[Kafka] Producer发送消息机制解析

2019-12-12  本文已影响0人  LZhan
1. 前言
2.Producer发送消息

通过KafkaProducer的send方法发送消息，send方法有两种重载：

Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record)
Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback)

消息是被封装成ProducerRecord，那么ProducerRecord是怎样的呢？


核心属性：

3.源码分析消息追加流程

KafkaProducer的send方法，并不会直接向broker发送消息，kafka将消息发送异步化，即分解成两个步骤，send 方法的职责是将消息追加到内存中(分区的缓存队列中)，然后会由专门的 Send 线程异步将缓存中的消息批量发送到 Kafka Broker 中。

    public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback) {
        // intercept the record, which can be potentially modified; this method does not throw exceptions
        ProducerRecord<K, V> interceptedRecord = this.interceptors == null ? record : this.interceptors.onSend(record);
        return doSend(interceptedRecord, callback);
    }
3.1 首先执行消息发送的拦截器

拦截器是通过属性interceptor.classes指定，

转成List<String>类型，每一个元素就是拦截器的全类路径限定名，默认是空的（即没有默认拦截器存在）

3.2 执行doSend方法

step1：

// first make sure the metadata for the topic is available
ClusterAndWaitTime clusterAndWaitTime = waitOnMetadata(record.topic(), record.partition(), maxBlockTimeMs);
long remainingWaitMs = Math.max(0, maxBlockTimeMs - clusterAndWaitTime.waitedOnMetadataMs);

获取元数据信息，包括topic可用的分区列表，如果本地没有该topic的分区信息，则需要向远端 broker 获取，该方法会返回拉取元数据所耗费的时间。在消息发送时的最大等待时间时会扣除该部分损耗的时间。

step2：

            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");
            }
            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");
            }

对key和value进行序列化，虽然序列化方法传入了topic、headers两个属性，但是参与序列化的只是key和value。

step3：

int partition = partition(record, serializedKey, serializedValue, cluster);
tp = new TopicPartition(record.topic(), partition);

根据分区负载算法计算本次消息发送该发往的分区。其默认实现类为 DefaultPartitioner，路由算法如下：

step4：

            setReadOnly(record.headers());
            Header[] headers = record.headers().toArray();

            int serializedSize = AbstractRecords.estimateSizeInBytesUpperBound(apiVersions.maxUsableProduceMagic(),
                    compressionType, serializedKey, serializedValue, headers);
            ensureValidRecordSize(serializedSize);
            long timestamp = record.timestamp() == null ? time.milliseconds() : record.timestamp();
            log.trace("Sending record {} with callback {} to topic {} partition {}", record, callback, record.topic(), partition);
            // producer callback will make sure to call both 'callback' and interceptor callback
            Callback interceptCallback = this.interceptors == null ? callback : new InterceptorCallback<>(callback, this.interceptors, tp);

            if (transactionManager != null && transactionManager.isTransactional())
                transactionManager.maybeAddPartitionToTransaction(tp);

将消息头信息设置为只读，根据使用的版本号，按照消息协议来计算消息的长度，并是否超过指定长度，如果超过则抛出异常，先初始化消息时间戳，并对传入的 Callable(回调函数) 加入到拦截器链中。如果事务处理器不为空，执行事务管理相关的。

step5：重要

            RecordAccumulator.RecordAppendResult result = accumulator.append(tp, timestamp, serializedKey,
                    serializedValue, headers, interceptCallback, remainingWaitMs);
            if (result.batchIsFull || result.newBatchCreated) {
                log.trace("Waking up the sender since topic {} partition {} is either full or getting a new batch", record.topic(), partition);
                this.sender.wakeup();
            }
            return result.future;
            // handling exceptions and record the errors;
            // for API exceptions return them in the future,
            // for other exceptions throw directly

将消息追加到缓存区，如果当前缓存区写满或者创建了一个新的缓存区，则唤醒Sender(即消息发送线程)，将缓存区中的消息发送到broker服务器，最终返回future。

3.3 RecordAccumulator的append方法
public RecordAppendResult append(TopicPartition tp,
                                     long timestamp,
                                     byte[] key,
                                     byte[] value,
                                     Header[] headers,
                                     Callback callback,
                                     long maxTimeToBlock) throws InterruptedException {

step1：

            // check if we have an in-progress batch
            Deque<ProducerBatch> dq = getOrCreateDeque(tp);
            synchronized (dq) {
                if (closed)
                    throw new IllegalStateException("Cannot send after the producer is closed.");
                RecordAppendResult appendResult = tryAppend(timestamp, key, value, headers, callback, dq);
                if (appendResult != null)
                    return appendResult;
            }

