先用一张图总结Sender线程的流程
在 KafkaProducer 中会启动一个单独的线程，其名称为 “kafka-producer-network-thread | clientID”，其中 clientID 为生产者的 id
1、Sender 线程详解
1.1 类图
我们先来看一下其各个属性的含义：
- KafkaClient client kafka 网络通信客户端，主要封装与 broker 的网络通信。
- RecordAccumulator accumulator 消息记录累积器，消息追加的入口(RecordAccumulator 的 append 方法)。
- Metadata metadata 元数据管理器，即 topic 的路由分区信息。
- boolean guaranteeMessageOrder 是否需要保证消息的顺序性。
- int maxRequestSize 调用 send 方法发送的最大请求大小，包括 key、消息体序列化后的消息总大小不能超过该值。通过参数 max.request.size 来设置。
- short acks 用来定义消息“已提交”的条件(标准)，就是 Broker 端向客户端承偌已提交的条件，可选值如下0、-1、1.
- int retries 重试次数。
- Time time 时间工具类。
- boolean running 该线程状态，为 true 表示运行中。
- boolean forceClose 是否强制关闭，此时会忽略正在发送中的消息。
- SenderMetrics sensors 消息发送相关的统计指标收集器。
- int requestTimeoutMs 请求的超时时间。
- long retryBackoffMs 请求失败之在重试之前等待的时间。
- ApiVersions apiVersions API版本信息。
- TransactionManager transactionManager 事务处理器。
- Map< TopicPartition, List< ProducerBatch>> inFlightBatches 正在执行发送相关的消息批次。
1.2 run 方法详解
Sender#run
public void run() {
log.debug("Starting Kafka producer I/O thread.");
while (running) {
try {
runOnce(); // @1
} catch (Exception e) {
log.error("Uncaught error in kafka producer I/O thread: ", e);
}
}
log.debug("Beginning shutdown of Kafka producer I/O thread, sending remaining records.");
while (!forceClose && (this.accumulator.hasUndrained() || this.client.inFlightRequestCount() > 0)) { // @2
try {
runOnce();
} catch (Exception e) {
log.error("Uncaught error in kafka producer I/O thread: ", e);
}
}
if (forceClose) { // @3
log.debug("Aborting incomplete batches due to forced shutdown");
this.accumulator.abortIncompleteBatches();
}
try {
this.client.close(); // @4
} catch (Exception e) {
log.error("Failed to close network client", e);
}
log.debug("Shutdown of Kafka producer I/O thread has completed.");
}代码@1：Sender 线程在运行状态下主要的业务处理方法，将消息缓存区中的消息向 broker 发送。 代码@2：如果主动关闭 Sender 线程，如果不是强制关闭，则如果缓存区还有消息待发送，再次调用 runOnce 方法将剩余的消息发送完毕后再退出。 代码@3：如果强制关闭 Sender 线程，则拒绝未完成提交的消息。 代码@4：关闭 Kafka Client 即网络通信对象。
接下来将分别探讨其上述方法的实现细节。
1.2.1 runOnce 详解
Sender#runOnce
void runOnce() {
// 此处省略与事务消息相关的逻辑
long currentTimeMs = time.milliseconds();
long pollTimeout = sendProducerData(currentTimeMs); // @1
client.poll(pollTimeout, currentTimeMs); // @2
}本文不关注事务消息的实现原理，故省略了该部分的代码。 代码@1：调用 sendProducerData 方法发送消息。 代码@2：调用这个方法的作用？
接下来分别对上述两个方法进行深入探究。
1.1.2.1 sendProducerData
接下来将详细分析其实现步骤。 Sender#sendProducerData
Cluster cluster = metadata.fetch();
// get the list of partitions with data ready to send
RecordAccumulator.ReadyCheckResult result = this.accumulator.ready(cluster, now);Step1：首先根据当前时间，根据缓存队列中的数据判断哪些 topic 的 哪些分区已经达到发送条件。达到可发送的条件将在 2.1.1.1 节详细分析。
Sender#sendProducerData
if (!result.unknownLeaderTopics.isEmpty()) {
for (String topic : result.unknownLeaderTopics)
this.metadata.add(topic);
log.debug("Requesting metadata update due to unknown leader topics from the batched records: {}",
result.unknownLeaderTopics);
this.metadata.requestUpdate();
