Kafka-Sender分析

本文主要是介绍Kafka-Sender分析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

通过前面的分析我们知道，主线程通过KafkaProducer.send方法将消息放入RecordAccumulator中缓存，并没有实际的网络I/O操作。网络I/O操作是由Sender线程统一进行的。

我们先来了解一下Sender线程发送消息的整个流程：

首先，它根据RecordAccumulator的缓存情况，筛选出可以向哪些Node节点发送消息，即上一节介绍的RecordAccumulatorready方法；

然后，根据生产者与各个节点的连接情况由NetworkClient管理,过滤Node节点；

之后，生成相应的请求，这里要特别注意的是，每个Node节点只生成一个请求；

最后，调用NetWorkClient将请求发送出去。图展示了Sender依赖的三个比较关键的组件。

Sender实现了Runnable接口，并运行在单独的ioThread中。Sender的run方法调用了其重载run(long),这才是Sender线程的核心方法，也是发送消息的关键流程，其时序图如图所示。

下面简述run(long)方法的流程：

1. 从Metadata获取Kafka集群元数据。
2. 调用RecordAccumulator.ready方法，根据RecordAccumulator的缓存情况，选出可以向哪些Node节点发送消息，返回ReadyCheckResult对象。
3. 如果ReadyCheckResult中标识有unknownLeadersExist,则调用Metadata的requestUpdate方法，标记需要更新Kafka的集群信息。
4. 针对ReadyCheckResult中readyNodes集合，循环调用NetworkClient.ready方法，目的是检查网络I/O方面是否符合发送消息的条件，不符合条件的Node将会从readyNodes集合中删除。
5. 针对经过步骤4处理后的readyNodes集合，调用RecordAccumulator.drain方法，获取待发送的消息集合。
6. 调用RecordAccumulator.abortExpiredBatches()方法处理RecordAccumulator中超时的消息。
   其代码逻辑是，遍历RecordAccumulator中保存的全部RecordBatch,调用RecordBatch.maybeExpire()方法进行处理。
   如果已超时，则调用RecordBatch.done()方法，其中会触发自定义Callback,并将RecordBatch从队列中移除，释放ByteBuffer空间。
7. 调用Sender.createProduceRequests()方法将待发送的消息封装成ClientRequest。
8. 调用NetWorkClient.send方法，将ClientRequest写入KafkaChannel的send字段。
9. 调用NetWorkClient.poll方法，将KafkaChannel.send字段中保存的ClientRequest发送出去，同时，还会处理服务端发回的响应、处理超时的请求、调用用户自定义Callback等。

创建请求

在Protocol类中罗列了全部请求和响应的格式，请求和响应有多个不同的版本。

首先，介绍生产者向服务端追加消息时使用的请求和响应，它们分别是ProduceRequest(Version:2)和Produce Response(Version:2),结构如图所示。

Produce Request(Version:2)的请求头和请求体各个字段的含义如表所示.

Produce Response(Version:2)各个字段与含义如表所示.

Sender.sendProduceRequests()方法的功能是将待发送的消息封装成ClientRequest。

不管一个Node对应有多少个RecordBatch,也不管这些RecordBatch是发给几个分区的，每个Node至多生成一个ClientRequest对象。创建ClientRequest的核心逻辑如下：

1. 将一个Nodeld对应的RecordBatch集合，重新整理为produceRecordsByPartition(Map<TopicPartition,ByteBuffer>) 和recordsByPartition(Map<TopicPartition,RecordBatch>)两个集合。
2. 创建RequestSend,RequestSend是真正通过网络I/O发送的对象，其格式符合上面描述的Produce Request(Version:2)协议，其中有效负载就是produceRecordsByPartition中的数据。
3. 创建RequestCompletionHandler作为回调对象。
4. 将RequestSend对象和RequestCompletionHandler对象封装进ClientRequest对象中，并将其返回。

