Kafka之Producer原理

1. 生产者发送消息源码分析

java 复制代码

public class  SimpleProducer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties pros=new Properties();
        pros.put("bootstrap.servers","192.168.8.144:9092,192.168.8.145:9092,192.168.8.146:9092");
//        pros.put("bootstrap.servers","192.168.8.147:9092");
        pros.put("key.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        pros.put("value.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        // 0 发出去就确认 | 1 leader 落盘就确认| all(-1) 所有Follower同步完才确认
        pros.put("acks","1");
        // 异常自动重试次数
        pros.put("retries",3);
        // 多少条数据发送一次，默认16K
        pros.put("batch.size",16384);
        // 批量发送的等待时间
        pros.put("linger.ms",5);
        // 客户端缓冲区大小，默认32M，满了也会触发消息发送
        pros.put("buffer.memory",33554432);
        // 获取元数据时生产者的阻塞时间，超时后抛出异常
        pros.put("max.block.ms",3000);

        // 创建Sender线程
        Producer<String,String> producer = new KafkaProducer<String,String>(pros);

        for (int i =0 ;i<1000000;i++) {
            producer.send(new ProducerRecord<String,String>("mytopic",Integer.toString(i),Integer.toString(i)));
            // System.out.println("发送:"+i);
        }

        //producer.send(new ProducerRecord<String,String>("mytopic","1","1"));
        //producer.send(new ProducerRecord<String,String>("mytopic","2","2"));

        producer.close();
    }

a. 首先我们是创建一些kafka的连接配置以及参数配置，然后先new出来一个生产者，创建一个sender线程，由下图源码可以看出，我们在new生产者的时候，kafak会帮我们船舰一个sender线程，并进行了命名和启动

b.随后我们的main线程中，进行批量send发送，那么接下来我们看下send方法

可以看到，在send方法中，还有一个interceptors做了一个拦截器的处理，那么拦截器应该怎么使用的呢?

我们只需要实现ProducerInterceptor中的onsend方法，并且在kafka send消息前进行配置就可以了

java 复制代码

public class ChargingInterceptor implements ProducerInterceptor<String, String> {
    // 发送消息的时候触发
    @Override
    public ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> record) {

        System.out.println("1分钱1条消息，不管那么多反正先扣钱");
        return record;
}

带有拦截器的kafka demo

java 复制代码

 public static void main(String[] args) {

        Properties props=new Properties();
        props.put("bootstrap.servers","192.168.8.144:9092,192.168.8.145:9092,192.168.8.146:9092");
//        props.put("bootstrap.servers","192.168.8.147:9092");
        props.put("key.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        // 0 发出去就确认 | 1 leader 落盘就确认| all 所有Follower同步完才确认
        props.put("acks","1");
        // 异常自动重试次数
        props.put("retries",3);
        // 多少条数据发送一次，默认16K
        props.put("batch.size",16384);
        // 批量发送的等待时间
        props.put("linger.ms",5);
        // 客户端缓冲区大小，默认32M，满了也会触发消息发送
        props.put("buffer.memory",33554432);
        // 获取元数据时生产者的阻塞时间，超时后抛出异常
        props.put("max.block.ms",3000);

        // 添加拦截器
        List<String> interceptors = new ArrayList<>();
        interceptors.add("com.zsc.mq.kafka.javaapi.interceptor.ChargingInterceptor");
        // 这个键就是拦截器的配置，因为拦截器是个list，因此可以实现多个拦截器
        props.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, interceptors);

        Producer<String,String> producer = new KafkaProducer<String,String>(props);

        producer.send(new ProducerRecord<String,String>("mytopic","1","1"));
        producer.send(new ProducerRecord<String,String>("mytopic","2","2"));

        producer.close();

    }

}

c. send方法走完拦截器后，我们进入到dosend方法中，接着看

可以看到，kafka对我们的消息进行了一个序列化，那么序列化方式就是在我们初始配置参数的时候进行配置的，可以指定不同的序列化方式，并且也可以自定义序列化方式，实现序列化接口，增加到配置类中即可

d. 看完序列化，我们的消息发送接着往下面走，进入到分区器流程

由上面可知，我们的分区器如果指定了分区就会走我们指定的分区；消息没有指定分区但是自定义了消息分区器，就会走到消息分区器中，自定义消息器代码如下(实现partitioer接口即可):

java 复制代码

public class SimplePartitioner implements Partitioner {
    public SimplePartitioner() {

