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Kafka 生产者解析

一、消息发送

1.1 数据生产流程

数据生产流程图解：
Kafka 生产者解析-LMLPHP

  1. Producer创建时，会创建⼀个Sender线程并设置为守护线程
  2. ⽣产消息时，内部其实是异步流程；⽣产的消息先经过拦截器->序列化器->分区器，然后将消息缓存在缓冲区（该缓冲区也是在Producer创建时创建）
  3. 批次发送的条件为：缓冲区数据⼤⼩达到 batch.size 或者 linger.ms 达到上限，哪个先达到就算哪个
  4. 批次发送后，发往指定分区，然后落盘到 broker；如果⽣产者配置了retrires参数⼤于0并且失败原因允许重试，那么客户端内部会对该消息进⾏重试
  5. 落盘到broker成功，返回⽣产元数据给⽣产者
  6. 元数据返回有两种⽅式：⼀种是通过阻塞直接返回，另⼀种是通过回调返回

1.2 必要的参数配置

先来看看我们一般在程序中是怎么配置的：
Kafka 生产者解析-LMLPHP

最常用的配置项：

1.3 拦截器

1.3.1 拦截器介绍

Producer 的拦截器（Interceptor）和 Consumer 的 Interceptor 主要⽤于实现Client端的定制化控制逻辑。
对于Producer⽽⾔，Interceptor使得⽤户在消息发送前以及Producer回调逻辑前有机会对消息做⼀些定制化需求，⽐如修改消息等。同时，Producer允许⽤户指定多个Interceptor按序作⽤于同⼀条消息从⽽形成⼀个拦截链(Interceptor Chain)。Intercetpor 的实现接⼝是org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor，其定义的⽅法包括：

  • onSend(ProducerRecord)：该⽅法封装进KafkaProducer.send⽅法中，即运⾏在⽤户主线程中。Producer确保在消息被序列化以计算分区前调⽤该⽅法。⽤户可以在该⽅法中对消息做任何操作，但最好保证不要修改消息所属的topic和分区，否则会影响⽬标分区的计算。
  • onAcknowledgement(RecordMetadata, Exception)：该⽅法会在消息被应答之前或消息发送失败时调⽤，并且通常都是在Producer回调逻辑触发之前。onAcknowledgement运⾏在Producer的IO线程中，因此不要在该⽅法中放⼊很重的逻辑，否则会拖慢Producer的消息发送效率。
  • close：关闭Interceptor，主要⽤于执⾏⼀些资源清理⼯作。

如前所述，Interceptor可能被运⾏在多个线程中，因此在具体实现时⽤户需要⾃⾏确保线程安全。另外倘若指定了多个Interceptor，则Producer将按照指定顺序调⽤它们，并仅仅是捕获每个Interceptor可能抛出的异常记录到错误⽇志中⽽⾮在向上传递。这在使⽤过程中要特别留意。

1.3.2 自定义拦截器

自定义拦截器步骤：

  1. 实现ProducerInterceptor接⼝
  2. 在KafkaProducer的设置中设置⾃定义的拦截器

自定义拦截器 1：

public class InterceptorOne<Key, Value> implements ProducerInterceptor<Key, Value> {
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(InterceptorOne.class);

    @Override
    public ProducerRecord<Key, Value> onSend(ProducerRecord<Key, Value> record) {
        System.out.println("拦截器1---go");
        // 此处根据业务需要对相关的数据作修改
        String topic = record.topic();
        Integer partition = record.partition();
        Long timestamp = record.timestamp();
        Key key = record.key();
        Value value = record.value();
        Headers headers = record.headers();
        // 添加消息头
        headers.add("interceptor", "interceptorOne".getBytes());
        ProducerRecord<Key, Value> newRecord = new ProducerRecord<Key, Value>(topic,
                partition, timestamp, key, value, headers);
        return newRecord;
    }

    @Override
    public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
        System.out.println("拦截器1---back");
        if (exception != null) {
            // 如果发⽣异常，记录⽇志中
            LOGGER.error(exception.getMessage());
        }
    }

    @Override
    public void close() {

    }

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {

    }
}

照着 拦截器 1 再加两个拦截器。

生产者

public class MyProducer1 {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
        Map<String, Object> configs = new HashMap<>();
        // 设置连接Kafka的初始连接⽤到的服务器地址
        // 如果是集群，则可以通过此初始连接发现集群中的其他broker
        configs.put("bootstrap.servers", "192.168.0.102:9092");
        // 设置key的序列化器
        configs.put("key.serializer", IntegerSerializer.class);
        // 设置⾃定义的序列化类
        configs.put("value.serializer", UserSerializer.class);
        // 设置自定义分区器
        configs.put("partitioner.class", "com.mfc.config.MyPartitioner");
        // 设置拦截器
        configs.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG,
                "com.mfc.interceptor.InterceptorOne,"
                        + "com.mfc.interceptor.InterceptorTwo,"
                        + "com.mfc.interceptor.InterceptorThree");

