kafka 0.8.1 新producer 源码简单分析

1 背景

最近由于项目需要，需要使用kafka的producer。但是对于c++，kafka官方并没有很好的支持。

在kafka官网上可以找到0.8.x的客户端。可以使用的客户端有C版本客户端，此客户端虽然目前看来还较为活跃，但是代码问题还是较多的，而且对于c++的支持并不是很好。

还有c++版本，虽然该客户端是按照c++的思路设计，但是最近更新时间为2013年12月19日，已经很久没有更新了。

从官方了解到，kafka作者对于现有的producer和consumer的设计是不太满意的。他们打算在kafka 0.9版本里发布新的producer与consumer。

其中新的producer已经被包含到了kafka0.8.1的源码里，官方描述如下。

We are working on a replacement for our existing producer. The code is available in trunk now and can be considered beta quality. Below is the configuration for the new producer

现在新producer还是属于beta版。但是在kafka0.9版本里，新producer与consumer都会成为稳定版，并提供了更多的功能。旧版的producer是由scala实现，为java提供调用api。而新版的producer直接是用java实现的。

具体文档在这https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Client+Rewrite

2 producer基本类的介绍

源码树如下

其中,org.apache.kafka.clients.tools包下的ProducerPerformance.java里包含了producer的最基本用法。

该程序原本是有三个参数的，直接给三个参数硬编码赋值后，代码如下：

public static void main(String[] args) throws Exception {
        String url = "10.134.58.155:9092";
        int numRecords = 100;
        int recordSize = 100;
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty(ProducerConfig.REQUIRED_ACKS_CONFIG, "1");
        props.setProperty(ProducerConfig.BROKER_LIST_CONFIG, url);
        props.setProperty(ProducerConfig.METADATA_FETCH_TIMEOUT_CONFIG, Integer.toString(5 * 1000));
        props.setProperty(ProducerConfig.REQUEST_TIMEOUT_CONFIG, Integer.toString(Integer.MAX_VALUE));
 
        KafkaProducer producer = new KafkaProducer(props);
        Callback callback = new Callback() {
            public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {
                if (e != null)
                    e.printStackTrace();
            }
        };
        byte[] payload = new byte[recordSize];
        Arrays.fill(payload, (byte) 1);
        ProducerRecord record = new ProducerRecord("test6", payload);
        long start = System.currentTimeMillis();
        long maxLatency = -1L;
        long totalLatency = 0;
        int reportingInterval = 1;
        for (int i = 0; i < numRecords; i++) {
            long sendStart = System.currentTimeMillis();
            producer.send(record, callback);
            long sendEllapsed = System.currentTimeMillis() - sendStart;
            maxLatency = Math.max(maxLatency, sendEllapsed);
            totalLatency += sendEllapsed;
            if (i % reportingInterval == 0) {
                System.out.printf("%d  max latency = %d ms, avg latency = %.5f\n",
                                  i,
                                  maxLatency,
                                  (totalLatency / (double) reportingInterval));
                totalLatency = 0L;
                maxLatency = -1L;
            }
        }
        long ellapsed = System.currentTimeMillis() - start;
        double msgsSec = 1000.0 * numRecords / (double) ellapsed;
        double mbSec = msgsSec * (recordSize + Records.LOG_OVERHEAD) / (1024.0 * 1024.0);
        System.out.printf("%d records sent in %d ms ms. %.2f records per second (%.2f mb/sec).", numRecords, ellapsed, msgsSec, mbSec);
        producer.close();
    }

可以看到，运行producer需要三个基本的类ProducerConfig，KafkaProducer，ProducerRecord，另外还有回调函数的类Callback。