    }

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

    @Override
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
        String k = (String) key;
        System.out.println(k);
        if (Integer.parseInt(k) % 2 == 0){
            return 0;
        }else{
            return 1;
        }
        // return Integer.parseInt(k)%2;

    }

    @Override
    public void close() {
    }

还有第三个情况，既没有指定也没有自定义分区器。那么key不为空，那就是走hash取模算法；key也会空的话，就是采用粘连策略(根据topic来确定在哪里存储)

e. 当我们消息的分区器走完之后，就进入到我们的累加器，在上篇博客MQ之初识kafka-CSDN博客我们介绍组件的时候就提到过，kafka为了提升高吞吐，查询效率快，消息并不是堆积在一起的，而是一批一批去放的，因此经过一个累加器。

可以看到按批次添加到累加器中，那么添加到累加器之后，是怎么触发流程的呢?

f . 顺着源码再往下看，可以看到一个判断，当累加器的批次满了的话或者是刚创建的批次，就会去唤醒sender线程，向Broker中发送消息。

生产者发送消息的整个流程图如下所示:

2. ACK应答机制与ISR机制

2.1 服务器端响应策略的必要性

如图所示，我们正常的执行流程是生产者producer向leader中发送消息，然后leader同步到两个follower副本中，那么当发送消息的过程中服务异常的话，我们的leader就接收不到消息了，因此需要一个应答机制来保证我们能够接收到消息，如果leader没有接收到消息，就触发重发机制，让producer重新发送消息给leader

2.2 ACK应答机制

kafka中提供了三种可靠性级别，可以根据对可靠性和延迟性的要求进行选择

1.acks = 0 producer 不等待 broker动作、直接返回ack
2.acks = 1(默认) producer等待broker 动作、 leader 落盘成功、返回 ack
3.acks=-1(all) producer 等待 broker 动作、 leader&follower 全部落盘成功、返回 ack

props.put("ack","0"); 不等待ACK

这种情况是说我们的producer发送消息给leader,leader异步返回ack给peoducer告诉消息已经发送成功了，这种正常存储的情况下肯定是没有问题的。但是如果还没有同步副本的情况下，我们的leader此时挂掉了，而producer已经收到了应答，因此不会再重发消息。当再次重启leader所在的服务器时，数据就丢失了

props.put("ack","1"); Leader落盘、返回ACK(默认)

这种下，我们peoducer确定了leader已经落盘了，但是如果极端情况下，leader还没有同步副本给follower，那么此时leader服务器挂了，数据是不是也就丢失了，因为也还没有进行备份

props.put("ack","-1"); Leader和全部Follower落盘、返回ACK

这种情况是我们的producer等待leader和follower全部落盘成功后，进行ack响应，这种策略的可靠性最高，但是吞吐量是最低的，因此要根据具体业务具体配置。那么这种策略是不是就没有什么问题了呢?当然也有，比如当leader和follower都落盘后，再返回应答信号时，leader挂了，那么peoducer没有收到消息，就会任务leader没有接收到消息，还是会对消息进行重发，那这个问题怎么解决呢? 可以用消息幂等性(在第三章进行赘述说明)

应答异常

如上图，当一个flower挂了的情况下，是不是我们的leader就没法同步了，没法同步，就会造成整个链路的阻塞，peoducer没收到应答信息还啥也不知道，又往leader发消息，如果这样持续下去，服务是不是就该崩了，因此引入了一个ISR机制。

2.3 ISR机制

ISR是一组动态维护的同步副本集合，它的作用就是把leader和follower同时放到一个ISR队列中，比如上面的P0_R0挂掉了，同步不积极，那么就把它移除ISR队列，默认为30s，可以经过replica.lag.time.max.ms进行配置，当ISR中的队列都同步完了的话，就返回ACK应答信号