下面来看Sender.sendProduceRequests()方法的具体实现：

KSelector

在介绍NetworkClient之前，我们先来了解NetworkClient的整个结构，以及其依赖的他组件，如图所示。

需要注意的是，图中的Selector的类型并不是java.nio.channels.Selector,而是
org.apache.kafka.common.network.Selector,为了方便区分和描述，将其简称为KSelect。

KSelector使用NIO异步非阻塞模式实现网络I/O操作，KSelector使用一个单独的线程可以管理多条网络连接上的连接、读、写等操作。

下面介绍KSelector的核心字段和方法，如图所示。

下面先介绍KSelector的字段。

• nioSelector:java.nio.channels.Selector类型，用来监听网络I/O事件。
• channels:HashMap<String,KafkaChannel>类型，维护了Nodeld与KafkaChannel之间的映射关系，表示生产者客户端与各个Node之间的网络连接。
  KafkaChannel是在SocketChannel上的又一层封装，如图所示，其中Send和NetworkReceive分别表示读和写时用的缓存，底层通过ByteBuffer实现，TransportLayer封装SocketChannel及SelectionKey,TransportLayer根据网络协议的不同，提供不同的子类，而对KafkaChannel提供统一的接口，这是策略模式很好的应用.

• completedSends:记录已经完全发送出去的请求。
• completedReceives:记录已经完全接收到的请求。
• stagedReceives:暂存一次OP_READ事件处理过程中读取到的全部请求。当一次OP_READ事件处理完成之后，会将stagedReceives集合中的请求保存到completeReceives集合中。
• disconnected、connected:记录一次poll过程中发现的断开的连接和新建立的连接。
• failedSends:记录向哪些Node发送的请求失败了。
• channelBuilder:用于创建KafkaChannel的Builder。根据不同配置创建不同的TransportLayer的子类，然后创建KafkaChannel。其创建的KafkaChannel封装的是PlaintextTransportLayer。
• IruConnections:LinkedHashMap类型，用来记录各个连接的使用情况，并据此关闭空闲时间超connectionsMaxldleNanos的连接。

下面介绍KSelector的核心方法。KSelector.connect方法主要负责创建KafkaChannel,并添加到channels集合中保存。其代码如下：

KSelector.send方法是将之前创建的RequestSend对象缓存到KafkaChannel的send字段中，并开始关注此连接的OP_WRITE事件，并没有发生网络I/O。

在下次调用KSelector.poll时，才会将RequestSend对象发送出去。如果此KafkaChannel的send字段上还保存着一个未完全发送成功的RequestSend请求，为防止覆盖数据，则会抛出异常。也就是说，每个KafkaChannel一次poll过程中只能发送一个Send请求。

KSelectorpoll方法真正执行网络VO的地方，它会调用nioSelector.select方法等待VO事件发生。

当Channel可写时，发送KafkaChannel.send字段(切记，一次最多只发送一个RequestSend,有时候一个RequestSend也发送不完，需要多次poll才能发送完成);

Channel可读时，读取数据到KafkaChannel.receive,读取一个完整的NetworkReceive后，会将其缓存到stagedReceives中，当一次pollSelectionKeys完成后会将stagedReceives中的数据转移到completedReceives。

最后调用maybeCloseOldestConnection方法，根据IruConnections记录和connectionsMaxldleNanos最大空闲时间，关闭长期空闲的连接。

下面是KSelector.poll方法的代码：

KSelector.pollSelectionKeys()方法是处理I/O操作的核心方法，其中会分别处理OP_CONNECT、OP_READ、OP_WRITE事件，并且会检测连接状态。下面是其代码：

最终，读写操作还是交给了KafkaChannel,下面来分析其相关的方法：

InFlightRequests

InFlightRequests队列的主要作用是缓存了已经发出去但没收到响应的ClientRequest.其底层是通过一个Map<String,Deque>对象实现的，key是Nodeld,value是发送到对应Node的ClientRequest对象集合。

