kafka内存池设计的艺术_kafka内存池设计的优势

        kafka之所以能够做到高吞吐，究其原因是因为生产者发送消息使用的是攒批发送的方式。这样做的好处还有可以减少网络上的资源消耗。在新版的Kafka Producer中，设计了一个内存缓冲池，在创建Producer时会默认创建一个大小为32M的缓冲池，也可以通过buffer.memory参数指定缓冲池的大小，同时缓冲池被切分成多个内存块，内存块的大小就是我们创建Producer时传的batch.size大小，默认大小16384，而每个Batch都会包含一个batch.size大小的内存块，消息就是存放在内存块当中。

        kafka设计这样一个内存缓冲池的好处是什么呢？新版本的kafka是由Java语言实现的，Java语言中有GC机制，在高并发的场景下，如果频繁的创建ByteBuffer对象，然后再销毁ByteBuffer对象，势必会影响性能，甚至还会引发Java GC中的Stop the world，这一问题，让应用停止响应。kafka Producer是通过在RecordAccumulator中调用append方法添加一条消息到RecordAccumulator中，这个方法会调用BufferPool中的allocate方法来申请一个ByteBuffer。BufferPool是kafka设计的一个内存缓冲池，它大体上分为两部分：Deque<ByteBuffer> free和availableMemory。free中存储的一个ByteBuffer内存块是16KB。当RecordAccumulator去调用BufferPool的allocate时根据传入的size，判断由哪个内存区域分配内存块。在构建RecordAccumulator对象的时候，传入的batchSize参数是由batch.size提供的，默认是16384byte，也就是16kb。也就是kafka默认一个批次是16kb大小。如果是16kb，直接从Deque<ByteBuffer> free中拿一个返回，不过不是则从availableMemory重新分配。下图是BufferPool的组成结构和流程：

        类BufferPool

        重要字段如下：

// BufferPool总内存，默认32M
private final long totalMemory;
// 可以池化的内存大小，在RecordAccumulator构造函数中调用BufferPool构造函数，
// 传入的是batchSize来给这个变量赋值，也就是定义了一个批次的大小。
private final int poolableSize;
// 因为会有多线程并发创建和回收ByteBuffer，所以使用锁控制并发，保证了线程安全。
private final ReentrantLock lock;
// 可以用于池化的内存。
private final Deque<ByteBuffer> free;
// 因为会有申请不到足够内存的线程，线程为了等待其他线程释放内存而阻塞等待，
// 对应的Condition对象会进入该队列。
private final Deque<Condition> waiters;
// 可以额外在分配的内存。
private long availableMemory;

        接下来我们来看看BufferPool中的allocate方法。该方法的作用根据给定的size，在BufferPool中分配一个buffer。如果没有足够的内存用于分配并且BufferPool配置为阻塞模式，则这个方法会阻塞。

public ByteBuffer allocate(int size, long maxTimeToBlockMs) throws InterruptedException {
        if (size > this.totalMemory)
            throw new IllegalArgumentException("Attempt to allocate " + size + " bytes, but there is a hard limit of "
                                             + this.totalMemory + " on memory allocations.");
        // 加锁同步
        this.lock.lock();
        try {
            // check if we have a free buffer of the right size pooled
            // 请求的是poolableSize指定大小的ByteBuffer，且free Deque中有空闲的ByteBuffer。
            if (size == poolableSize && !this.free.isEmpty())
                return this.free.pollFirst();
            // 当申请的空间大小不是poolableSize，则执行下面的处理。
            // free队列中都是poolableSize大小的ByteBuffer，可以直接计算整个free队列的空间。
            // now check if the request is immediately satisfiable with the
            // memory on hand or if we need to block
            int freeListSize = this.free.size() * this.poolableSize;
            // 可用内存加上内存队列上的内存数，即总内存。
            if (this.availableMemory + freeListSize >= size) {
                // 为了让availableMemory > size，freeUp()方法会从free队列中不断释放ByteBuffer，直到availableMemory满足这次申请。
                // we have enough unallocated or pooled memory to immediately
                // satisfy the request
                freeUp(size);
                // 减少availableMemory
                this.availableMemory -= size;
                lock.unlock();
                return ByteBuffer.allocate(size);
            } else {
                // we are out of memory and will have to block
                int accumulated = 0;
                ByteBuffer buffer = null;
                Condition moreMemory = this.lock.newCondition();
                long remainingTimeToBlockNs = TimeUnit.MILLISECONDS.toNanos(maxTimeToBlockMs);
                // 将Condition添加到waiters中。
                this.waiters.addLast(moreMemory);
                // loop over and over until we have a buffer or have reserved
                // enough memory to allocate one
                while (accumulated < size) {
                    long startWaitNs = time.nanoseconds();
                    long timeNs;
                    boolean waitingTimeElapsed;
                    try {
                        waitingTimeElapsed = !moreMemory.await(remainingTimeToBlockNs, TimeUnit.NANOSECONDS);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        this.waiters.remove(moreMemory);
                        throw e;
                    } finally {
                        long endWaitNs = time.nanoseconds();
                        timeNs = Math.max(0L, endWaitNs - startWaitNs);
                        this.waitTime.record(timeNs, time.milliseconds());
                    }
                    if (waitingTimeElapsed) {
                        this.waiters.remove(moreMemory);
                        throw new TimeoutException("Failed to allocate memory within the configured max blocking time " + maxTimeToBlockMs + " ms.");
                    }
 
