1 KafkaProducer 构造器
- 初始化参数配置。
- 初始化记录累加器 RecordAccumulator。
- 初始化 Kafka 连接 KafkaClient，发现集群的所有节点加入缓存。
- 初始化实现了 Runnable 接口的 Sender 对象，并在 ioThread 中启动线程。
2 发送消息
- 执行消息拦截器
- 查询 Kafka 集群元数据
- 序列化 key、value
- 获取分区
- 把消息添加到记录累加器中
- 当 batch 满了，或者创建了新的 batch 后，唤醒 Sender 线程
核心源码如下
public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback) {
// 执行拦截器
ProducerRecord<K, V> interceptedRecord = this.interceptors.onSend(record);
return doSend(interceptedRecord, callback);
}
private Future<RecordMetadata> doSend(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback) {
TopicPartition tp = null;
// 获取元数据
ClusterAndWaitTime clusterAndWaitTime = waitOnMetadata(record.topic(), record.partition(), maxBlockTimeMs);
Cluster cluster = clusterAndWaitTime.cluster;
// 序列化 key、value
byte[] serializedKey = keySerializer.serialize(record.topic(), record.headers(), record.key());
byte[] serializedValue = valueSerializer.serialize(record.topic(), record.headers(), record.value());
// 获取分区。
// 如果为空，会计算 key 的 hash 值，再和该主题的分区总数取余得到分区号；
// 如果 key 也为空，客户端会生成递增的随机整数，再和该主题的分区总数区域得到分区号。
int partition = partition(record, serializedKey, serializedValue, cluster);
tp = new TopicPartition(record.topic(), partition);
// 校验序列化后的记录是否超过限制
int serializedSize = AbstractRecords.estimateSizeInBytesUpperBound(apiVersions.maxUsableProduceMagic(),
compressionType, serializedKey, serializedValue, headers);
ensureValidRecordSize(serializedSize);
// 时间戳，默认是 KafkaProducer 初始化时间
long timestamp = record.timestamp() == null ? time.milliseconds() : record.timestamp();
// 初始化回调和响应的拦截器对象
Callback interceptCallback = new InterceptorCallback<>(callback, this.interceptors, tp);
// 把消息添加到记录累加器中
RecordAccumulator.RecordAppendResult result = accumulator.append(tp, timestamp, serializedKey,
serializedValue, headers, interceptCallback, remainingWaitMs);
if (result.batchIsFull || result.newBatchCreated) {
// 当 batch 满了，或者创建了新的 batch 后，唤醒 Sender 线程
this.sender.wakeup();
}
return result.future;
}2.1 查询元数据
- 如果根据指定的主题和分区能在缓存中查找到，则直接返回元数据，结束流程。
- 否则，设置需要更新元数据的标记 needUpdate=true，并获取当前的 version。
- 唤醒 Sender 线程，当 Sender 线程判断 needUpdate=true 时，发送获取元数据的请求到 broker，获取到后更新 needUpdate=true，version+1。
- 当前线程判断，如果 version 变大，说明元数据已更新，则跳出循环，拉取新的元数据，判断是否匹配到主题和分区，如果没有匹配到，返回第2步。
- 如果 version 没变大，说明元数据还没更新，则调用 wait(long timeout) 方法，等待 timeout 时间后，返回第4步。
- 当第4步获取到匹配的元数据后，返回给 doSend 方法。
核心源码如下
private ClusterAndWaitTime waitOnMetadata(String topic, Integer partition, long maxWaitMs) {
// 获取缓存的集群信息
Cluster cluster = metadata.fetch();
Integer partitionsCount = cluster.partitionCountForTopic(topic);
// Return cached metadata if we have it, and if the record's partition is either undefined
// or within the known partition range
// 如果缓存中的数据满足条件，直接返回缓存中的元数据。
if (partitionsCount != null && (partition == null || partition < partitionsCount))
return new ClusterAndWaitTime(cluster, 0);
long begin = time.milliseconds();