InFlightRequests提供了很多管理这个缓存队列的方法，还通过配置参数，限制了每个连接最多缓存的ClientRequest个数。

InFlightRequests的结构如图所示。

InFlightRequests.canSendMore()方法比较重要，NetworkClient调用此方法是用于判断是否可以向指定Node发送请求的条件之一，其代码如下：

此外，队头的消息与对应KafkaChannel.send字段指向的是同一个消息，为了避免未发送的消息被覆盖，也不能让KafkaChannel.send字段指向新请求。最后queue.size<this.maxInFlightRequestsPerConnection)条件则是为了判断InFlightRequests队列中是否堆积过多请求。如果Node已经堆积了很多未响应的请求，说明这个节点负载可能较大或是网络连接有问题，继续向其发送请求，则可能导致请求超时。

MetadataUpdater

MetadataUpdater接口是一个辅助NetworkClient更新的Metadata的接口，它有两个实现类，如图所示。

ManualMetadataUpdater是个空实现，DefaultMetadataUpdater是NetworkClient使用的默认实现，下面介绍其三个字段。

• metadata:指向记录了集群元数据的Metadata对象。
• metadataFetchlnProgress:用来标识是否已经发送了MetadataRequest请求更新Metadata,如果已经发送，则没必要重复发送。
• lastNoNodeAvailableMs:当检测到没有可用节点时，会用此字段记录时间戳。
  maybeUpdate方法是DefaultMetadataUpdater的核心方法，用来判断当前的Metadata中保存的集群元数据是否需要更新。首先检测metadataFetchlnProgress字段，如果没发送，满足下面任一条件即可更新：
• Metadata.needUpdate字段被设置为true,且退避时间已到。
• 长时间没更新，默认5分钟更新一次。
  如果需要更新，则发送MetadataRequest请求，MetadataRequest请求的格式比较简单，其消息头部包含ApiKeys.METADATA标识，消息体中包含Topic集合表示需要获取元数据的Topic,如果Topic集合为null则表示请求全部Topic的元数据。MetadataResponse的格式略显复杂，如图所示。

MetadataRequest请求发送之前，要将metadataFetchInProgress置为true,然后从所有Node中选择负载最小的Node节点，向其发送更新请求。

这里的负载大小是通过每个Node在InFlightRequests队列中未确认的请求决定的，未确认请求越多则认为负载越大。

剩余的步骤与普通请求的发送方式一样，先将请求添加到InFlightRequests队列中，然后设置到KafkaChannel的send字段中，通过KSelector.poll方法将MetadataRequest请求发送出去。下面是DefaultMetadataUpdater.maybeUpdate()方法的具体代码：

在收到MetadataResponse之后，会先调用MetaUpdater.handleSuccessfulResponse方法检测是否为MetadataResponse,如果是，则调用handleResponse()解析响应，并构造Cluster对象更新Metadata.cluster字段。

注意，Cluster是不可变对象，所以更新集群元数据的方式是：创建新的Cluster对象，并覆盖Metadata.cluster字段。具体代码如下：

NetworkClient

NetworkClient中所有连接的状态由ClusterConnectionStates管理，它底层使用Map<String,NodeConnectionState>实现，key是Nodeld,value是NodeConnectionState对象，其中使用ConnectionState枚举表示连接状态，还记录了最近一次尝试连接的时间戳。

前面已经介绍完了NetworkClient依赖的组件，下面来看一下NetworkClient的实现。NetworkClient是一个通用的网络客户端实现，不只用于生产者发送消息，也可以用于消费者消费消息以及服务端Broker之间的通信。
下面介绍NetworkClient的核心方法。NetworkClient.ready方法用来检查Node是否准备好接收数据。首先通过NetworkClientisReady方法检查是否可以向一个Node发送请求，需要符合以下三个条件，则表示Node已准备好：