使用getOrCreateDeque尝试根据topic和分区获取一个双端队列，如果不存在，则创建一个，然后调用tryAppend方法将消息追加到缓存中(即消息队列中)。
Kafka会为每一个topic的每一个分区创建一个消息缓存区消息先追加到缓存中，然后消息发送 API 立即返回，然后由单独的线程 Sender 将缓存区中的消息定时发送到 broker 。这里的缓存区的实现使用的是 ArrayQeque。然后调用 tryAppend 方法尝试将消息追加到其缓存区，如果追加成功，则返回结果。

Kafka双端队列ArrayDeque：

step2：

            byte maxUsableMagic = apiVersions.maxUsableProduceMagic();
            int size = Math.max(this.batchSize, AbstractRecords.estimateSizeInBytesUpperBound(maxUsableMagic, compression, key, value, headers));
            log.trace("Allocating a new {} byte message buffer for topic {} partition {}", size, tp.topic(), tp.partition());
            buffer = free.allocate(size, maxTimeToBlock);

如果第一步未追加成功，说明当前没有可用的 ProducerBatch，则需要创建一个 ProducerBatch，故先从 BufferPool 中申请 batch.size 的内存空间，为创建 ProducerBatch 做准备，如果由于 BufferPool 中未有剩余内存，则最多等待 maxTimeToBlock ，如果在指定时间内未申请到内存，则抛出异常。

step3：

synchronized (dq) {
    // Need to check if producer is closed again after grabbing the dequeue lock.
    if (closed)
        throw new KafkaException("Producer closed while send in progress");
    // 省略部分代码
    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);
    // Don't deallocate this buffer in the finally block as it's being used in the record batch
    buffer = null;
    return new RecordAppendResult(future, dq.size() > 1 || batch.isFull(), true);
}

创建一个新的批次ProducerBatch，并且将消息写入该批次中，并返回追加结果，

总结：整个append的过程，基本上就是从双端队列获取一个未填充完毕的ProducerBatch（消息批次），然后尝试将其写入到该批次中（缓存、内存中），如果追加失败，则创建一个新的ProducerBatch然后继续追加。

3.4 ProducerBatch tryAppend方法

上面RecordAccumulator的append方法，会去调用器tryAppend方法，然后会再去调用ProducerBatch的tryAppend方法。

    /**
     * Append the record to the current record set and return the relative offset within that record set
     *
     * @return The RecordSend corresponding to this record or null if there isn't sufficient room.
     */
    public FutureRecordMetadata tryAppend(long timestamp, byte[] key, byte[] value, Header[] headers, Callback callback, long now) {
        if (!recordsBuilder.hasRoomFor(timestamp, key, value, headers)) {
            return null;
        } else {
            Long checksum = this.recordsBuilder.append(timestamp, key, value, headers);
            this.maxRecordSize = Math.max(this.maxRecordSize, AbstractRecords.estimateSizeInBytesUpperBound(magic(),
                    recordsBuilder.compressionType(), key, value, headers));
            this.lastAppendTime = now;
            FutureRecordMetadata future = new FutureRecordMetadata(this.produceFuture, this.recordCount,
                                                                   timestamp, checksum,
                                                                   key == null ? -1 : key.length,
                                                                   value == null ? -1 : value.length);
            // we have to keep every future returned to the users in case the batch needs to be
            // split to several new batches and resent.
            thunks.add(new Thunk(callback, future));
            this.recordCount++;
            return future;
        }
    }

step1：
首先去判断ProducerBatch是否还能够容纳消息，如果剩余内存不足，将直接返回 null。如果返回 null ，会尝试再创建一个新的ProducerBatch。
step2：
通过 MemoryRecordsBuilder 将消息写入按照 Kafka 消息格式写入到内存中，即写入到 在创建 ProducerBatch 时申请的 ByteBuffer 中。
step3：
更新 ProducerBatch 的 maxRecordSize、lastAppendTime 属性，分别表示该批次中最大的消息长度与最后一次追加消息的时间。
step4：
构建 FutureRecordMetadata 对象，这里是典型的 Future模式，里面主要包含了该条消息对应的批次的 produceFuture、消息在该批消息的下标，key 的长度、消息体的长度以及当前的系统时间。
step5：
将 callback 、本条消息的凭证(Future) 加入到该批次的 thunks 中，该集合存储了 一个批次中所有消息的发送回执。

4 总结

Kafka的send方法，并不会直接向broker发送消息，而是首先追加到生产者的内存缓存中，其内存存储结构如下：ConcurrentMap<TopicPartition，Deque<ProducerBatch>> batches，Kafka的生产者会为每一个topic的每一个分区单独维护一个队列，即ArrayDeque，内部存放的元素就是ProducerBatch，即代表一个批次，即Kafka消息发送时按批发送的。

KafkaProducer的send方法，最终返回的就是Future的子类，Future模式 FutureRecordMetadata。所以kafka的消息发送如何实现异步，同步发送也就是这个返回值决定的。

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