        KafkaProducer<Integer, User> producer = new KafkaProducer<>(configs);
        User user = new User();
        user.setUserId(1001);
        user.setUsername("阿彪");

        // ⽤于封装Producer的消息
        ProducerRecord<Integer, User> record = new ProducerRecord<>(
                "topic_1", // 主题名称
                0, // 分区编号
                user.getUserId(), // 数字作为key
                user // user 对象作为value
        );
        producer.send(record, new Callback() {
            @Override
            public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {
                if (e == null) {
                    System.out.println("消息发送成功：" + metadata.topic() + "\t"
                            + metadata.partition() + "\t"
                            + metadata.offset());
                } else {
                    System.out.println("消息发送异常");
                }
            }
        });

        // 关闭⽣产者
        producer.close();
    }
}

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1.4 序列化器

1.4.1 Kafka 自带序列化器

Kafka使⽤org.apache.kafka.common.serialization.Serializer接⼝⽤于定义序列化器，将泛型指定类型的数据转换为字节数组。

package org.apache.kafka.common.serialization;

import java.io.Closeable;
import java.util.Map;

/**
将对象转换为byte数组的接⼝
该接⼝的实现类需要提供⽆参构造器
@param <T> 从哪个类型转换
*/
public interface Serializer<T> extends Closeable {
    /*
    类的配置信息
    @param configs key/value pairs
    @param isKey key的序列化还是value的序列化
    */
    void configure(Map<String, ?> var1, boolean var2);

    /*
    将对象转换为字节数组
     @param topic 主题名称
     @param data 需要转换的对象
     @return 序列化的字节数组
    */
    byte[] serialize(String var1, T var2);

    /*
    关闭序列化器
    该⽅法需要提供幂等性，因为可能调⽤多次。
    */
    void close();
}

系统提供了该接⼝的⼦接⼝以及实现类：

org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer

org.apache.kafka.common.serialization.ByteBufferSerializer

org.apache.kafka.common.serialization.BytesSerializer

org.apache.kafka.common.serialization.DoubleSerializer

org.apache.kafka.common.serialization.FloatSerializer

org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer

org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

org.apache.kafka.common.serialization.LongSerializer

org.apache.kafka.common.serialization.ShortSerializer

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1.4.2 自定义序列化器

数据的序列化⼀般⽣产中使⽤ avro。

⾃定义序列化器需要实现 org.apache.kafka.common.serialization.Serializer<T> 接⼝，并实现其中的serialize⽅法。

实体类

public class User {
    private Integer userId;
    private String username;
    // set、get方法省略
}

自定义序列化器

public class UserSerializer implements Serializer<User> {
    @Override
    public void configure(Map<String, ?> map, boolean b) {
        // do Nothing
    }

    @Override
    public byte[] serialize(String topic, User user) {
        try {
            // 如果数据是null，则返回null
            if (user == null) return null;
            Integer userId = user.getUserId();
            String username = user.getUsername();
            int length = 0;
            byte[] bytes = null;
            if (null != username) {
                bytes = username.getBytes("utf-8");
                length = bytes.length;
            }
            ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(4 + 4 + length);
            buffer.putInt(userId);
            buffer.putInt(length);
            buffer.put(bytes);
            return buffer.array();
        } catch (UnsupportedEncodingException e) {
            throw new SerializationException("序列化数据异常");
        }
    }

    @Override
    public void close() {
        // do Nothing
    }
}

生产者：

public class MyProducer1 {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
        Map<String, Object> configs = new HashMap<>();
        // 设置连接Kafka的初始连接⽤到的服务器地址
        // 如果是集群，则可以通过此初始连接发现集群中的其他broker
        configs.put("bootstrap.servers", "192.168.0.102:9092");
        // 设置key的序列化器
        configs.put("key.serializer", IntegerSerializer.class);
        // 设置⾃定义的序列化类
        configs.put("value.serializer", UserSerializer.class);

        KafkaProducer<Integer, User> producer = new KafkaProducer<>(configs);
        User user = new User();
        user.setUserId(1001);
        user.setUsername("阿彪");