long remainingWaitMs = maxWaitMs;
long elapsed;
do {
// 更新元数据的标记 needUpdate=true，并获取当前的 version。
int version = metadata.requestUpdate();
sender.wakeup(); // 唤醒 Sender 线程
try {
metadata.awaitUpdate(version, remainingWaitMs); // 等待更新
} catch (TimeoutException ex) {
}
cluster = metadata.fetch(); // 重新获取元数据
elapsed = time.milliseconds() - begin;
if (elapsed >= maxWaitMs) // 超出最大等待时间，抛出异常
throw new TimeoutException("Failed to update metadata after " + maxWaitMs + " ms.");
remainingWaitMs = maxWaitMs - elapsed;
partitionsCount = cluster.partitionCountForTopic(topic);
} while (partitionsCount == null); // 分区数量是 0，继续上述循环
if (partition != null && partition >= partitionsCount) { // 当指定的分区号大于等于分数总数时，异常
throw new KafkaException(String.format("Invalid partition given with record: %d is not in the range [0...%d).", partition, partitionsCount));
}
return new ClusterAndWaitTime(cluster, elapsed);
}
// 等待更新
public synchronized void awaitUpdate(final int lastVersion, final long maxWaitMs) throws InterruptedException {
long begin = System.currentTimeMillis();
long remainingWaitMs = maxWaitMs;
// 版本号<=当前版本号，说明未更新，需要继续循环等待更新
while ((this.version <= lastVersion) && !isClosed()) {
if (remainingWaitMs != 0)
wait(remainingWaitMs); // 等待一会再判断
long elapsed = System.currentTimeMillis() - begin;
if (elapsed >= maxWaitMs) // 超过了最大等待时间
throw new TimeoutException("Failed to update metadata after " + maxWaitMs + " ms.");
remainingWaitMs = maxWaitMs - elapsed;
}
}2.2 消息添加到累加器 RecordAccumulator
2.2.1 缓冲池 BufferPool
Kafka 使用缓冲池技术给消息分配堆字节缓存 HeapByteBuffer，缓冲池的空闲队列 free 存放了空闲的缓存队列，优先直接从中取出第一个进行分配缓存，如果缓冲池不够了，利用 ReentrantLock + Condition 构造等待队列，等待缓冲池足够分配。
Kafka 在处理消息响应时，释放分配的内存，并把加入空闲队列 free。
// 缓冲池
public class BufferPool {
// 可用总内存 buffer.memory
private final long totalMemory;
// 一批消息的大小 batch.size
private final int poolableSize;
private final ReentrantLock lock;
// 空闲缓存队列
private final Deque<ByteBuffer> free;
// 等待队列
private final Deque<Condition> waiters;
// 可用未分配的内存总量是nonPooledAvailableMemory和free * poolableSize中字节缓冲区的总和。
private long nonPooledAvailableMemory;
}
// 字节缓冲分配
public ByteBuffer allocate(int size, long maxTimeToBlockMs) throws InterruptedException {
if (size > this.totalMemory)
throw new IllegalArgumentException("消息大小超过总内存");
ByteBuffer buffer = null;
this.lock.lock();
try {
// 直接在空闲队列分配
if (size == poolableSize && !this.free.isEmpty())
return this.free.pollFirst();
// 计算空闲队列总大小
int freeListSize = this.free.size() * this.poolableSize;
if (this.nonPooledAvailableMemory + freeListSize >= size) { // 可用的总内存(未分配的+空闲队列)>消息大小
// we have enough unallocated or pooled memory to immediately
// satisfy the request, but need to allocate the buffer
freeUp(size);
this.nonPooledAvailableMemory -= size; // 未分配内存总数-消息大小
} else { // 内存不够分配
int accumulated = 0;
Condition moreMemory = this.lock.newCondition();
try {
long remainingTimeToBlockNs = TimeUnit.MILLISECONDS.toNanos(maxTimeToBlockMs);
