你绝对能看懂的Kafka源代码分析-KafkaProducer类代码分析_kafka producer源码

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目录：

《Kafka Producer设计分析》

《KafkaProducer类代码分析》

《RecordAccumulator类代码分析》

《Sender类代码分析》

《NetworkClient类代码分析》

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<上一节《你绝对能看懂的Kafka源代码分析-Kafka Producer设计分析》

上一小节，我们从设计角度对producer进行了讲解，我们也从宏观上了解了producer的设计原理，接下来我们将进入代码的分析

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客户端发送消息时调用KafkaProducer的send方法，所以我们先分析KafkaProducer，再层层深入。

KafkaProducer相当于整个快递公司的总控员，操作收件员收件，命令分拣员进行分拣，最终通知货车可以发车了。货车发货则在另外一个线程中进行。

消息发送的顶层逻辑都在KafkaProducer中。在看代码前，我先宏观介绍下KafkaProducer中send方法的主流程，帮助代码理解，括号中以发快递类比：

1. 拦截器处理（对快递进行发送前的预处理）
2. 判断producer是否可用。依据是负责io的线程是否工作。（车队罢工了还如何发送快递？）
3. 判断metadata是否可用。metadata相当于调度员的指挥图，存储了kafka集群的各种信息，包括topic、分区等等。（如果没有快递网点的信息，如何进行调度派发？）
4. 对key和value进行序列化。（对快递进行包装）
5. 获取要发往的分区编号（快递目的地部分地址）
6. 计算序列化后大小（快件称重）
7. 通过RecordAccumulator把消息加入batch中（分拣员进行分拣）
8. 如果batch满了，或者创建了新batch来容纳消息，则唤醒sender线程执行发送。（已经有封箱的货物了，发货吧！）

send方法的整体逻辑如上，每一步其实都和我们真实场景相对应，这就是设计的巧妙之处。

接下来我们进入代码部分，我们先看下KafkaProducer中的部分重要属性

private final Partitioner partitioner;
说明：分区选择器，根据一定策略，选择出消息要发往的分区
private final int maxRequestSize;
说明：消息最大程度，包括了消息头、序列化后的key和value
private final long totalMemorySize;
说明：单个消息发送的缓冲区大小
private final Metadata metadata;
说明：kafka集群元数据
private final RecordAccumulator accumulator;
说明：前面所说的分拣员，维护不同分区的batch，负责分拣消息。等待sender来发送
private final Sender sender;
说明：发送消息，实现Runable，ioThread中启动运行
private final Thread ioThread;
说明：运行sender的线程，负责发送消息到kafka集群
private final CompressionType compressionType;
说明：压缩算法类型，gzip等。消息数量越多，压缩效果越好
private final Serializer<K> keySerializer;
说明：key的序列化器
private final Serializer<V> valueSerializer;
说明：value的序列化器
private final ProducerConfig producerConfig;
说明：生产者的配置
private final long maxBlockTimeMs;
说明：等待更新kafka集群元数据的最大时长
private final ProducerInterceptors<K, V> interceptors;
说明：发送前消息钱，要先通过一组拦截器的处理。也可以先于用户的callback预处理

KafkaProducer构造器会初始化上面的属性。另外在构造函数最后可以看到启动了ioThread。

this.sender = newSender(logContext, kafkaClient, this.metadata);
String ioThreadName = NETWORK_THREAD_PREFIX + " | " + clientId;
this.ioThread = new KafkaThread(ioThreadName, this.sender, true);
this.ioThread.start();

接下来我们看一下send方法代码：

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.onSend(record);
    return doSend(interceptedRecord, callback);
}

ProducerInterceptors对象中维护了List<ProducerInterceptor<K, V>> interceptors。在onSend方法中，会循环这个列表，调用每个ProducerInterceptor的onSend方法做预处理。

拦截器处理后，再调用doSend方法。发送的主要逻辑都在doSend方法中，我按照上面介绍的发送主流程结合代码来讲解。这里不粘贴doSend方法的整段代码，大家自行参考源代码。

1、判断producer是否可用。

可以看到一进来就调用了throwIfProducerClosed()方法，这个方法里逻辑如下：

private void throwIfProducerClosed() {
    if (ioThread == null || !ioThread.isAlive())
        throw new IllegalStateException("Cannot perform operation after producer has been closed");
}

