Kafka源码分析(二) - 生产者

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• 一. 使用方式
  • step 1: 设置必要参数
  • step 2: 创建KafkaProducer
  • step 3：构造要发送的消息
  • step 4：发送消息
• 二. 线程模型
• 三. 源码分析
  • 1. 主线程
    • 1.1 KafkaProducer属性分析
    • 1.2 ProducerInterceptors
    • 1.3 元数据获取
    • 1.4 Serialize
    • 1.5 Partition选择
  • 2. RecordAccumulator
  • 3. Sender线程
    • 3.1 NetworkClient
    • 3.2 Sender线程业务逻辑
• 四. 总结

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一. 使用方式

show the code.

public class KafkaProducerDemo {

    public static void main(String[] args) {
        // step 1: 设置必要参数
        Properties config = new Properties();
        config.setProperty(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
                "127.0.0.1:9092,127.0.0.1:9093");
        config.setProperty(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "-1");
        config.setProperty(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, "3");
        // step 2: 创建KafkaProducer
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(config);
        // step 3: 构造要发送的消息
        String topic = "kafka-source-code-demo-topic";
        String key = "demo-key";
        String value = "村口老张头: This is a demo message.";
        ProducerRecord<String, String> record =
                new ProducerRecord<>(topic, key, value);
        // step 4: 发送消息
        Future<RecordMetadata> future = producer.send(record);
    }
}

step 1: 设置必要参数

代码中涉及的几个配置:

• bootstrap.servers：指定Kafka集群节点列表(全部 or 部分均可)，用于KafkaProducer初始获取Server端元数据(如完整节点列表、Partition分布等等)；
• acks：指定服务端有多少个副本完成同步，才算该Producer发出的消息写入成功(后面讲副本的文章会深入分析，这里按下不表)；
• retries：失败重试次数；
  
  更多参数可以参考ProducerConfig类中的常量列表。

step 2: 创建KafkaProducer

KafkaProducer两个模板参数指定了消息的key和value的类型

step 3：构造要发送的消息

1. 确定目标topic；

   String topic = "kafka-source-code-demo-topic";
   

2. 确定消息的key

   String key = "demo-key";
   

   key用来决定目标Partition，这个下文细聊。

3. 确定消息体

   String value = "村口老张头: This is a demo message.";
   

   这是待发送的消息内容，传递业务数据。

step 4：发送消息

Future<RecordMetadata> future = producer.send(record);

KafkaProducer中各类send方法均返回Future，并不会直接返回发送结果，其原因便是线程模型设计。

二. 线程模型

这里主要存在两个线程：主线程 和 Sender线程。主线程即调用KafkaProducer.send方法的线程。当send方法被调用时，消息并没有真正被发送，而是暂存到RecordAccumulator。Sender线程在满足一定条件后，会去RecordAccumulator中取消息并发送到Kafka Server端。

那么为啥不直接在主线程就把消息发送出去，非得搞个暂存呢？为了Kafka的目标之一——高吞吐。具体而言有两点好处：

1. 可以将多条消息通过一个ProduceRequest批量发送出去；
2. 提高数据压缩效率(一般压缩算法都是数据量越大越能接近预期的压缩效果)；

三. 源码分析

先给个整体流程图，然后咱们再逐步分析。

1. 主线程

1.1 KafkaProducer属性分析

这里列出KafkaProducer的核心属性。至于全部属性说明，可参考我的"注释版Kafka源码"：https://github.com/Hao1296/kafka

字段名	字段类型	说明
clientId	String	生产者唯一标识
partitioner	Partitioner	分区选择器
metadata	Metadata	Kafka集群元数据
accumulator	RecordAccumulator	消息缓存器
sender	Sender	Sender线程业务逻辑封装，继承Runnable
ioThread	Thread	Sender线程对应的线程对象
interceptors	ProducerInterceptors	消息拦截器，下文会说明

1.2 ProducerInterceptors

ProducerInterceptors，消息拦截器集合，维护了多个ProducerInterceptor对象。用于在消息发送前对消息做额外的业务操作。使用时可按如下方式设置：

Properties config = new Properties();
// interceptor.classes
config.setProperty(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG,
              "com.kafka.demo.YourProducerInterceptor,com.kafka.demo.InterceptorImpl2");
KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(config);

ProducerInterceptor本身是一个接口：

public interface ProducerInterceptor<K, V> extends Configurable {
    ProducerRecord<K, V> onSend(ProducerRecord<K, V> record);
    void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception);
    void close();
}

