KafkaProducer源码分析

时间 2019-12-23

标签 kafkaproducer 源码分析繁體版

原文原文链接

Kafka经常使用术语

Broker：Kafka的服务端即Kafka实例，Kafka集群由一个或多个Broker组成，主要负责接收和处理客户端的请求java

Topic：主题，Kafka承载消息的逻辑容器，每条发布到Kafka的消息都有对应的逻辑容器，工做中多用于区分业务node

Partition：分区，是物理概念，表明有序不变的消息序列，每一个Topic由一个或多个Partion组成apache

Replica：副本，Kafka中同一条消息拷贝到多个地方作数据冗余，这些地方就是副本，副本分为Leader和Follower，角色不一样做用不一样，副本是对Partition而言的，每一个分区可配置多个副原本实现高可用bootstrap

Record：消息，Kafka处理的对象缓存

Offset：消息位移，分区中每条消息的位置信息，是单调递增且不变的值服务器

Producer：生产者，向主题发送新消息的应用程序并发

Consumer：消费者，从主题订阅新消息的应用程序app

Consumer Offset：消费者位移，记录消费者的消费进度，每一个消费者都有本身的消费者位移工具

Consumer Group：消费者组，多个消费者组成一个消费者组，同时消费多个分区来实现高可用（组内消费者的个数不能多于分区个数以避免浪费资源）源码分析

Reblance：重平衡，消费组内消费者实例数量变动后，其余消费者实例自动从新分配订阅主题分区的过程

下面用一张图展现上面提到的部分概念（用PPT画的图，太费劲了，画了老半天，有好用的画图工具欢迎推荐）

消息生产流程

先来个KafkaProducer的小demo

public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        if (args.length != 2) {
            throw new IllegalArgumentException("usage: com.ding.KafkaProducerDemo bootstrap-servers topic-name");
        }

        Properties props = new Properties();
        // kafka服务器ip和端口，多个用逗号分割
        props.put("bootstrap.servers", args[0]);
        // 确认信号配置
        // ack=0 表明producer端不须要等待确认信号，可用性最低
        // ack=1 等待至少一个leader成功把消息写到log中，不保证follower写入成功，若是leader宕机同时follower没有把数据写入成功
        // 消息丢失
        // ack=all leader须要等待全部follower成功备份，可用性最高
        props.put("ack", "all");
        // 重试次数
        props.put("retries", 0);
        // 批处理消息的大小，批处理能够增长吞吐量
        props.put("batch.size", 16384);
        // 延迟发送消息的时间
        props.put("linger.ms", 1);
        // 用来换出数据的内存大小
        props.put("buffer.memory", 33554432);
        // key 序列化方式
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        // value 序列化方式
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        // 建立KafkaProducer对象，建立时会启动Sender线程
        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            // 往RecordAccumulator中写消息
            Future<RecordMetadata> result = producer.send(new ProducerRecord<>(args[1], Integer.toString(i), Integer.toString(i)));
            RecordMetadata rm = result.get();
            System.out.println("topic: " + rm.topic() + ", partition: " +  rm.partition() + ", offset: " + rm.offset());
        }
        producer.close();
    }

实例化

KafkaProducer构造方法主要是根据配置文件进行一些实例化操做

1.解析clientId，若没有配置则由是producer-递增的数字

2.解析并实例化分区器partitioner，能够实现本身的partitioner，好比根据key分区，能够保证相同key分到同一个分区，对保证顺序颇有用。若没有指定分区规则，采用默认的规则（消息有key，对key作hash，而后对可用分区取模；若没有key，用随机数对可用分区取模【没有key的时候说随机数对可用分区取模不许确，counter值初始值是随机的，但后面都是递增的，因此能够算到roundrobin】）

3.解析key、value的序列化方式并实例化

4.解析并实例化拦截器

5.解析并实例化RecordAccumulator，主要用于存放消息（KafkaProducer主线程往RecordAccumulator中写消息，Sender线程从RecordAccumulator中读消息并发送到Kafka中）

6.解析Broker地址

7.建立一个Sender线程并启动

...
this.sender = newSender(logContext, kafkaClient, this.metadata);
this.ioThread = new KafkaThread(ioThreadName, this.sender, true);
this.ioThread.start();
...

消息发送流程

消息的发送入口是KafkaProducer.send方法，主要过程以下

KafkaProducer.send
KafkaProducer.doSend
// 获取集群信息
KafkaProducer.waitOnMetadata 
// key/value序列化
key\value serialize
// 分区
KafkaProducer.partion
// 建立TopciPartion对象，记录消息的topic和partion信息
TopicPartition
// 写入消息
RecordAccumulator.applend
// 唤醒Sender线程
Sender.wakeup

RecordAccumulator

RecordAccumulator是消息队列用于缓存消息，根据TopicPartition对消息分组

重点看下RecordAccumulator.applend追加消息的流程

// 记录进行applend的线程数
appendsInProgress.incrementAndGet();

