Kafka 生產(chǎn)者的使用和原理
本文將學(xué)習(xí)Kafka生產(chǎn)者的使用和原理，文中使用的kafka-clients版本號為2.6.0。下面進(jìn)入正文，先通過一個示例看下如何使用生產(chǎn)者API發(fā)送消息。
public?class?Producer?{
????
????public?static?void?main(String[]?args)?{
????????//?1.?配置參數(shù)
????????Properties?properties?=?new?Properties();
????????properties.put("bootstrap.servers",?"localhost:9092");
????????properties.put("key.serializer",
????????????????"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
????????properties.put("value.serializer",
????????????????"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
????????//?2.?根據(jù)參數(shù)創(chuàng)建KafkaProducer實例（生產(chǎn)者）
????????KafkaProducer?producer?=?new?KafkaProducer<>(properties);
????????//?3.?創(chuàng)建ProducerRecord實例（消息）
????????ProducerRecord?record?=?new?ProducerRecord<>("topic-demo",?"hello?kafka");
????????//?4.?發(fā)送消息
????????producer.send(record);
????????//?5.?關(guān)閉生產(chǎn)者示例
????????producer.close();
????}
????
}
首先創(chuàng)建一個Properties實例，設(shè)置了三個必填參數(shù)：
bootstrap.servers：broker的地址清單；key.serializer：消息的鍵的序列化器；value.serializer：消息的值的序列化器。
由于broker希望接受的是字節(jié)數(shù)組，所以需要將消息中的鍵值序列化成字節(jié)數(shù)組。在設(shè)置好參數(shù)后，根據(jù)參數(shù)創(chuàng)建KafkaProducer實例，也就是用于發(fā)送消息的生產(chǎn)者，接著再創(chuàng)建準(zhǔn)備發(fā)送的消息ProducerRecord實例，然后使用KafkaProducer的send方法發(fā)送消息，最后再關(guān)閉生產(chǎn)者。
關(guān)于KafkaProducer，我們先記住兩點：
在創(chuàng)建實例的時候，需要指定配置； send方法可發(fā)送消息。
關(guān)于配置我們先只了解這三個必填參數(shù)，下面我們看下send方法，關(guān)于發(fā)送消息的方式有三種：
發(fā)送并忘記（fire-and-forget）
在發(fā)送消息給Kafka時，不關(guān)心消息是否正常到達(dá)，只負(fù)責(zé)成功發(fā)送，存在丟失消息的可能。上面給出的示例就是這種方式。
同步發(fā)送（sync）
send方法的返回值是一個Future對象，當(dāng)調(diào)用其get方法時將阻塞等待Kafka的響應(yīng)。如下：Future?recordMetadataFuture?=?producer.send(record);
RecordMetadata?recordMetadata?=?recordMetadataFuture.get();RecordMetadata對象中包含有消息的一些元數(shù)據(jù)，如消息的主題、分區(qū)號、分區(qū)中的偏移量、時間戳等。異步發(fā)送（async）
在調(diào)用
send方法時，指定回調(diào)函數(shù)，在Kafka返回響應(yīng)時，將調(diào)用該函數(shù)。如下：producer.send(record,?new?Callback()?{
????@Override
????public?void?onCompletion(RecordMetadata?recordMetadata,?Exception?e)?{
????????if?(e?!=?null)?{
????????????e.printStackTrace();
????????}?else?{
????????????System.out.println(recordMetadata.topic()?+?"-"
???????????????????????????????+?recordMetadata.partition()?+?":"?+?recordMetadata.offset());
????????}
????}
});onCompletion有兩個參數(shù)，其類型分別是RecordMetadata和Exception。當(dāng)消息發(fā)送成功時，recordMetadata為非null，而e將為null。當(dāng)消息發(fā)送失敗時，則反之。
下面我們認(rèn)識下消息對象ProducerRecord，封裝了發(fā)送的消息，其定義如下：
public?class?ProducerRecord<K,?V>?{
????private?final?String?topic;??//?主題
????private?final?Integer?partition;??//?分區(qū)號
????private?final?Headers?headers;??//?消息頭部
????private?final?K?key;??//?鍵
????private?final?V?value;??//?值
????private?final?Long?timestamp;??//?時間戳
????//?...其他構(gòu)造方法和成員方法
}
其中主題和值為必填，其余非必填。例如當(dāng)給出了分區(qū)號，則相當(dāng)于指定了分區(qū)，而當(dāng)未給出分區(qū)號時，若給出了鍵，則可用于計算分區(qū)號。關(guān)于消息頭部和時間戳，暫不講述。
在對生產(chǎn)者對象KafkaProducer和消息對象ProducerRecord有了認(rèn)識后，下面我們看下在使用生產(chǎn)者發(fā)送消息時，會使用到的組件有生產(chǎn)者攔截器、序列化器和分區(qū)器。其架構(gòu)（部分）如下：
生產(chǎn)者攔截器： ProducerInterceptor接口，主要用于在消息發(fā)送前做一些準(zhǔn)備工作，比如對消息做過濾，或者修改消息內(nèi)容，也可以用于在發(fā)送回調(diào)邏輯前做一些定制化的需求，例如統(tǒng)計類工作。序列化器， Serializer接口，用于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為字節(jié)數(shù)組。分區(qū)器， Partitioner接口，若未指定分區(qū)號，且提供key。
下面結(jié)合代碼來看下處理過程，加深印象。