其中，onAcknowledgement是得到Server端正确响应时的回调，后面再细说。onSend是消息在发送前的回调，可在这里做一些消息变更逻辑(如加减字段等)。输入原始消息，输出变更后的消息。KafkaProducer的send方法第一步就是执行ProducerInterceptor：

@Override
public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback) {
    // intercept the record, which can be potentially modified;
    // this method does not throw exceptions
    // 关注这里
    ProducerRecord<K, V> interceptedRecord = this.interceptors.onSend(record);
    return doSend(interceptedRecord, callback);
}

// 该send方法重载核心逻辑仍是上面的send方法
@Override
public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record) {
    return send(record, null);
}

1.3 元数据获取

接上文，ProducerInterceptors执行完毕后会直接调用doSend方法执行发送相关的逻辑。到这为止有个问题，我们并不知道目标Topic下有几个Partition，分别分布在哪些Broker上；故，我们也不知道消息该发给谁。所以，doSend方法第一步就是搞清楚消息集群结构，即获取集群元数据：

private Future<RecordMetadata> doSend(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback) {
    TopicPartition tp = null;
    try {
        throwIfProducerClosed();
        ClusterAndWaitTime clusterAndWaitTime;
        try {
            // 获取集群元数据
            clusterAndWaitTime = waitOnMetadata(record.topic(), record.partition(), maxBlockTimeMs);
        } catch (KafkaException e) {
            if (metadata.isClosed())
                throw new KafkaException("Producer closed while send in progress", e);
            throw e;
        }
        ... ...
    }

waiteOnMetadata方法内部大体分为2步：

private ClusterAndWaitTime waitOnMetadata(String topic, Integer partition, long maxWaitMs) throws InterruptedException {
    // 第1步, 判断是否已经有了对应topic&partition的元数据
    Cluster cluster = metadata.fetch();
    Integer partitionsCount = cluster.partitionCountForTopic(topic);
    if (partitionsCount != null && (partition == null || partition < partitionsCount))
        // 若已存在, 则直接返回
        return new ClusterAndWaitTime(cluster, 0);    

    // 第2步, 获取元数据
    do {
        ... ...
        // 2.1 将目标topic加入元数据对象
        metadata.add(topic);
        // 2.3 将元数据needUpdate字段置为true, 并返回当前元数据版本
        int version = metadata.requestUpdate();
        // 2.4 唤醒Sender线程
        sender.wakeup();
        // 2.5 等待已获取的元数据版本大于version时返回, 等待时间超过remainingWaitMs时抛异常
        try {
            metadata.awaitUpdate(version, remainingWaitMs);
        } catch (TimeoutException ex) {
            throw new TimeoutException(
                String.format("Topic %s not present in metadata after %d ms.",
                    topic, maxWaitMs));
        }
        // 2.6 检查新版本元数据是否包含目标partition;
        // 若包含, 则结束循环; 若不包含, 则进入下一个迭代, 获取更新版本的元数据
        cluster = metadata.fetch();
        ......
        partitionsCount = cluster.partitionCountForTopic(topic);
    } while (partitionsCount == null || (partition != null && partition >= partitionsCount));

    return new ClusterAndWaitTime(cluster, elapsed);
}

我们看到，waitOnMetadata的思想也和简单，即：唤醒Sender线程来更新元数据，然后等待元数据更新完毕。至于Sender线程是如何更新元数据的，放到下文详解。

1.4 Serialize

这一步是用通过"key.serializer"和"value.serializer"两个配置指定的序列化器分别来序列化key和value

private Future<RecordMetadata> doSend(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback) {
    .....
    // key序列化
    byte[] serializedKey;
    try {
        serializedKey = keySerializer.serialize(record.topic(), record.headers(), record.key());
    } catch (ClassCastException cce) {
        throw new SerializationException("Can't convert key of class " + record.key().getClass().getName() +
                " to class " + producerConfig.getClass(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG).getName() +
                " specified in key.serializer", cce);
    }
    // value序列化
    byte[] serializedValue;
    try {
        serializedValue = valueSerializer.serialize(record.topic(), record.headers(), record.value());
    } catch (ClassCastException cce) {
        throw new SerializationException("Can't convert value of class " + record.value().getClass().getName() +
                " to class " + producerConfig.getClass(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG).getName() +
                " specified in value.serializer", cce);
    }
    ......
}