}Step2：如果在待发送的消息未找到其路由信息，则需要首先去 broker 服务器拉取对应的路由信息(分区的 leader 节点信息)。
Sender#sendProducerData
long notReadyTimeout = Long.MAX_VALUE;
while (iter.hasNext()) {
Node node = iter.next();
if (!this.client.ready(node, now)) {
iter.remove();
notReadyTimeout = Math.min(notReadyTimeout, this.client.pollDelayMs(node, now));
}
}Step3：移除在网络层面没有准备好的分区，并且计算在接下来多久的时间间隔内，该分区都将处于未准备状态。 1、在网络环节没有准备好的标准如下：
- 分区没有未完成的更新元素数据请求(metadata)。
- 当前生产者与对端 broker 已建立连接并完成了 TCP 的三次握手。
- 如果启用 SSL、ACL 等机制，相关状态都已就绪。
- 该分区对应的连接正在处理中的请求数时是否超过设定值，默认为 5，可通过属性 max.in.flight.requests.per.connection 来设置。
2、client pollDelayMs 预估分区在接下来多久的时间间隔内都将处于未转变好状态(not ready)，其标准如下：
- 如果已与对端的 TCP 连接已创建好，并处于已连接状态，此时如果没有触发限流，则返回0，如果有触发限流，则返回限流等待时间。
- 如果还位于对端建立 TCP 连接，则返回 Long.MAX_VALUE，因为连接建立好后，会唤醒发送线程的。
Sender#sendProducerData
// create produce requests
Map<Integer, List<ProducerBatch>> batches = this.accumulator.drain(cluster, result.readyNodes, this.maxRequestSize, now);Step4：根据已准备的分区，从缓存区中抽取待发送的消息批次(ProducerBatch)，并且按照 nodeId:List 组织，注意，抽取后的 ProducerBatch 将不能再追加消息了，就算还有剩余空间可用，具体抽取将在下文在详细介绍。
Sender#sendProducerData
addToInflightBatches(batches);
public void addToInflightBatches(Map<Integer, List<ProducerBatch>> batches) {
for (List<ProducerBatch> batchList : batches.values()) {
addToInflightBatches(batchList);
}
}
private void addToInflightBatches(List<ProducerBatch> batches) {
for (ProducerBatch batch : batches) {
List<ProducerBatch> inflightBatchList = inFlightBatches.get(batch.topicPartition);
if (inflightBatchList == null) {
inflightBatchList = new ArrayList<>();
inFlightBatches.put(batch.topicPartition, inflightBatchList);
}
inflightBatchList.add(batch);
}
}Step5：将抽取的 ProducerBatch 加入到 inFlightBatches 数据结构，该属性的声明如下：Map<TopicPartition, List< ProducerBatch >> inFlightBatches，即按照 topic-分区 为键，存放已抽取的 ProducerBatch，这个属性的含义就是存储待发送的消息批次。可以根据该数据结构得知在消息发送时以分区为维度反馈 Sender 线程的“积压情况”，max.in.flight.requests.per.connection 就是来控制积压的最大数量，如果积压达到这个数值，针对该队列的消息发送会限流。
Sender#sendProducerData
accumulator.resetNextBatchExpiryTime();
List<ProducerBatch> expiredInflightBatches = getExpiredInflightBatches(now);
List<ProducerBatch> expiredBatches = this.accumulator.expiredBatches(now);
expiredBatches.addAll(expiredInflightBatches);Step6：从 inflightBatches 与 batches 中查找已过期的消息批次(ProducerBatch)，判断是否过期的标准是系统当前时间与 ProducerBatch 创建时间之差是否超过120s，过期时间可以通过参数 delivery.timeout.ms 设置。
Sender#sendProducerData
if (!expiredBatches.isEmpty())
log.trace("Expired {} batches in accumulator", expiredBatches.size());
for (ProducerBatch expiredBatch : expiredBatches) {
String errorMessage = "Expiring " + expiredBatch.recordCount + " record(s) for " + expiredBatch.topicPartition
+ ":" + (now - expiredBatch.createdMs) + " ms has passed since batch creation";
failBatch(expiredBatch, -1, NO_TIMESTAMP, new TimeoutException(errorMessage), false);
if (transactionManager != null && expiredBatch.inRetry()) {
// This ensures that no new batches are drained until the current in flight batches are fully resolved.
