消息队列-kafka-消息发送流程(源码跟踪) 与消息可靠性

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发送消息流程

主线程：主线程只负责组织消息，如果是同步发送会阻塞，如果是异步发送需要传入一个回调函数。

Map集合：存储了主线程的消息。

Sender线程：真正的发送其实是sender去发送到broker中。

源码阅读

1 首先打开Producer.send()可以看到里面的内容

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// 返回值是一个 Future 参数为ProducerRecord
Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record);

java 复制代码

// ProducerRecord定义了这些信息
// 主题
private final String topic;
// 分区
private final Integer partition;
// header
private final Headers headers;
private final K key;
private final V value;
// 时间戳
private final Long timestamp;

2 发送之前的前置处理

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public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback) {
     // intercept the record, which can be potentially modified; this method does not throw exceptions
     // 这里给开发者提供了前置处理的勾子
     ProducerRecord<K, V> interceptedRecord = this.interceptors.onSend(record);
     // 我们最终发送的是经过处理后的消息 并且如果是异步发送会有callback 这个是用户定义的
     return doSend(interceptedRecord, callback);
 }

3 进入真正的发送逻辑Future doSend()

由于是网络通信，所以我们要序列化，在这个函数里面就做了序列化的内容。

java 复制代码

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);
 }

然后我们获取分区

java 复制代码

// 然后这里又是一个策略者模式 也是由用户可以配置的  DefaultPartitioner UniformStickyPartitioner RoundRobinPartitioner 提供了这样三个分区器
private int partition(ProducerRecord<K, V> record, byte[] serializedKey, byte[] serializedValue, Cluster cluster) {
   Integer partition = record.partition();
   return partition != null ?
           partition :
           partitioner.partition(
                   record.topic(), record.key(), serializedKey, record.value(), serializedValue, cluster);
}

4 到了我们的RecordAccumulator，也就是先由主线程发送到了RecordAccumulator

java 复制代码

// 也就是对图中的Map集合
RecordAccumulator.RecordAppendResult result = accumulator.append(tp, timestamp, serializedKey,
                 serializedValue, headers, interceptCallback, remainingWaitMs, true, nowMs);

我们发现里面是用一个MAP存储的一个分区和ProducerBatch 是讲这个消息写到内存里面MemoryRecordsBuilder 通过这个进行写入

java 复制代码

// 可以看到是一个链表实现的双向队列，也就是消息会按append的顺序写到 内存记录中去
private final ConcurrentMap<TopicPartition, Deque<ProducerBatch>> batches;

5 接着我们看,我们append了以后，会有一个判断去唤醒sender线程，见下面的注释

java 复制代码

// 如果说哦我们当前的 这个batch满了或者 我们创建了一个新的batch 这个时候唤醒 sender线程去发送数据
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);
      // 唤醒sender 去发送数据
      this.sender.wakeup();
  }

java 复制代码

// 实现了Runnable 所以我们去看一下RUN方法的逻辑
public class Sender implements Runnable

好上来就是一个循环

java 复制代码

while (running) {
    try {
        runOnce();
    } catch (Exception e) {
        log.error("Uncaught error in kafka producer I/O thread: ", e);
    }
}

接着进入runOnece方法，直接看核心逻辑

java 复制代码

// 从RecordAccumulator 拿数据 然后发送
Map<Integer, List<ProducerBatch>> batches = this.accumulator.drain(cluster, result.readyNodes, this.maxRequestSize, now);
      addToInflightBatches(batches);
// 中间省去了非核心逻辑
sendProduceRequests(batches, now);

如果继续跟踪的话最终是走到了selector.send()里面：

java 复制代码

Send send = request.toSend(destination, header);
 InFlightRequest inFlightRequest = new InFlightRequest(
         clientRequest,
         header,
         isInternalRequest,
         request,
         send,
         now);
 this.inFlightRequests.add(inFlightRequest);
 selector.send(send);

6 接着我们就要看返回逻辑了,可以看到在sendRequest里面sendProduceRequest方法是通过传入了一个回调函数处理返回的。

java 复制代码

RequestCompletionHandler callback = new RequestCompletionHandler() {
          public void onComplete(ClientResponse response) {
              handleProduceResponse(response, recordsByPartition, time.milliseconds());
          }
      };

java 复制代码

// 如果有返回
if (response.hasResponse()) {
          ProduceResponse produceResponse = (ProduceResponse) response.responseBody();
          for (Map.Entry<TopicPartition, ProduceResponse.PartitionResponse> entry : produceResponse.responses().entrySet()) {
              TopicPartition tp = entry.getKey();
              ProduceResponse.PartitionResponse partResp = entry.getValue();
              ProducerBatch batch = batches.get(tp);
              completeBatch(batch, partResp, correlationId, now, receivedTimeMs + produceResponse.throttleTimeMs());
          }
          this.sensors.recordLatency(response.destination(), response.requestLatencyMs());
      }

追踪到ProducerBatch

java 复制代码

if (this.finalState.compareAndSet(null, tryFinalState)) {
        completeFutureAndFireCallbacks(baseOffset, logAppendTime, exception);
        return true;
    }

java 复制代码

private void completeFutureAndFireCallbacks(long baseOffset, long logAppendTime, RuntimeException exception) {
       // Set the future before invoking the callbacks as we rely on its state for the `onCompletion` call
       produceFuture.set(baseOffset, logAppendTime, exception);

       // execute callbacks
       for (Thunk thunk : thunks) {
           try {
               if (exception == null) {
                   RecordMetadata metadata = thunk.future.value();
                   if (thunk.callback != null)
                       thunk.callback.onCompletion(metadata, null);
               } else {
                   if (thunk.callback != null)
                       thunk.callback.onCompletion(null, exception);
               }
           } catch (Exception e) {
               log.error("Error executing user-provided callback on message for topic-partition '{}'", topicPartition, e);
           }
       }

       produceFuture.done();
   }

Thunk 这个其实就是我们在Append的时候的回调：

至此整个流程就完成了，从发送消息，到响应后回调我们的函数。

消息可靠性

java 复制代码

// 所有消费者的配置都在ProducerConfig 里面
public static final String ACKS_CONFIG = "acks";

acks = 0：异步形式，单向发送，不会等待 broker 的响应

acks = 1：主分区保存成功，然后就响应了客户端，并不保证所有的副本分区保存成功

acks = all 或 -1：等待 broker 的响应，然后 broker 等待副本分区的响应，总之数据落地到所有的分区后，才能给到producer 一个响应

在可靠性的保证下，假设一些故障：

Broker 收到消息后，同步 ISR 异常：只要在 -1 的情况下，其实不会造成消息的丢失，因为有重试机制
Broker 收到消息，并同步 ISR 成功，但是响应超时：只要在 -1 的情况下，其实不会造成消息的丢失，因为有重试机制

可靠性能保证哪些，不能保障哪些？

保证了消息不会丢失
不保证消息一定不会重复（消息有重复的概率，需要消费者有幂等性控制机制）