Kafka内置了几个Serializer，如果需要的话，诸君也可以自定义：

org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer；

org.apache.kafka.common.serialization.LongSerializer；

org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer；

org.apache.kafka.common.serialization.ShortSerializer；

org.apache.kafka.common.serialization.FloatSerializer；

org.apache.kafka.common.serialization.DoubleSerializer；

org.apache.kafka.common.serialization.BytesSerializer；

org.apache.kafka.common.serialization.ByteBufferSerializer；

org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer；

1.5 Partition选择

到这里，我们已经有了Topic相关的元数据，但也很快遇到了一个问题：Topic下可能有多个Partition，作为生产者，该将待发消息发给哪个Partition？这就用到了上文提到过的KafkaProducer的一个属性——partitioner。

private Future<RecordMetadata> doSend(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback) {
    ......
    // 确定目标Partition
    int partition = partition(record, serializedKey, serializedValue, cluster);
    ......
}

private int partition(ProducerRecord<K, V> record, byte[] serializedKey, byte[] serializedValue, Cluster cluster) {
    // 若ProducerRecord中强制指定了partition, 则以该值为准
    Integer partition = record.partition();
    // 否则调用Partitioner动态计算对应的partition
    return partition != null ?
            partition :
            partitioner.partition(
                    record.topic(), record.key(), serializedKey, record.value(), serializedValue, cluster);
}

在创建KafkaProducer时，可以通过"partitioner.class"配置来指定Partitioner的实现类。若未指定，则使用Kafka内置实现类——DefaultPartitioner。DefaultPartitioner的策略也很简单：若未指定key，则在Topic下多个Partition间Round-Robin；若指定了key，则通过key来hash到一个partition。

public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
    List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
    int numPartitions = partitions.size();
    if (keyBytes == null) {
        // 若未指定key
        int nextValue = nextValue(topic);
        List<PartitionInfo> availablePartitions = cluster.availablePartitionsForTopic(topic);
        if (availablePartitions.size() > 0) {
            int part = Utils.toPositive(nextValue) % availablePartitions.size();
            return availablePartitions.get(part).partition();
        } else {
            // no partitions are available, give a non-available partition
            return Utils.toPositive(nextValue) % numPartitions;
        }
    } else {
        // hash the keyBytes to choose a partition
        return Utils.toPositive(Utils.murmur2(keyBytes)) % numPartitions;
    }
}

2. RecordAccumulator

RecordAccumulator作为消息暂存者，其思想是将目的地Partition相同的消息放到一起，并按一定的"规格"(由"batch.size"配置指定)划分成多个"批次"(ProducerBatch)，然后以批次为单位进行数据压缩&发送。示意图如下：



RecordAccumulator核心属性如下：

字段名	字段类型	说明
batches	ConcurrentMap<TopicPartition, Deque<ProducerBatch>>	按Partition维度存储消息数据， 即上文示意图描述的结构
compression	CompressionType	数据压缩算法

RecordAccumulator有两个核心方法，分别对应"存"和"取"：

/**
 * 主线程会调用此方法追加消息
 */
public RecordAppendResult append(TopicPartition tp,
                                 long timestamp,
                                 byte[] key,
                                 byte[] value,
                                 Header[] headers,
                                 Callback callback,
                                 long maxTimeToBlock) throws InterruptedException;
/**
 * Sender线程会调用此方法提取消息
 */
public Map<Integer, List<ProducerBatch>> drain(Cluster cluster,
                                               Set<Node> nodes,
                                               int maxSize,
                                               long now);

3. Sender线程

3.1 NetworkClient

在分析Sender线程业务逻辑前，先来说说通信基础类。

NetworkClient有两个核心方法：

public void send(ClientRequest request, long now);

public List<ClientResponse> poll(long timeout, long now);

其中，send方法很有迷惑性。乍一看，觉得其业务逻辑是将request同步发送出去。然而，send方法其实并不实际执行向网络端口写数据的动作，只是将请求"暂存"起来。poll方法才是实际执行读写动作的地方(NIO)。当请求的目标channel可写时，poll方法会实际执行发送动作；当channel有数据可读时，poll方法读取响应，并做对应处理。

