大家好，我是 yes。

这是我的第三篇Kafka源码分析文章，前两篇讲了日志段的读写和二分算法在kafka索引上的应用

今天来讲讲 Kafka Broker端处理请求的全流程，剖析下底层的网络通信是如何实现的、Reactor在kafka上的应用。

再说说社区为何在2.3版本将请求类型划分成两大类，又是如何实现两类请求处理的优先级。

叨叨

不过在进入今天主题之前我想先叨叨几句，就源码这个事儿，不同人有不同的看法。

有些人听到源码这两个词就被吓到了，这么多代码怎么看。奔进去就像无头苍蝇，一路断点跟下来，跳来跳去，算了拜拜了您嘞。

而有些人觉得源码有啥用，看了和没看一样，看了也用不上。

其实上面两种想法我都有过，哈哈哈。那为什么我会开始看Kafka源码呢？

其实就是我有个同事在自学go，然后想用go写个消息队列，在画架构图的时候就来问我，这消息队列好像有点东西啊，消息收发，元数据管理，消息如何持久一堆问题过来，我直呼顶不住。

这市面上Kafka、RocketMQ都是现成的方案，于是乎我就看起了源码。

所以促使我看源码的初始动力，竟然是为了在同事前面装逼！！

我是先看了RocketMQ，因为毕竟是Java写的，而Kafka Broker都是scala写的。

梳理了一波RocketMQ之后，我又想看看Kafka是怎么做的，于是乎我又看起了Kafka。

在源码分析之前我先总结性的说了说Kafka底层的通信模型。应对面试官询问Kafka请求全过程已经够了。

Reactor模式

在扯到Kafka之前我们先来说说Reactor模式，基本上只要是底层的高性能网络通信就离不开Reactor模式。像Netty、Redis都是使用Reactor模式。

像我们以前刚学网络编程的时候以下代码可是非常的熟悉，新来一个请求，要么在当前线程直接处理了，要么新起一个线程处理。

在早期这样的编程是没问题的，但是随着互联网的快速发展，单线程处理不过来，也不能充分的利用计算机资源。

而每个请求都新起一个线程去处理，资源的要求就太高了，并且创建线程也是一个重操作。

说到这有人想到了，那搞个线程池不就完事了嘛，还要啥Reactor。

池化技术确实能缓解资源的问题，但是池子是有限的，池子里的一个线程不还是得候着某个连接，等待指示嘛。现在的互联网时代早已突破C10K了。

因此引入的IO多路复用，由一个线程来监视一堆连接，同步等待一个或多个IO事件的到来，然后将事件分发给对应的Handler处理，这就叫Reactor模式。

网络通信模型的发展如下

单线程 => 多线程 => 线程池 => Reactor模型

Kafka所采用的Reactor模型如下

图来自Doug Lea大神的 Scalable IO in Java

Kafka Broker 网络通信模型

简单来说就是，Broker 中有个Acceptor(mainReactor)监听新连接的到来，与新连接建连之后轮询选择一个Processor(subReactor)管理这个连接。

而Processor会监听其管理的连接，当事件到达之后，读取封装成Request，并将Request放入共享请求队列中。

然后IO线程池不断的从该队列中取出请求，执行真正的处理。处理完之后将响应发送到对应的Processor的响应队列中，然后由Processor将Response返还给客户端。

每个listener只有一个Acceptor线程，因为它只是作为新连接建连再分发，没有过多的逻辑，很轻量，一个足矣。

Processor 在Kafka中称之为网络线程，默认网络线程池有3个线程，对应的参数是num.network.threads。并且可以根据实际的业务动态增减。

还有个 IO 线程池，即KafkaRequestHandlerPool，执行真正的处理，对应的参数是num.io.threads，默认值是 8。IO线程处理完之后会将Response放入对应的Processor中，由Processor将响应返还给客户端。