        // ⽤于封装Producer的消息
        ProducerRecord<Integer, User> record = new ProducerRecord<>(
                "topic_1", // 主题名称
                0, // 分区编号
                user.getUserId(), // 数字作为key
                user // user 对象作为value
        );
        producer.send(record, new Callback() {
            @Override
            public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {
                if (e == null) {
                    System.out.println("消息发送成功：" + metadata.topic() + "\t"
                            + metadata.partition() + "\t"
                            + metadata.offset());
                } else {
                    System.out.println("消息发送异常");
                }
            }
        });

        // 关闭⽣产者
        producer.close();
    }
}

1.5 分区器

1.5.1 Kafka 自带分区器

默认（DefaultPartitioner）分区计算：

  1. 如果record提供了分区号，则使⽤record提供的分区号
  2. 如果record没有提供分区号，则使⽤key的序列化后的值的hash值对分区数量取模
  3. 如果record没有提供分区号，也没有提供key，则使⽤轮询的⽅式分配分区号。
    • 会⾸先在可⽤的分区中分配分区号
    • 如果没有可⽤的分区，则在该主题所有分区中分配分区号。

看一下kafka的生产者（KafkaProducer）源码：
Kafka 生产者解析-LMLPHP

再看Kafka自带的默认分区器（DefaultPartitioner）:
Kafka 生产者解析-LMLPHP

默认的分区器实现了 Partitioner 接口，先看一下接口：

public interface Partitioner extends Configurable, Closeable {

    /**
     * 为指定的消息记录计算分区值
     *
     * @param topic 主题名称
     * @param key 根据该key的值进⾏分区计算，如果没有则为null
     * @param keyBytes key的序列化字节数组，根据该数组进⾏分区计算。如果没有key，则为null
     * @param value 根据value值进⾏分区计算，如果没有，则为null
     * @param valueBytes value的序列化字节数组，根据此值进⾏分区计算。如果没有，则为null
     * @param cluster 当前集群的元数据
     */
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster);

    /**
     * 关闭分区器的时候调⽤该⽅法
     */
    public void close();

}
1.5.2 自定义分区器

如果要⾃定义分区器，则需要

  1. ⾸先开发Partitioner接⼝的实现类
  2. 在KafkaProducer中进⾏设置：configs.put("partitioner.class", "xxx.xx.Xxx.class")

实现Partitioner接⼝⾃定义分区器：

public class MyPartitioner implements Partitioner {
    @Override
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
        return 0;
    }

    @Override
    public void close() {

    }

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {

    }
}

然后在⽣产者中配置：
Kafka 生产者解析-LMLPHP

二、消息发送原理

原理图解：
Kafka 生产者解析-LMLPHP

由上图可以看出：KafkaProducer 有两个基本线程：

  • 主线程：负责消息创建，拦截器，序列化器，分区器等操作，并将消息追加到消息收集器RecoderAccumulator中；
    • 消息收集器RecoderAccumulator为每个分区都维护了⼀个 Deque<ProducerBatch> 类型的双端队列。
    • ProducerBatch 可以理解为是 ProducerRecord 的集合，批量发送有利于提升吞吐量，降低⽹络影响；
    • 由于⽣产者客户端使⽤ java.io.ByteBuffer 在发送消息之前进⾏消息保存，并维护了⼀个 BufferPool 实现 ByteBuffer 的复⽤；该缓存池只针对特定⼤⼩（ batch.size 指定）的 ByteBuffer进⾏管理，对于消息过⼤的缓存，不能做到重复利⽤。
    • 每次追加⼀条ProducerRecord消息，会寻找/新建对应的双端队列，从其尾部获取⼀个ProducerBatch，判断当前消息的⼤⼩是否可以写⼊该批次中。若可以写⼊则写⼊；若不可以写⼊，则新建⼀个ProducerBatch，判断该消息⼤⼩是否超过客户端参数配置 batch.size 的值，不超过，则以 batch.size建⽴新的ProducerBatch，这样⽅便进⾏缓存重复利⽤；若超过，则以计算的消息⼤⼩建⽴对应的 ProducerBatch ，缺点就是该内存不能被复⽤了。
  • Sender线程：
    • 该线程从消息收集器获取缓存的消息，将其处理为 <Node, List<ProducerBatch> 的形式， Node 表示集群的broker节点。
    • 进⼀步将<Node, List<ProducerBatch>转化为<Node, Request>形式，此时才可以向服务端发送数据。
    • 在发送之前，Sender线程将消息以 Map<NodeId, Deque<Request>> 的形式保存到 InFlightRequests 中进⾏缓存，可以通过其获取 leastLoadedNode ,即当前Node中负载压⼒最⼩的⼀个，以实现消息的尽快发出。

三、更多生产者参数配置

05-19 10:19
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