transactionManager.markSequenceUnresolved(expiredBatch.topicPartition);
}
}Step7：处理已超时的消息批次，通知该批消息发送失败，即通过设置 KafkaProducer#send 方法返回的凭证中的 FutureRecordMetadata 中的 ProduceRequestResult result，使之调用其 get 方法不会阻塞。
Sender#sendProducerData
sensors.updateProduceRequestMetrics(batches);Step8：收集统计指标，本文不打算详细分析，但后续会专门对 Kafka 的 Metrics 设计进行一个深入的探讨与学习。
Sender#sendProducerData
long pollTimeout = Math.min(result.nextReadyCheckDelayMs, notReadyTimeout);
pollTimeout = Math.min(pollTimeout, this.accumulator.nextExpiryTimeMs() - now);
pollTimeout = Math.max(pollTimeout, 0);
if (!result.readyNodes.isEmpty()) {
log.trace("Nodes with data ready to send: {}", result.readyNodes);
pollTimeout = 0;
}Step9：设置下一次的发送延时，待补充详细分析。
Sender#sendProducerData
sendProduceRequests(batches, now);
private void sendProduceRequests(Map<Integer, List<ProducerBatch>> collated, long now) {
for (Map.Entry<Integer, List<ProducerBatch>> entry : collated.entrySet())
sendProduceRequest(now, entry.getKey(), acks, requestTimeoutMs, entry.getValue());
}Step10：该步骤按照 brokerId 分别构建发送请求，即每一个 broker 会将多个 ProducerBatch 一起封装成一个请求进行发送，同一时间，每一个 与 broker 连接只会只能发送一个请求，注意，这里只是构建请求，并最终会通过 NetworkClient#send 方法，将该批数据设置到 NetworkClient 的待发送数据中，此时并没有触发真正的网络调用。
sendProducerData 方法就介绍到这里了，既然这里还没有进行真正的网络请求，那在什么时候触发呢？
我们继续回到 runOnce 方法。
1.2.1.2 NetworkClient 的 poll 方法
public List<ClientResponse> poll(long timeout, long now) {
ensureActive();
if (!abortedSends.isEmpty()) {
// If there are aborted sends because of unsupported version exceptions or disconnects,
// handle them immediately without waiting for Selector#poll.
List<ClientResponse> responses = new ArrayList<>();
handleAbortedSends(responses);
completeResponses(responses);
return responses;
}
long metadataTimeout = metadataUpdater.maybeUpdate(now); // @1
try {
this.selector.poll(Utils.min(timeout, metadataTimeout, defaultRequestTimeoutMs)); // @2
} catch (IOException e) {
log.error("Unexpected error during I/O", e);
}
// process completed actions
long updatedNow = this.time.milliseconds();
List<ClientResponse> responses = new ArrayList<>(); // @3
handleCompletedSends(responses, updatedNow);
handleCompletedReceives(responses, updatedNow);
handleDisconnections(responses, updatedNow);
handleConnections();
handleInitiateApiVersionRequests(updatedNow);
handleTimedOutRequests(responses, updatedNow);
completeResponses(responses); // @4
return responses;
}本文并不会详细深入探讨其网络实现部分，Kafka 的 网络通讯后续我会专门详细的介绍，在这里先点出其关键点。 代码@1：尝试更新云数据。 代码@2：触发真正的网络通讯，该方法中会通过收到调用 NIO 中的 Selector#select() 方法，对通道的读写就绪事件进行处理，当写事件就绪后，就会将通道中的消息发送到远端的 broker。 代码@3：然后会消息发送，消息接收、断开连接、API版本，超时等结果进行收集。 代码@4：并依次对结果进行唤醒，此时会将响应结果设置到 KafkaProducer#send 方法返回的凭证中，从而唤醒发送客户端，完成一次完整的消息发送流程。
handleCompletedSends方法, 用于处理不需要响应的请求, 即发送成功就可执行该方法
handleCompletedReceives方法,用于处理需要响应的请求,即发送请求后得到response后执行该方法,
两个方法的相同点:
两个方法的不同点:
- ack=0时执行前者, 否则执行后者
- request的响应加入请求响应中,时, 不需要响应的请求加入的响应是个默认值, 非真实值
- 前者是成功注册到nio中事件后即可执行, 后者是得到正确的响应值再执行