// 根据TopicPartition获取或新建Deque双端队列
Deque<ProducerBatch> dq = getOrCreateDeque(tp);
...
private Deque<ProducerBatch> getOrCreateDeque(TopicPartition tp) {
    Deque<ProducerBatch> d = this.batches.get(tp);
    if (d != null)
        return d;
    d = new ArrayDeque<>();
    Deque<ProducerBatch> previous = this.batches.putIfAbsent(tp, d);
    if (previous == null)
        return d;
    else
        return previous;
}

// 尝试将消息加入到缓冲区中
// 加锁保证同一个TopicPartition写入有序
synchronized (dq) {
    if (closed)
    	throw new KafkaException("Producer closed while send in progress");
    // 尝试写入
    RecordAppendResult appendResult = tryAppend(timestamp, key, value, headers, callback, dq);
    if (appendResult != null)
    	return appendResult;
}

private RecordAppendResult tryAppend(long timestamp, byte[] key, byte[] value, Header[] headers, Callback callback, Deque<ProducerBatch> deque) {
    // 从双端队列的尾部取出ProducerBatch
    ProducerBatch last = deque.peekLast();
    if (last != null) {
        // 取到了，尝试添加消息
        FutureRecordMetadata future = last.tryAppend(timestamp, key, value, headers, callback, time.milliseconds());
        // 空间不够，返回null
        if (future == null)
            last.closeForRecordAppends();
        else
            return new RecordAppendResult(future, deque.size() > 1 || last.isFull(), false);
    }
    // 取不到返回null
    return null;
}

public FutureRecordMetadata tryAppend(long timestamp, byte[] key, byte[] value, Header[] headers, Callback callback, long now) {
    // 空间不够，返回null
    if (!recordsBuilder.hasRoomFor(timestamp, key, value, headers)) {
        return null;
    } else {
        // 真正添加消息
        Long checksum = this.recordsBuilder.append(timestamp, key, value, headers);
        ...
        FutureRecordMetadata future = ...
        // future和回调callback进行关联    
        thunks.add(new Thunk(callback, future));
        ...
        return future;
    }
}

// 尝试applend失败（返回null），会走到这里。若是tryApplend成功直接返回了
// 从BufferPool中申请内存空间，用于建立新的ProducerBatch
buffer = free.allocate(size, maxTimeToBlock);

synchronized (dq) {
    // 注意这里，前面已经尝试添加失败了，且已经分配了内存，为什么还要尝试添加？
    // 由于可能已经有其余线程建立了ProducerBatch或者以前的ProducerBatch已经被Sender线程释放了一些空间，因此在尝试添加一次。这里若是添加成功，后面会在finally中释放申请的空间
    RecordAppendResult appendResult = tryAppend(timestamp, key, value, headers, callback, dq);
    if (appendResult != null) {
        return appendResult;
    }

    // 尝试添加失败了，新建ProducerBatch
    MemoryRecordsBuilder recordsBuilder = recordsBuilder(buffer, maxUsableMagic);
    ProducerBatch batch = new ProducerBatch(tp, recordsBuilder, time.milliseconds());
    FutureRecordMetadata future = Utils.notNull(batch.tryAppend(timestamp, key, value, headers, callback, time.milliseconds()));

    dq.addLast(batch);
    incomplete.add(batch);
    // 将buffer置为null,避免在finally汇总释放空间
    buffer = null;
    return new RecordAppendResult(future, dq.size() > 1 || batch.isFull(), true);
}

finally {
    // 最后若是再次尝试添加成功，会释放以前申请的内存（为了新建ProducerBatch）
    if (buffer != null)
        free.deallocate(buffer);
    appendsInProgress.decrementAndGet();
}

// 将消息写入缓冲区
RecordAccumulator.RecordAppendResult result = accumulator.append(tp, timestamp, serializedKey,serializedValue, headers, interceptCallback, remainingWaitMs);
if (result.batchIsFull || result.newBatchCreated) {
    // 缓冲区满了或者新建立的ProducerBatch，唤起Sender线程
    this.sender.wakeup();
}
return result.future;

Sender发送消息线程

主要流程以下

Sender.run
Sender.runOnce
Sender.sendProducerData
// 获取集群信息
Metadata.fetch
// 获取能够发送消息的分区且已经获取到了leader分区的节点
RecordAccumulator.ready
// 根据准备好的节点信息从缓冲区中获取topicPartion对应的Deque队列中取出ProducerBatch信息
RecordAccumulator.drain
// 将消息转移到每一个节点的生产请求队列中
Sender.sendProduceRequests
// 为消息建立生产请求队列
Sender.sendProducerRequest
KafkaClient.newClientRequest
// 下面是发送消息
KafkaClient.sent
NetWorkClient.doSent
Selector.send
// 其实上面并非真正执行I/O，只是写入到KafkaChannel中
// poll 真正执行I/O
KafkaClient.poll

经过源码分析下Sender线程的主要流程

KafkaProducer的构造方法在实例化时启动一个KafkaThread线程来执行Sender

// KafkaProducer构造方法启动Sender
String ioThreadName = NETWORK_THREAD_PREFIX + " | " + clientId;
this.ioThread = new KafkaThread(ioThreadName, this.sender, true);
this.ioThread.start();