public?Future?send(ProducerRecord?record,?Callback?callback) ? {
????//?攔截器，攔截消息進(jìn)行處理
????ProducerRecord?interceptedRecord?=?this.interceptors.onSend(record);
????return?doSend(interceptedRecord,?callback);
}
上面是KafkaProducer的send方法，首先會將消息傳給攔截器的onSend方法，然后進(jìn)入doSend方法。其中doSend方法較長，但內(nèi)容并不復(fù)雜，下面給出了主要步驟的注釋。
private?Future?doSend(ProducerRecord?record,?Callback?callback) ? {
????TopicPartition?tp?=?null;
????try?{
????????throwIfProducerClosed();
????????//?1.確認(rèn)數(shù)據(jù)發(fā)送到的topic的metadata可用
????????long?nowMs?=?time.milliseconds();
????????ClusterAndWaitTime?clusterAndWaitTime;
????????try?{
????????????clusterAndWaitTime?=?waitOnMetadata(record.topic(),?record.partition(),?nowMs,?maxBlockTimeMs);
????????}?catch?(KafkaException?e)?{
????????????if?(metadata.isClosed())
????????????????throw?new?KafkaException("Producer?closed?while?send?in?progress",?e);
????????????throw?e;
????????}
????????nowMs?+=?clusterAndWaitTime.waitedOnMetadataMs;
????????long?remainingWaitMs?=?Math.max(0,?maxBlockTimeMs?-?clusterAndWaitTime.waitedOnMetadataMs);
????????Cluster?cluster?=?clusterAndWaitTime.cluster;
????????//?2.序列化器，序列化消息的key和value
????????byte[]?serializedKey;
????????try?{
????????????serializedKey?=?keySerializer.serialize(record.topic(),?record.headers(),?record.key());
????????}?catch?(ClassCastException?cce)?{
????????????throw?new?SerializationException("Can't?convert?key?of?class?"?+?record.key().getClass().getName()?+
?????????????????????????????????????????????"?to?class?"?+?producerConfig.getClass(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG).getName()?+
?????????????????????????????????????????????"?specified?in?key.serializer",?cce);
????????}
????????byte[]?serializedValue;
????????try?{
????????????serializedValue?=?valueSerializer.serialize(record.topic(),?record.headers(),?record.value());
????????}?catch?(ClassCastException?cce)?{
????????????throw?new?SerializationException("Can't?convert?value?of?class?"?+?record.value().getClass().getName()?+
?????????????????????????????????????????????"?to?class?"?+?producerConfig.getClass(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG).getName()?+
?????????????????????????????????????????????"?specified?in?value.serializer",?cce);
????????}
????????//?3.分區(qū)器，獲取或計算分區(qū)號
????????int?partition?=?partition(record,?serializedKey,?serializedValue,?cluster);
????????tp?=?new?TopicPartition(record.topic(),?partition);
????????setReadOnly(record.headers());
????????Header[]?headers?=?record.headers().toArray();
????????int?serializedSize?=?AbstractRecords.estimateSizeInBytesUpperBound(apiVersions.maxUsableProduceMagic(),
???????????????????????????????????????????????????????????????????????????compressionType,?serializedKey,?serializedValue,?headers);
????????ensureValidRecordSize(serializedSize);
????????long?timestamp?=?record.timestamp()?==?null???nowMs?:?record.timestamp();
????????if?(log.isTraceEnabled())?{
????????????log.trace("Attempting?to?append?record?{}?with?callback?{}?to?topic?{}?partition?{}",?record,?callback,?record.topic(),?partition);
????????}
????????Callback?interceptCallback?=?new?InterceptorCallback<>(callback,?this.interceptors,?tp);
????????if?(transactionManager?!=?null?&&?transactionManager.isTransactional())?{
????????????transactionManager.failIfNotReadyForSend();