AR = ISR+OSR

3. 消息幂等性

发送消息情形-1: 正常发送

发送消息情形-2：消息发送失败，触发消息重发，造成消息重发写入

发送消息情形-3：消息发送失败，触发消息重发，消息不重复写入

如上图所示，是怎么保证消息不被重复写入的呢?利用幂等性，在发送消息的时候新增两个参数PID与Sequence Number分别代表生产者ID和消息的编码，那么Broker存储的时候也会多加一点空间存储这两个值，当ack应答异常时，再次重发消息到队列中时，就会进行一次判断a.如果PID和sequence Number都相等，则消息写入队列失败，b.如果Sequence Number为1 则顺序写入 c.如果Sequence Number为2，则抛出异常，表示数据有丢失

幂等性生产者发送消息流程总结:

1 、 Producer 端发送消息（消息本身、 PID 、 Sequence Number ）
2 、 Broker 端接收到消息（将消息和 PID 、 Sequence Number 一起保存）
3 、若 ACK 响应失败，生产者重试，再次发送消息

kafka是在Broker端完成的去重处理

4. Kafka生产者事务

生产者的幂等性只能保证在单分区单会话的场景下有效，因此对于多分区来说，kafka事务就提供了对多个分区写入操作的原子性。但是kafka事务的前提是开启幂等性。

kafka事务API的相关方法

initTransactions() 初始化事务
beginTransaction() 开启事务
commitTransaction() 提交事务
abortTransaction() 中止事务
sendOffsetsToTransaction()

事务的一个demo

java 复制代码

    public static void main(String[] args) {
        Properties props=new Properties();
        //props.put("bootstrap.servers","192.168.8.144:9092,192.168.8.145:9092,192.168.8.146:9092");
        props.put("bootstrap.servers","192.168.8.147:9092");
        props.put("key.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        // 0 发出去就确认 | 1 leader 落盘就确认| all或-1 所有Follower同步完才确认
        props.put("acks","all");
        // 异常自动重试次数
        props.put("retries",3);
        // 多少条数据发送一次，默认16K
        props.put("batch.size",16384);
        // 批量发送的等待时间
        props.put("linger.ms",5);
        // 客户端缓冲区大小，默认32M，满了也会触发消息发送
        props.put("buffer.memory",33554432);
        // 获取元数据时生产者的阻塞时间，超时后抛出异常
        props.put("max.block.ms",3000);

        props.put("enable.idempotence",true);
        // 事务ID，唯一
        props.put("transactional.id", UUID.randomUUID().toString());

        Producer<String,String> producer = new KafkaProducer<String,String>(props);

        // 初始化事务
        producer.initTransactions();

        try {
            producer.beginTransaction();
            producer.send(new ProducerRecord<String,String>("transaction-test","1","1"));
            producer.send(new ProducerRecord<String,String>("transaction-test","2","2"));
//            Integer i = 1/0;
            producer.send(new ProducerRecord<String,String>("transaction-test","3","3"));
            // 提交事务
            producer.commitTransaction();
        } catch (KafkaException e) {
            // 中止事务
            producer.abortTransaction();
        }


        producer.close();
    }
}

kafka事务操作的基本流程

最后标记消费状态后，就可以进行消费了

kafka的事务细节流程:

5. 总结

本文主要是介绍了kafka生产者端的一些原理，先是从源码出发，介绍了生产者发送消息到Broker经历的一系列过程:先是创建了一个sender线程，然后在发送消息的过程中一次经过拦截器、累加器、分区器最后根据分区的批量消息是否新建或者满了来触发sender线程发送到Broker服务器中。随后我们介绍了，peoducer跟broker服务器之间的交互采用的是应答机制，在这里有3种配置，可根据业务需要来具体配置，当配置-1的时候，我们分析了为什么会出现重发消息的问题，通过幂等性来保证，follower从节点挂了的情况下，应答异常，采用ISR队列机制进行避免。但是幂等性只能保证单分区单会话的场景，而针对多分区的情况下，kafka主要是采用分布式事务来解决，利用分布式ID，事务coordinattor和事务日志分二PC提交，并且对事务的状态进行存储标记，当事务的状态更改为可消费的时候，才会进行消费。