NetworkClient有一个核心属性：

/* 实际实现类为 org.apache.kafka.common.network.Selector */
private final Selectable selector;

send和poll方法都是通过selector来完成的：

public void send(ClientRequest request, long now) {
    doSend(request, false, now);
}

private void doSend(ClientRequest clientRequest, boolean isInternalRequest, long now) {
    ... ...
    doSend(clientRequest, isInternalRequest, now, builder.build(version));
}

private void doSend(ClientRequest clientRequest, boolean isInternalRequest, long now, AbstractRequest request) {
    ... ...
    selector.send(send);
}

public List<ClientResponse> poll(long timeout, long now) {
    ... ...
    this.selector.poll(Utils.min(timeout, metadataTimeout, defaultRequestTimeoutMs));
    ... ...
}

org.apache.kafka.common.network.Selector 内部则通过 java.nio.channels.Selector 来实现。

值得关注的一点是，NetworkClient的poll方法在调用Selector的poll方法前还有段业务逻辑：

// 在selector.poll前有此行逻辑
long metadataTimeout = metadataUpdater.maybeUpdate(now);
try {
    this.selector.poll(Utils.min(timeout, metadataTimeout, defaultRequestTimeoutMs));
} catch (IOException e) {
    log.error("Unexpected error during I/O", e);
}

metadataUpdater.maybeUpdate可以看出是为元数据更新服务的。其业务逻辑是：判断是否需要更新元数据；若需要，则通过NetworkClient.send方法将MetadataRequest也加入"暂存"，等待selector.poll中被实际发送出去。

3.2 Sender线程业务逻辑

KafkaProducer中，和Sender线程相关的有两个属性：

字段名	字段类型	说明
ioThread	Thread	Sender线程实例
sender	Sender	Runnable实例，为Sender线程的具体业务逻辑

在KafkaProducer的构造函数中被创建：

KafkaProducer(ProducerConfig config,
                  Serializer<K> keySerializer,
                  Serializer<V> valueSerializer,
                  Metadata metadata,
                  KafkaClient kafkaClient) {
    ... ...
    this.sender = new Sender(logContext,
            client,
            this.metadata,
            this.accumulator,
            maxInflightRequests == 1,
            config.getInt(ProducerConfig.MAX_REQUEST_SIZE_CONFIG),
            acks,
            retries,
            metricsRegistry.senderMetrics,
            Time.SYSTEM,
            this.requestTimeoutMs,
            config.getLong(ProducerConfig.RETRY_BACKOFF_MS_CONFIG),
            this.transactionManager,
            apiVersions);
    String ioThreadName = NETWORK_THREAD_PREFIX + " | " + clientId;
    this.ioThread = new KafkaThread(ioThreadName, this.sender, true);
    this.ioThread.start();
    ... ...
}

Sender线程的业务逻辑也很清晰：

public void run() {
    log.debug("Starting Kafka producer I/O thread.");

    // 主循环
    while (running) {
        try {
            run(time.milliseconds());
        } catch (Exception e) {
            log.error("Uncaught error in kafka producer I/O thread: ", e);
        }
    }

    log.debug("Beginning shutdown of Kafka producer I/O thread, sending remaining records.");
    // 下面是关闭流程
    // okay we stopped accepting requests but there may still be
    // requests in the accumulator or waiting for acknowledgment,
    // wait until these are completed.
    while (!forceClose && (this.accumulator.hasUndrained() || this.client.inFlightRequestCount() > 0)) {
        try {
            run(time.milliseconds());
        } catch (Exception e) {
            log.error("Uncaught error in kafka producer I/O thread: ", e);
        }
    }
    if (forceClose) {
        // We need to fail all the incomplete batches and wake up the threads waiting on
        // the futures.
        log.debug("Aborting incomplete batches due to forced shutdown");
        this.accumulator.abortIncompleteBatches();
    }
    try {
        this.client.close();
    } catch (Exception e) {
        log.error("Failed to close network client", e);
    }

    log.debug("Shutdown of Kafka producer I/O thread has completed.");
}

主循环中仅仅是不断调用另一个run重载，该重载的核心业务逻辑如下：

void run(long now) {
    ... ...
    // 1. 发送请求,并确定下一步的阻塞超时时间
    long pollTimeout = sendProducerData(now);
    // 2. 处理端口事件,poll的timeout为上一步计算结果
    client.poll(pollTimeout, now);
}

其中，sendProducerData会调用RecordAccumulator.drain方法获取待发送消息，然后构造ProduceRequest对象，并调用NetworkClient.send方法"暂存"。sendProducerData方法之后便是调用NetworkClient.poll来执行实际的读写操作。

四. 总结

本文分析了KafkaProducer的业务模型及核心源码实现。才疏学浅，不一定很全面，欢迎诸君随时讨论交流。后续还会有其他模块的分析文章，具体可见系列文章目录: https://zhuanlan.zhihu.com/p/367683572