• Metadata并未处于正在更新或需要更新的状态。
• 已经成功建立连接且连接正常connectionStates.isConnected(node)。
• InFlightRequests.canSendMore()返回true。
  如果NetworkClient.isReady返回false,且满足下面两个条件，则会调用initiateConnect()方法发起连接。
• 连接不能是CONNECTING状态，必须是DISCONNECTED。
• 为了避免网络拥塞，重连不能太频繁，两次重试之间的时间差必须大于重试的退避时间，由reconnectBackoffMs字段指定。

NetworkClient.initiateConnect方法会修改在ClusterConnectionStates中的连接状态，并调用Selectorconnect()方法发起连接。

之后调用Selector.pollSelectionKeys()方法时，判断连接是否建立。如果建立成功，则会将ConnectionState设置为CONNECTED。

NetworkClient.send方法主要是将请求设置到KafkaChannel.send字段，同时将请求添加到InFlightRequests队列中等待响应。

NetworkClient.poll()方法调用KSelector.poll进行网络I/O(参考KSelector小节),并使用handle*()方法对KSelector.poll产生的各种数据和队列进行处理。

下面来看一下handle*()方法的处理逻辑：

• handleCompletedSends()方法：首先，InFlightRequests保存的是已发送但没收到响应的请求，completedSends保存的是最近一次poll方法中发送成功的请求，所以completedSends列表与InFlightRequests中对应队列的最后一个请求应该是一致的，如图所示。
  
  handleCompletedSends()方法会遍历completeSends,如果发现不需要响应的请求，则将其从InFlightRequests中删除，并向responses列表中添加对应的ClientResponse,在ClientResponse中包含一个指向ClientRequest的引用。handleCompletedSends()方法的代码如下：

• handleCompletedReceives()方法： 遍历completedReceives队列，并在InFlightRequests中删除对应的ClientRequest,并向responses列表中添加对应的ClientResponse。如果是Metadata更新请求的响应，则会调用MetadataUpdater中的handleSuccessfulResponse方法，更新Metadata中记录的集Kafka集群元数据。
  
• handleDisconnections方法：遍历disconnected列表，将InFlightRequests对应节点的ClientRequest清空，对每个请求都创建ClientResponse并添加到responses列表中。这里创建的ClientResponse会标识此响应并不是服务端返回的正常响应，而是因为连接断开产生的。如果是Metadata更新请求的响应，则会调用MetadataUpdater中的handleServerDisconnect方法处理。最后将Metadata.needUpdate设置为true,标识需要更新集群元数据。
  
• handleConnections方法：遍历connected列表，将ConnectionStates中记录的连接状态修改为CONNECTED。
• handleTimedOutRequests方法：遍历InFlightRequests集合，获取有超时请求的Node集合，之后的处理逻辑与handleDisconnections)方法一样。

经过一系列handle*()方法处理后，NetworkClient.poll()方法中产生的全部ClientResponse已经被收集到responses列表中。

之后，遍历responses调用每个ClientRequest中记录的回调，如果是异常响应则请求重发，如果是正常响应则调用每个消息的自定义Callback。

在前面的createProduceRequests方法中提到过，这里调用的Callback回调对象，也就是RequestCompletionHandler对象，其onComplete方法最终调用Sender.handleProduceResponse()方法，其逻辑如下：

1. 如果因为断开连接或异常而产生的响应：

• 遍历ClientRequest中的RecordBatch,则尝试将RecordBatch重新加入RecordAccumulator,重新发送。
• 如果异常类型不允许重试或重试次数达到上限，则执行RecordBatch.done方法，此方法会循环调用RecordBatch中每个消息的Callback函数，并将RecordBatch的produceFuture设置为“异常完成”。最后，释放RecordBatch底层的ByteBuffer。
• 最后，根据异常类型，决定是否设置更新Metadata标志。

2. 如果是服务端正常的响应或不需要响应的情况：

• 解析响应。
• 遍历对应ClientRequest中的RecordBatch,执行RecordBatch.done方法。
• 释放RecordBatch底层的ByteBuffer。
  下面是Sender.handleProduceResponse()方法的具体代码：

这篇关于Kafka-Sender分析的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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