????????}
????????//?4.消息累加器，緩存消息
????????RecordAccumulator.RecordAppendResult?result?=?accumulator.append(tp,?timestamp,?serializedKey,
?????????????????????????????????????????????????????????????????????????serializedValue,?headers,?interceptCallback,?remainingWaitMs,?true,?nowMs);
????????if?(result.abortForNewBatch)?{
????????????int?prevPartition?=?partition;
????????????partitioner.onNewBatch(record.topic(),?cluster,?prevPartition);
????????????partition?=?partition(record,?serializedKey,?serializedValue,?cluster);
????????????tp?=?new?TopicPartition(record.topic(),?partition);
????????????if?(log.isTraceEnabled())?{
????????????????log.trace("Retrying?append?due?to?new?batch?creation?for?topic?{}?partition?{}.?The?old?partition?was?{}",?record.topic(),?partition,?prevPartition);
????????????}
????????????//?producer?callback?will?make?sure?to?call?both?'callback'?and?interceptor?callback
????????????interceptCallback?=?new?InterceptorCallback<>(callback,?this.interceptors,?tp);
????????????result?=?accumulator.append(tp,?timestamp,?serializedKey,
????????????????????????????????????????serializedValue,?headers,?interceptCallback,?remainingWaitMs,?false,?nowMs);
????????}
????????if?(transactionManager?!=?null?&&?transactionManager.isTransactional())
????????????transactionManager.maybeAddPartitionToTransaction(tp);
????????//?5.如果batch滿了或者消息大小超過了batch的剩余空間需要創(chuàng)建新的batch
????????//?將喚醒sender線程發(fā)送消息
????????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();
????????}
????????return?result.future;
????}?catch?(ApiException?e)?{
????????log.debug("Exception?occurred?during?message?send:",?e);
????????if?(callback?!=?null)
????????????callback.onCompletion(null,?e);
????????this.errors.record();
????????this.interceptors.onSendError(record,?tp,?e);
????????return?new?FutureFailure(e);
????}?catch?(InterruptedException?e)?{
????????this.errors.record();
????????this.interceptors.onSendError(record,?tp,?e);
????????throw?new?InterruptException(e);
????}?catch?(KafkaException?e)?{
????????this.errors.record();
????????this.interceptors.onSendError(record,?tp,?e);
????????throw?e;
????}?catch?(Exception?e)?{
????????this.interceptors.onSendError(record,?tp,?e);
????????throw?e;
????}
}
doSend方法主要分為5個步驟：
在發(fā)送數(shù)據(jù)前，先確認(rèn)數(shù)據(jù)發(fā)送的topic的metadata是可用的（partition的leader存在即為可用，如果開啟了權(quán)限控制，則還要求client具有相應(yīng)的權(quán)限）； 序列化器，序列化消息的key和value； 分區(qū)器，獲取或計算分區(qū)號； 消息累加器，緩存消息； 在消息累加器中，消息會被放在一個batch中，用于批量發(fā)送，當(dāng)batch滿了或者消息大小超過了batch的剩余空間需要創(chuàng)建新的batch，則將喚醒sender線程發(fā)送消息。
關(guān)于meatadata本文將不深究，序列化器、分區(qū)器前文也給出了介紹。下面我們主要看下消息累加器。
消息累加器，其作用是用于緩存消息，以便批量發(fā)送消息。在RecordAccumulator中用一個ConcurrentMap的map變量保存消息。作為key的TopicPartition封裝了topic和分區(qū)號，而對應(yīng)的value為ProducerBatch的雙端隊列，也就是將發(fā)往同一個分區(qū)的消息緩存在ProducerBatch中。在發(fā)送消息時，Record會被追加在隊列的尾部，即加入到尾部的ProducerBatch中，如果ProducerBatch的空間不足或隊列為空，則將創(chuàng)建新的ProducerBatch，然后追加。當(dāng)ProducerBatch滿了或創(chuàng)建新的ProducerBatch時，將喚醒Sender線程從隊列的頭部獲取ProducerBatch進(jìn)行發(fā)送。
在Sender線程中會將待發(fā)送的ProducerBatch將轉(zhuǎn)換成ProducerBatch放在一個請求中發(fā)送。
Kafak生產(chǎn)者的內(nèi)容就先了解到這，下面通過思維導(dǎo)圖對本文內(nèi)容做一個簡單的回顧：
參考
《深入理解Kafka核心設(shè)計與實踐原理》 《Kafka權(quán)威指南》 Kafka 源碼解析之 Producer 發(fā)送模型（一）:?http://matt33.com/2017/06/25/kafka-producer-send-module/
完
? ? ? ?
???覺得不錯，點個在看~