很简单，就是在检查io线程状态。

2、判断这个topic的metadata是否可用。

代码如下：

ClusterAndWaitTime clusterAndWaitTime;
try {
    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;
}

主要逻辑在waitOnMetadata方法中。这里不展开讲，方法中做的事情是从缓存获取元数据中topic的信息，判断是否可用，如果缓存中存在分区并且请求分区在范围内，则直接返回cluster信息，否则发送更新请求。再判断分区是否正常并且请求更新的分区在此topic分区的范围内。这个方法的返回值是Cluster原数据以及所花费的时长。

3、对key和value进行序列化。

主要是如下两行代码

serializedKey = keySerializer.serialize(record.topic(), record.headers(), record.key());
serializedValue = valueSerializer.serialize(record.topic(), record.headers(), record.value());

3、获取消息要发往的分区编号

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

TopicPartition对象实际上只是封装了topic和partition，那么消息的发送地址就齐全了。

4、计算序列化后大小

int serializedSize = AbstractRecords.estimateSizeInBytesUpperBound(apiVersions.maxUsableProduceMagic(),
        compressionType, serializedKey, serializedValue, headers);
ensureValidRecordSize(serializedSize);

ensureValidRecordSize方法中验证size是否未超过maxRequestSize及totalMemorySize。

5、通过RecordAccumulator把消息加入batch中

RecordAccumulator.RecordAppendResult result = accumulator.append(tp, timestamp, serializedKey,
        serializedValue, headers, interceptCallback, remainingWaitMs);

accumulator.append方法中做分拣逻辑处理，后面会重点讲解RecordAccumulator。这里我们只需要知道通过这个方法处理，你的消息已经缓存到待发送Batch中。

6、如果batch正好满了，或者创建了新batch来容纳消息，则唤醒sender线程执行发送。

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();
}

至此Producer中send方法的主要代码逻辑已经分析完毕。下一小节我们看一下分拣员RecordAccumulator是如何实现的。

下一节《RecordAccumulator类代码分析》

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附KafkaProducer类部分注释翻译：

producer 线程安全，跨线程共享一个producer对象，通常会比多个对象更快。

producer由一个buffer空间池组成，它容纳了没有被传输到server的数据。同时有一个后台 I/O线程负责把这些数据记录转化为reqeust，然后把他们发送给集群。如果producer用后未成功关闭，这些资源将被泄漏。

send()方法是异步的。当调用他添加记录到等待发送的数据缓冲区会立即得到返回。这允许producer把独立的消息打包起来，这样会更为高效。

ack配置项控制认为请求完成的条件。设置为“all”，数据全部提交前，是不会返回结果的，这是最慢，但是持久性最好的。

如果request失败，producer会自动重试，但是如果我们设置了retries为0，则不会重试。开启重试，会出现数据重复的可能性。

producer维护了每个partition对于未发送消息的缓冲区。缓冲区的大小通过batch.size配置项指定。设置的大一点，可以让batch更大，但是也需要更多的内存。

默认的，即使buffer还有未使用的空间，也是可以被立即发送出去的。然而，如果你想减少请求的次数，你可以设置linger.ms为大于0的值。这会让producer等待相应的时间，以让更多的数据到达batch后再发送。这个和Nagle在TCP里的算法是类似得。例如上面的代码片段，因为我们设置了linger为1ms，可能100条记录会在一次请求中发送出去。你也可以再加1ms，让请求等待更多的数据到达，如果我们的bufer还没填满的话。注意，相近时间到达的数据通常会在同一个batch中，即使linger.ms=0。所以，由于不计后果的linger设置，将会导致出现过重的数据负载batch。所以当你负载并不重，如果把linger设为大于0，会让请求更少，更高效，这只会造成很小的延迟。

buffer.memory控制producer可用的全部buffe的r内存大小。如果record发送的速度快于传输到server的速度，buffer将被耗尽。当buffer耗尽时，发送请求将被block。block的时长通过max.block.ms指定。在这个时间长度后，将会抛出TimeoutException

key.serialize和value.serializer用来指出如何转化key和value的值为byte。你可以使用内置的org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer或者org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer处理简单的string或者byte类型

从kafka0.11开始，kafkaProducer支持两种新模式：幂等的producer和事务producer。幂等的producer让发送的语义从至少一次加强为仅一次。在特殊的producer重试时，不再会产生重复。事务性producer允许应用原子性发送消息给多个分区（及topic！）。

下一节《RecordAccumulator类代码分析》