                    remainingTimeToBlockNs -= timeNs;
                    // check if we can satisfy this request from the free list,
                    // otherwise allocate memory
                    if (accumulated == 0 && size == this.poolableSize && !this.free.isEmpty()) {
                        // just grab a buffer from the free list
                        buffer = this.free.pollFirst();
                        accumulated = size;
                    } else {
                        // we'll need to allocate memory, but we may only get
                        // part of what we need on this iteration
                        freeUp(size - accumulated);
                        int got = (int) Math.min(size - accumulated, this.availableMemory);
                        this.availableMemory -= got;
                        accumulated += got;
                    }
                }
                // remove the condition for this thread to let the next thread
                // in line start getting memory
                Condition removed = this.waiters.removeFirst();
                if (removed != moreMemory)
                    throw new IllegalStateException("Wrong condition: this shouldn't happen.");
                // signal any additional waiters if there is more memory left
                // over for them
                if (this.availableMemory > 0 || !this.free.isEmpty()) {
                    if (!this.waiters.isEmpty())
                        this.waiters.peekFirst().signal();
                }
                // unlock and return the buffer
                lock.unlock();
                if (buffer == null)
                    return ByteBuffer.allocate(size);
                else
                    return buffer;
            }
        } finally {
            if (lock.isHeldByCurrentThread())
                lock.unlock();
        }
    }

下面我们来总结一下allocate方法的逻辑。

1. 如果本次申请的内存size大于totalMemory，就抛出异常，内存停止分配直接返回。
2. 因为会存在多线程内存分配的场景，所以调用lock的lock方法进行加锁操作。
3. 如果请求内存分配的size等于Kafka Producer配置的批次大小（默认16k），则直接从ByteBuffer队列中返回一个内存块。这样做的好处是减少内存的频繁创建和GC，提高Kafka的吞吐量和性能。
4. 如果本次申请的内存size大于了Kafka Producer配置的批次大小（默认16k），代表本次生成的消息ByteBuffer队列提供的默认批次大小16k的内存块不能满足需求，需要重新申请内存空间。
5. 计算已经分配好并且已经回收的空闲内存块总大小。
6. 如果可用内存加上已经分配好并且已经回收的空闲内存块总大小大于申请的内存分配size，在freeUp方法中判断如果free不是空的，并且availableMemory小于申请的内存分配size，则回收free中的内存，添加到availableMemory。之后从freeUp方法返回，进行this.availableMemory -= size操作，解锁，分配内存空间。
7. 如果可用内存加上已经分配好并且已经回收的空闲内存块总大小不大于申请的内存分配size，首先定义一个accumulate变量，用于记录已经收集的内存大小。创建一个当前线程对应的Condition实例，记录剩余阻塞时间变量，将创建的Condition对象添加到变量名为waiters的队列中，下面是一个while循环操作，循环的条件是判断accumulate变量是否小于申请的内存分配size，如果小于则执行循环操作。在这个循环中，先记录当前系统时间毫秒（startWaitNs）作为开始等待的时间，之后调用Condition实例的await方法休眠等待其他线程释放内存后，调用signal方法，在唤醒当前线程继续执行逻辑。唤醒之后，如果Condition实例的await方法返回false，则代表等待超时了，程序会从变量名为waiters的队列中移除当前的Condition实例，之后抛出TimeoutException，内存分配失败。如果没有等待超时，上一步的await方法的final块中会记录一个等待消耗时间（timeNs = Math.max(0L, endWaitNs - startWaitNs)），之后从剩余阻塞时间中减去等待消耗时间，也就是说Kafka要达到阻塞等待的时间越来越少的效果。
8. 如果这时accumulate == 0 && size == this.poolableSize && !this.free.isEmpty()，直接从free队列中返回第一个ByteBuffer对象，修改accumulate变量的值为size。
9. 如果不是accumulate == 0 && size == this.poolableSize && !this.free.isEmpty()，执行freeUp方法，不过此时比较的不是size了，而是size - accumulate的大小，因为是在循环里调用，要比较availableMemory 和还剩下size的大小关系。计算获得了多少内存，然后累加accumulate变量。
10. accumulate大于size退出while循环，从waiters变量中移除第一个Condition实例，如果移除的不是当前线程对应的Condition实例，则抛出IllegalStateException，否则判断如果this.availableMemory > 0 || !this.free.isEmpty()，再判断如果waiters不是空，此时程序的逻辑是，有内存空间并且内存池也可以用，还存在等待分配内存的线程，则从waiters队列中获得一个Condition实例，并调用signal方法唤醒其关联的线程。
11. 最后解锁，如果此时buffer还是空，说明size不是Kafka Producer中配置的batchSize参数，需要调用ByteBuffer.allocate(size)方法，来额外分配内存。否则直接返回buffer实例。
12. 在整个的final块中调用unlock方法进行解锁，防止当前线程长时间独占锁。

我把allocate方法用流程图再来画一下。