ProducerConfig类包含了kafka的各种配置信息，并提供了默认的配置。

ProducerRecord类是向broker发送的消息载体，包括topic，partition，key和value属性。

上面这两个类都很简单。

producer所有操作都包含在KafkaProducer类中。

这个类由Partitioner，Metadata，RecordAccumulator，Sender，Metrics这些类组成。

Partitioner是用来计算一个消息的分片的类。

Metadata顾名思义保存的是kafka集群的元数据，metadata的更新和topic有关。

RecordAccumulator类似于一个队列，所有producer发出的消息都先送到队列中，等待处理。

Sender类使用NIO方式实现了producer消息的发送与接收，sender是一个守护线程，监听读写事件，并

Metrics类，kafka本来是被用于分布式的日志收集与监控的，Metrics类可以注册一些关注的内容，供监控使用。

3源码分析

我们以发送一条消息来分析producer的工作过程。

发送一条消息可以分为异步的两个过程。

入队过程

@Override
    public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord record, Callback callback) {
        try {
            Cluster cluster = metadata.fetch(record.topic(), this.metadataFetchTimeoutMs);
            int partition = partitioner.partition(record, cluster);
            ensureValidSize(record.key(), record.value());
            TopicPartition tp = new TopicPartition(record.topic(), partition);
            FutureRecordMetadata future = accumulator.append(tp, record.key(), record.value(), CompressionType.NONE, callback);
            this.sender.wakeup();
            return future;
        } catch (Exception e) {
            if (callback != null)
                callback.onCompletion(null, e);
            return new FutureFailure(e);
        }
    }

该send函数首先根据topic获取集群的基本数据，如果topic不存在，该函数会阻塞，并更新metadata。

接下来获取分区，并将数据写入该TopicPartition下的队列中。

public FutureRecordMetadata append(TopicPartition tp, byte[] key, byte[] value, CompressionType compression, Callback callback) throws InterruptedException {
        if (closed)
            throw new IllegalStateException("Cannot send after the producer is closed.");
        // check if we have an in-progress batch
        Deque<RecordBatch> dq = dequeFor(tp);
        synchronized (dq) {
            RecordBatch batch = dq.peekLast();
            if (batch != null) {
                FutureRecordMetadata future = batch.tryAppend(key, value, compression, callback);
                if (future != null)
                    return future;
            }
        }
 
        // we don't have an in-progress record batch try to allocate a new batch
        int size = Math.max(this.batchSize, Records.LOG_OVERHEAD + Record.recordSize(key, value));
        ByteBuffer buffer = free.allocate(size);
        synchronized (dq) {
            RecordBatch first = dq.peekLast();
            if (first != null) {
                FutureRecordMetadata future = first.tryAppend(key, value, compression, callback);
                if (future != null) {
                    // Somebody else found us a batch, return the one we waited for! Hopefully this doesn't happen
                    // often...
                    free.deallocate(buffer);
                    return future;
                }
            }
            RecordBatch batch = new RecordBatch(tp, new MemoryRecords(buffer), time.milliseconds());
            FutureRecordMetadata future = Utils.notNull(batch.tryAppend(key, value, compression, callback));
            dq.addLast(batch);
            return future;
        }
    }

这个函数上面有一大段关于send函数的用法，简单来说，send函数可以实现简单的阻塞式发送（利用Future.get（）方法），以及利用回调函数，实现非阻塞发送。

因为这个是一个向套接字写数据的过程，所以入队之后，立刻调用wakeup函数，唤醒阻塞在读数据的sender上，并发送数据。

出队过程

该过程是由守护线程完成的，守护线程不断循环在run函数上

public int run(long now) {
        Cluster cluster = metadata.fetch();
        // get the list of partitions with data ready to send
        List<TopicPartition> ready = this.accumulator.ready(now);
 
        // prune the list of ready topics to eliminate any that we aren't ready to send yet
        List<TopicPartition> sendable = processReadyPartitions(cluster, ready, now);
 
        // should we update our metadata?
        List<NetworkSend> sends = new ArrayList<NetworkSend>(sendable.size());
        InFlightRequest metadataReq = maybeMetadataRequest(cluster, now);
        if (metadataReq != null) {
            sends.add(metadataReq.request);
            this.inFlightRequests.add(metadataReq);
        }
 
        // create produce requests
        List<RecordBatch> batches = this.accumulator.drain(sendable, this.maxRequestSize);
        List<InFlightRequest> requests = collate(cluster, batches);
        for (int i = 0; i < requests.size(); i++) {
            InFlightRequest request = requests.get(i);
            this.inFlightRequests.add(request);
            sends.add(request.request);
        }
 
        // do the I/O
        try {
            this.selector.poll(5L, sends);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
 
        // handle responses, connections, and disconnections
        handleSends(this.selector.completedSends());
        handleResponses(this.selector.completedReceives(), now);
        handleDisconnects(this.selector.disconnected());
        handleConnects(this.selector.connected());
 
        return ready.size();
    }

代码注释很清晰了。。

handleSends实现了入队过程中的future以及回调。

后续的一些对网络协议的封装就不再赘述。下一篇，我会接着分析kafka producer的c客户端librdkafka

第一次写博客或许写的不是很清楚，望大家可以多提提意见，谢谢。