kafka服务端架构总览

Kafka系列文章

基于Kafka2.1解读Producer原理
 基于Kafka2.1解读Consumer原理
 Kafka服务端NIO操作原理解析（一）
Kafka服务端NIO操作原理解析（二）

文章目录

Kafka系列文章
前言
一、kafka服务端的架构
- [1.1 基本概念介绍](#1.1 基本概念介绍)
- [1.2 kafka的特性](#1.2 kafka的特性)
二、kafkaServer
- [2.1 服务端IO](#2.1 服务端IO)
- 2.服务端计算
- [2.3 计算和IO分离](#2.3 计算和IO分离)
总结

前言

kafka服务端，咱们前两篇文章都是围绕kafka的IO进行分析的，读者很难有全貌的理解，也就是整个服务端有哪些功能，以及这些功能之间是如何协作。

一、kafka服务端的架构

1.1 基本概念介绍

其实任何一个系统，总结起来无非都是『计算』+『IO』。只不过针对咱们的平时的业务系统，"计算"比较多，也就是主要是业务逻辑；IO一般涉及到的是RPC服务框架的调用，当然不管是调用其他业务服务、中间件、数据源其实都是RPC，只不过可能是不同的"网络模型+自定义协议"。

1.2 kafka的特性

kafka作为一个开源的MQ框架，当然也是『计算』+『IO』，但是最为人称道的其实就是他的"IO"模型：网络IO+文件IO。

不过kafka还有个厉害的地方，他使用了计算和IO分离的模式。想想咱们自己的业务系统，是不是会写一段IO，写一段业务逻辑，来回穿插？而再回顾下Kafka服务端NIO操作原理解析（一）和
Kafka服务端NIO操作原理解析（二），想想kafka服务端是怎么做的？几乎这两段全是数据的IO逻辑，也就是读取request，写入response的过程。根本不依赖于所谓的逻辑计算，也就是咱们kafka对producer和consumer的请求逻辑实际处理逻辑。

其实想想producer是不是也是这么干的？accumulator不停把数据组装成batches，Sender线程不停遍历batches，然后进行消息发送。producer通过batches，将accumulator和Sender解耦了。

二、kafkaServer

跟kafkaProducer一样，server端也有个主要的类，kafkaServer，不管是IO还是计算的动作都是它的属性的功能

2.1 服务端IO

服务端IO，其实处理的就是两件事：

producer、consumer、follower replica发过来的request，进行封装，放到RequestChannel里，
Processor从自己的responseQueue中获取response，然后通过网络IO写出去
具体见Kafka服务端NIO操作原理解析（一）和
Kafka服务端NIO操作原理解析（二）

2.服务端计算

通过阅读服务端IO就会发现，貌似缺失了一环。

放到RequestChannel里的request被谁处理了？
Processor的responseQueue里的response哪来的？

其实我们可以发现KafkaServer上还有个重要的属性，dataPlaneRequestHandlerPool，顾名思义，requestHandlerPool，那就是个运行池，该运行池的作用其实就是 handle request的。

2.3 计算和IO分离

其实分离、或者说解耦是咱们软件行业特别重要的一个特性以及思想。

服务端通过RequestChannel和Processor的responseQueue，将计算和IO进行了接口；producer呢？通过accumulator的topicInfoMap（其实就是batches）进行解耦