// Sender->run()->runOnce()
long currentTimeMs = time.milliseconds();
// 发送生产的消息
long pollTimeout = sendProducerData(currentTimeMs);
// 真正执行I/O操做
client.poll(pollTimeout, currentTimeMs);

// 获取集群信息
Cluster cluster = metadata.fetch();

// 获取准备好能够发送消息的分区且已经获取到leader分区的节点
RecordAccumulator.ReadyCheckResult result = this.accumulator.ready(cluster, now);
// ReadyCheckResult 包含能够发送消息且获取到leader分区的节点集合、未获取到leader分区节点的topic集合
public final Set<Node> 的节点;
public final long nextReadyCheckDelayMs;
public final Set<String> unknownLeaderTopics;

ready方法主要是遍历在上面介绍RecordAccumulator添加消息的容器，Map<TopicPartition, Deque<ProducerBatch>>，从集群信息中根据TopicPartition获取leader分区所在节点，找不到对应leader节点但有要发送的消息的topic添加到unknownLeaderTopics中。同时把那些根据TopicPartition能够获取leader分区且消息知足发送的条件的节点添加到的节点中

// 遍历batches
for (Map.Entry<TopicPartition, Deque<ProducerBatch>> entry : this.batches.entrySet()) {
    TopicPartition part = entry.getKey();
    Deque<ProducerBatch> deque = entry.getValue();
    // 根据TopicPartition从集群信息获取leader分区所在节点
    Node leader = cluster.leaderFor(part);
    synchronized (deque) {
        if (leader == null && !deque.isEmpty()) {
            // 添加未找到对应leader分区所在节点但有要发送的消息的topic
            unknownLeaderTopics.add(part.topic());
        } else if (!readyNodes.contains(leader) && !isMuted(part, nowMs)) {
				....
                if (sendable && !backingOff) {
                    // 添加准备好的节点
                    readyNodes.add(leader);
                } else {
                   ...
}

而后对返回的unknownLeaderTopics进行遍历，将topic加入到metadata信息中，调用metadata.requestUpdate方法请求更新metadata信息

for (String topic : result.unknownLeaderTopics)
    this.metadata.add(topic);
    result.unknownLeaderTopics);
	this.metadata.requestUpdate();

对已经准备好的节点进行最后的检查，移除那些节点链接没有就绪的节点，主要根据KafkaClient.ready方法进行判断

Iterator<Node> iter = result.readyNodes.iterator();
long notReadyTimeout = Long.MAX_VALUE;
while (iter.hasNext()) {
    Node node = iter.next();
    // 调用KafkaClient.ready方法验证节点链接是否就绪
    if (!this.client.ready(node, now)) {
        // 移除没有就绪的节点
        iter.remove();
        notReadyTimeout = Math.min(notReadyTimeout, this.client.pollDelayMs(node, now));
    }
}

下面开始建立生产消息的请求

// 从RecordAccumulator中取出TopicPartition对应的Deque双端队列，而后从双端队列头部取出ProducerBatch，做为要发送的信息
Map<Integer, List<ProducerBatch>> batches = this.accumulator.drain(cluster, result.readyNodes, this.maxRequestSize, now);

把消息封装成ClientRequest

ClientRequest clientRequest = client.newClientRequest(nodeId, requestBuilder, now, acks != 0,requestTimeoutMs, callback);

调用KafkaClient发送消息（并不是真正执行I/O），涉及到KafkaChannel。Kafka的通讯采用的是NIO方式

// NetworkClient.doSent方法
String destination = clientRequest.destination();
RequestHeader header = clientRequest.makeHeader(request.version());
...
Send send = request.toSend(destination, header);
InFlightRequest inFlightRequest = new InFlightRequest(clientRequest,header,isInternalRequest,request,send,now);
this.inFlightRequests.add(inFlightRequest);
selector.send(send);

...

// Selector.send方法    
String connectionId = send.destination();
KafkaChannel channel = openOrClosingChannelOrFail(connectionId);
if (closingChannels.containsKey(connectionId)) {
    this.failedSends.add(connectionId);
} else {
    try {
        channel.setSend(send);
    ...

到这里，发送消息的工做准备的差很少了，调用KafkaClient.poll方法，真正执行I/O操做

client.poll(pollTimeout, currentTimeMs);

用一张图总结Sender线程的流程

经过上面的介绍，咱们梳理出了Kafka生产消息的主要流程，涉及到主线程往RecordAccumulator中写入消息，同时后台的Sender线程从RecordAccumulator中获取消息，使用NIO的方式把消息发送给Kafka，用一张图总结

后记

这是本公众号第一次尝试写源码相关的文章，说实话真不知道该如何下笔，代码截图、贴总体代码等感受都被我否认了，最后采用了这种方式，介绍主要流程，把无关代码省略，配合流程图。

上周参加了华为云kafka实战课程，简单看了下kafka的生产和消费代码，想简单梳理下，而后在周日中午即8.17开始阅读源码，梳理流程，一直写到了晚上12点多，还剩一点没有完成，周一早晨早起完成了这篇文章。固然这篇文章忽略了不少更细节的东西，后面会继续深刻，敢于尝试，不断精进，加油！

参考资料

华为云实战

极客时间kafka专栏