this.waiters.addLast(moreMemory); // 加入等待队列
// loop over and over until we have a buffer or have reserved
// enough memory to allocate one
while (accumulated < size) { // 轮询，直到足够分配内存
long startWaitNs = time.nanoseconds();
long timeNs;
boolean waitingTimeElapsed;
try { // 等待一段时间
waitingTimeElapsed = !moreMemory.await(remainingTimeToBlockNs, TimeUnit.NANOSECONDS);
}
remainingTimeToBlockNs -= timeNs;
// 直接在空闲队列分配
if (accumulated == 0 && size == this.poolableSize && !this.free.isEmpty()) {
buffer = this.free.pollFirst();
accumulated = size;
} else { // 内存不够，accumulated累加计数
freeUp(size - accumulated);
int got = (int) Math.min(size - accumulated, this.nonPooledAvailableMemory);
this.nonPooledAvailableMemory -= got;
accumulated += got;
}
}
accumulated = 0; // 清空
}
}
}
if (buffer == null) // 没有在空闲队列分配到内存，需要在堆上分配内存
return new HeapByteBuffer(size, size);
else
return buffer;
}
private void freeUp(int size) {
while (!this.free.isEmpty() && this.nonPooledAvailableMemory < size)
this.nonPooledAvailableMemory += this.free.pollLast().capacity(); // 释放空闲队列的内存
}
// 处理生产者响应消息时，释放分配的内存
public void deallocate(ByteBuffer buffer, int size) {
lock.lock();
try {
if (size == this.poolableSize && size == buffer.capacity()) {
buffer.clear();
this.free.add(buffer); // 加到空闲队列
} else {
this.nonPooledAvailableMemory += size; // 增加未分配内存数量
}
Condition moreMem = this.waiters.peekFirst();
if (moreMem != null)
moreMem.signal();
} finally {
lock.unlock();
}
}2.2.2 消息缓存 CopyOnWriteMap
累加器使用 CopyOnWriteMap 来缓存消息，key 是主题分区信息，value 是个双端队列，队列中的对象是压缩后的批量消息。
// 累加器缓存
ConcurrentMap<TopicPartition, Deque<ProducerBatch>> batches = new CopyOnWriteMap<>(); CopyOnWriteMap 是线程安全的，是由 Kafka 实现的写时复制 Map，内部定义了 volatile 的 Map，读时不用加锁，直接读取，写时需要加锁，然后拷贝一个 Map 副本进行实际的写入，写入完成后再把原来的 Map 指向修改后的 Map。
双端队列 Deque 实际上就是 ArrayDeque，非线程安全的，需要手动同步。使用双端队列可以在消息发送失败时，把消息直接放回队列头部进行重试。
// 累加消息到缓存
public RecordAppendResult append(TopicPartition tp,
long timestamp,
byte[] key,
byte[] value,
Header[] headers,
Callback callback,
long maxTimeToBlock) throws InterruptedException {
ByteBuffer buffer = null;
try {
Deque<ProducerBatch> dq = getOrCreateDeque(tp); // 检查 batches 是否有该分区的映射，如果没有，则创建一个
synchronized (dq) { // 加锁后分配
RecordAppendResult appendResult = tryAppend(timestamp, key, value, headers, callback, dq);
if (appendResult != null)
return appendResult;
}
byte maxUsableMagic = apiVersions.maxUsableProduceMagic();
// 计算消息大小
int size = Math.max(this.batchSize, AbstractRecords.estimateSizeInBytesUpperBound(maxUsableMagic, compression, key, value, headers));
buffer = free.allocate(size, maxTimeToBlock); // 利用 BufferPool 分配字节缓存
synchronized (dq) { // 加锁后分配
RecordAppendResult appendResult = tryAppend(timestamp, key, value, headers, callback, dq);
// 构造出压缩后的批量消息对象 ProducerBatch
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); // 加入双端队列
return new RecordAppendResult(future, dq.size() > 1 || batch.isFull(), true);
}
}
}