代码使用的是 0.10.1.0 版本的 Kafka examples Producer 代码
代码在源码包的 kafka.examples.Producer 中
Kafka Producer 代码
public class Producer extends Thread {
// 发送的数据是 K V 结构，对应上类型
private final KafkaProducer<Integer, String> producer;
private final String topic;
private final Boolean isAsync;
/**
* 构造方法，初始化生产者对象
*/
public Producer(String topic, Boolean isAsync) {
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("client.id", "DemoProducer");
// 设置序列化的类，二进制格式传输，消费者，消费数据的时候，就需要进行反序列化，对 key value 进行序列化
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
// 初始化 KafkaProducer
producer = new KafkaProducer<>(props);
this.topic = topic;
this.isAsync = isAsync;
}
public void run() {
int messageNo = 1;
// 一直往 kafka 发送数据
while (true) {
String messageStr = "Message_" + messageNo;
long startTime = System.currentTimeMillis();
// isAsync，kafka 发送数据有异步有同步发送，生产环境建议用异步
if (isAsync) {
// Send asynchronously
producer.send(new ProducerRecord<>(topic,
messageNo,
messageStr),
// 回调函数，最终消息发送的情况记录在回调函数，性能较好
new DemoCallBack(startTime, messageNo, messageStr));
} else {
// Send synchronously
try {
// 发送一条消息，等这条消息所有的后续工作都完成以后才继续下一条消息的发送
producer.send(new ProducerRecord<>(topic,
messageNo,
messageStr)).get();
System.out.println("Sent message: (" + messageNo + ", " + messageStr + ")");
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
++messageNo;
}
}
}
class DemoCallBack implements Callback {
private final long startTime;
private final int key;
private final String message;
public DemoCallBack(long startTime, int key, String message) {
this.startTime = startTime;
this.key = key;
this.message = message;
}
/**
* A callback method the user can implement to provide asynchronous handling of request completion. This method will
* be called when the record sent to the server has been acknowledged. Exactly one of the arguments will be
* non-null.
*
* @param metadata The metadata for the record that was sent (i.e. the partition and offset). Null if an error
* occurred.
* @param exception The exception thrown during processing of this record. Null if no error occurred.
*/
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
long elapsedTime = System.currentTimeMillis() - startTime;
if (metadata != null) {
System.out.println(
"message(" + key + ", " + message + ") sent to partition(" + metadata.partition() +
"), " +
"offset(" + metadata.offset() + ") in " + elapsedTime + " ms");
} else {
exception.printStackTrace();
}
}
}
代码解析
1、Producer
- 首先使用自定义配置创建一个生产者客户端对象 KafkaProducer，使用 isAsync 标记是同步还是异步发送
- 每一条消息都会包装成一个 ProducerRecord，并传给 send 方法，表示将产生的消息发送给服务端 异步发送还有一个
- Callback 回调类，成功存储之后会触发该回调类，同步发送下必须等待服务端返回响应结果才能发下一条消息
2、KafkaProducer
2.1 send()
- send 方法返回的是一个 Future，所以 KafkaProducer 只用一个 send 方法就能实现同步和异步消息发送语义
- KafkaProducer 两个 send 方法的重载，最终调用的是 doSend 方法
@Override
public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record) {
return send(record, null);
}
@Override
public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback) {
// intercept the record, which can be potentially modified; this method does not throw exceptions
ProducerRecord<K, V> interceptedRecord = this.interceptors == null ? record : this.interceptors.onSend(record);
// TODO 关键代码
return doSend(interceptedRecord, callback);
}
2.2 doSend()
-
主要功能
-
对 Key/Value 进行序列化
-
根据分区器为消息选择分区
-
根据元数据信息进行封装分区对象
-
消息放入 RecordAccumulator
-
判断是否该通知 Sender 发送消息
// TODO 对 key、value 进行序列化
byte[] serializedKey = keySerializer.serialize(record.topic(), record.key());
byte[] serializedValue = valueSerializer.serialize(record.topic(), record.value());
// TODO 根据分区器为消息选择分区
int partition = partition(record, serializedKey, serializedValue, cluster);
// TODO 根据元数据信息进行封装分区对象
TopicPartition tp = new TopicPartition(record.topic(), partition);
// TODO 消息放入 RecordAccumulator
RecordAccumulator.RecordAppendResult result = accumulator.append(tp, timestamp, serializedKey, serializedValue, interceptCallback, remainingWaitMs);
// TODO 判断是否该通知 Sender 发送消息
if (result.batchIsFull || result.newBatchCreated) {
// 唤醒 sender 线程，他才是真正发送数据的线程
this.sender.wakeup();
}
2.3 为消息选择分区
- 选择分区的代码在 KafkaProducer.partition 方法，分区器使用的是 DefaultPartitioner.partition 方法
- 如果指定了分区号，直接使用当前分区编号
- 对于没有键的消息，一般会采用 round-robin 方式均衡地分发到不同的分区，通过计数器自增轮询的方式依次将消息分配到不同分区上
- 对于有键的消息，对键计算散列值，然后和 topic 分区数进行取模得到分区编号
private int partition(ProducerRecord<K, V> record, byte[] serializedKey, byte[] serializedValue, Cluster cluster) {
// 如果这个消息已经分配了分区号，直接使用即可，正常情况下是没有的
Integer partition = record.partition();
return partition != null ?
partition :
// 使用分区器进行选择，下面的代码
partitioner.partition(
record.topic(), record.key(), serializedKey, record.value(), serializedValue, cluster);
}
public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
// 获取到要发送的 topic 的信息
List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
// 分区总个数
int numPartitions = partitions.size();
// 没有指定 key
if (keyBytes == null) {
// 计数器，每次执行都会递增（发生变化）
int nextValue = counter.getAndIncrement();
// 获取可用分区数
List<PartitionInfo> availablePartitions = cluster.availablePartitionsForTopic(topic);
if (availablePartitions.size() > 0) {
// 计算发送到哪个分区上
int part = Utils.toPositive(nextValue) % availablePartitions.size();
// 分配分区
return availablePartitions.get(part).partition();
} else {
// no partitions are available, give a non-available partition
return Utils.toPositive(nextValue) % numPartitions;
}
} else {
// hash the keyBytes to choose a partition
// 指定了 key 就是用 key 的散列选择分区，再根据取模进行分配
return Utils.toPositive(Utils.murmur2(keyBytes)) % numPartitions;
}
}
2.4 RecordAccumulator
-
生产者每生产一条消息就往记录收集器中 append 一条消息
-
append 方法会返回一个 RecordAppendResult，里面有一个 batchIsFull 和 newBatchCreated，这两个参数是判断是否唤醒 Sender 线程的标记
-
batchIsFull 记录 RecordBatch 是否已满，newBatchCreated 记录是否新创建了一批
-
append 一条消息涉及到的条件和判断
-
队列中如果不存在批记录，直接创建一个新的批记录
-
如果存在批记录，尝试追加一条消息，并判断能不能追加成功
-
如果追加成功，说明已有的批记录可以容纳当前这条消息，返回结果
-
如果追加不成功，说明旧的批记录容纳不下当前这一条消息，进入下一步
-
计算一个批次的大小，也就是比较默认的批次大小和消息大小哪个大，然后根据批次大小分配内存
- 分配内存是 Kafka 内部设计的一个内存缓冲池 BufferPool，就是一个队列，里面放的就是一块一块的内存，内存大小就是配置给的大小
-
创建一个新的批记录，并往其中添加当前消息的队尾，新的批记录一定能容纳当前这条消息