可以看到网络线程和IO线程之间利用的经典的生产者 - 消费者模式，不论是用于处理Request的共享请求队列，还是IO处理完返回的Response。

这样的好处是什么？生产者和消费者之间解耦了，可以对生产者或者消费者做独立的变更和扩展。并且可以平衡两者的处理能力，例如消费不过来了，我多加些IO线程。

如果你看过其他中间件源码，你会发现生产者-消费者模式真的是太常见了，所以面试题经常会有手写一波生产者-消费者。

源码级别剖析网络通信模型

Kafka 网络通信组件主要由两大部分构成：SocketServer 和 KafkaRequestHandlerPool。

SocketServer

可以看出SocketServer旗下管理着，Acceptor 线程、Processor 线程和 RequestChannel等对象。

data-plane和control-plane稍后再做分析，先看看RequestChannel是什么。

RequestChannel

关键的属性和方法都已经在下面代码中注释了，可以看出这个对象主要就是管理Processor和作为传输Request和Response的中转站。

Acceptor

接下来我们再看看Acceptor

可以看到它继承了AbstractServerThread，接下来再看看它run些啥

再来看看accept(key) 做了啥

很简单，标准selector的处理，获取准备就绪事件，调用serverSocketChannel.accept()得到socketChannel，将socketChannel交给通过轮询选择出来的Processor，之后由它来处理IO事件。

Processor

接下来我们再看看Processor，相对而言比Acceptor 复杂一些。

先来看看三个关键的成员

再来看看主要的处理逻辑。

可以看到Processor主要是将底层读事件IO数据封装成Request存入队列中，然后将IO线程塞入的Response，返还给客户端，并处理Response 的回调逻辑。

KafkaRequestHandlerPool

IO线程池，实际处理请求的线程。

再来看看IO线程都干了些啥

很简单，核心就是不断的从requestChannel拿请求，然后调用handle处理请求。

handle方法是位于KafkaApis类中，可以理解为通过switch，根据请求头里面不同的apikey调用不同的handle来处理请求。

我们再举例看下较为简单的处理LIST_OFFSETS的过程，即handleListOffsetRequest，来完成一个请求的闭环。

我用红色箭头标示了调用链。表明处理完请求之后是塞给对应的Processor的。

最后再来个更详细的总览图，把源码分析到的类基本上都对应的加上去了。

请求处理优先级

上面提到的data-plane和control-plane是时候揭开面纱了。这两个对应的就是数据类请求和控制类请求。

为什么需要分两类请求呢？直接在请求里面用key标明请求是要读写数据啊还是更新元数据不就行了吗？

简单点的说比如我们想删除某个topic，我们肯定是想这个topic马上被删除的，而此时producer还一直往这个topic写数据，那这个情况可能是我们的删除请求排在第N个...等前面的写入请求处理好了才轮到删除的请求。实际上前面哪些往这个topic写入的请求都是没用的，平白的消耗资源。

再或者说进行Preferred Leader选举时候，producer将ack设置为all时候，老leader还在等着follower写完数据向他报告呢，谁知follower已经成为了新leader，而通知它leader已经变更的请求由于被一堆数据类型请求堵着呢，老leader就傻傻的在等着，直到超时。

就是为了解决这种情况，社区将请求分为两类。

那如何让控制类的请求优先被处理？优先队列？

社区采取的是两套Listener，即数据类型一个listener，控制类一个listener。

对应的就是我们上面讲的网络通信模型，在kafka中有两套！ kafka通过两套监听变相的实现了请求优先级，毕竟数据类型请求肯定很多，控制类肯定少，这样看来控制类肯定比大部分数据类型先被处理！

迂回战术啊。

控制类的和数据类区别就在于，就一个Porcessor线程，并且请求队列写死的长度为20。

最后

看源码主要就是得耐心，耐心跟下去。然后再跳出来看。你会发现不过如此，哈哈哈。

我是yes，一个在互联网摸爬滚打且莫得感情的工具人。