的改变直接通过RPC的方式(比ZooKeeper Queue的方式更高效)通知需为此作为响应的Broker。
没有使用 zk，所以无 2.3 问题；也没有注册 watch无 2.2 问题 leader 失败了，就通过 controller 继续重新选举即可，所以克服所有问题。
3.2 Kafka集群controller的选举
每个Broker都会在Controller Path (/controller)上注册一个Watch。当前 Controller失败时，对应的Controller Path会自动消失(因为它是ephemeral Node)，此时该Watch被fire，所有“活” 着的Broker都会去竞选成为新的 Controller (创建新的Controller Path)，但是只会有一个竞选成功(这点由 Zookeeper保证)。竞选成功者即为新的Leader，竞选失败者则重新在新的 Controller Path上注册Watch。因为Zookeeper的Watch是一次性的， 被fire一次 之后即失效，所以需要重新注册。
3.3 Kafka partition leader的选举
由controller执行：
- 从Zookeeper中读取当前分区的所有ISR(in-sync replicas)集合
- 调用配置的分区选择算法选择分区的leader
上面五种分区算法都是选择PreferredReplica作为当前Partition的leader。区别仅 仅是选择leader之后的操作有所不同。
所以，对于下图partition 0先选择broker2，之后选择broker 0作カleader；对于 partition 1先选择broker 0，之后迭拝broker 1作カleader；partition 2先选择 broker1，之后选择 broker2作为leader。