completeResponse方法处理clientrequest中定义的回调方法,该回调方法中又分别调用该请求中的records定义的回调
clientrequest中的回调方法在handleresponse方法中定义
Sender 发送线程的流程就介绍到这里了，接下来首先给出一张流程图，然后对上述流程中一些关键的方法再补充深入探讨一下。
1.2.2 run 方法流程图
根据上面的源码分析得出上述流程图，图中对重点步骤也详细标注了其关键点。下面我们对上述流程图中 Sender 线程依赖的相关类的核心方法进行解读，以便加深 Sender 线程的理解。
由于在讲解 Sender 发送流程中，大部分都是调用 RecordAccumulator 方法来实现其特定逻辑，故接下来重点对上述涉及到RecordAccumulator 的方法进行一个详细剖析，加强对 Sender 流程的理解。
2、RecordAccumulator 核心方法详解
2.1 RecordAccumulator 的 ready 方法详解
该方法主要就是根据缓存区中的消息，判断哪些分区已经达到发送条件。
RecordAccumulator#ready
public ReadyCheckResult ready(Cluster cluster, long nowMs) {
Set<Node> readyNodes = new HashSet<>();
long nextReadyCheckDelayMs = Long.MAX_VALUE;
Set<String> unknownLeaderTopics = new HashSet<>();
boolean exhausted = this.free.queued() > 0;
for (Map.Entry<TopicPartition, Deque<ProducerBatch>> entry : this.batches.entrySet()) { // @1
TopicPartition part = entry.getKey();
Deque<ProducerBatch> deque = entry.getValue();
Node leader = cluster.leaderFor(part); // @2
synchronized (deque) {
if (leader == null && !deque.isEmpty()) { // @3
// This is a partition for which leader is not known, but messages are available to send.
// Note that entries are currently not removed from batches when deque is empty.
unknownLeaderTopics.add(part.topic());
} else if (!readyNodes.contains(leader) && !isMuted(part, nowMs)) { // @4
ProducerBatch batch = deque.peekFirst();
if (batch != null) {
long waitedTimeMs = batch.waitedTimeMs(nowMs);
boolean backingOff = batch.attempts() > 0 && waitedTimeMs < retryBackoffMs;
long timeToWaitMs = backingOff ? retryBackoffMs : lingerMs;
boolean full = deque.size() > 1 || batch.isFull();
boolean expired = waitedTimeMs >= timeToWaitMs;
boolean sendable = full || expired || exhausted || closed || flushInProgress();
if (sendable && !backingOff) { // @5
readyNodes.add(leader);
} else {
long timeLeftMs = Math.max(timeToWaitMs - waitedTimeMs, 0);
// Note that this results in a conservative estimate since an un-sendable partition may have
// a leader that will later be found to have sendable data. However, this is good enough
// since we'll just wake up and then sleep again for the remaining time.
nextReadyCheckDelayMs = Math.min(timeLeftMs, nextReadyCheckDelayMs);
}
}
}
}
}
return new ReadyCheckResult(readyNodes, nextReadyCheckDelayMs, unknownLeaderTopics);
}代码@1：对生产者缓存区 ConcurrentHashMap<TopicPartition, Deque< ProducerBatch>> batches 遍历，从中挑选已准备好的消息批次。 代码@2：从生产者元数据缓存中尝试查找分区(TopicPartition) 的 leader 信息，如果不存在，当将该 topic 添加到 unknownLeaderTopics (代码@3)，稍后会发送元数据更新请求去 broker 端查找分区的路由信息。 代码@4：如果不在 readyNodes 中就需要判断是否满足条件，isMuted 与顺序消息有关，本文暂时不关注，在后面的顺序消息部分会重点探讨。 代码@5：这里就是判断是否准备好的条件，先一个一个来解读局部变量的含义。
- long waitedTimeMs 该 ProducerBatch 已等待的时长，等于当前时间戳 与 ProducerBatch 的 lastAttemptMs 之差，在 ProducerBatch 创建时或需要重试时会将当前的时间赋值给lastAttemptMs。
- retryBackoffMs 当发生异常时发起重试之前的等待时间，默认为 100ms，可通过属性 retry.backoff.ms 配置。
- batch.attempts() 该批次当前已重试的次数。
- backingOff 后台发送是否关闭，即如果需要重试并且等待时间小于 retryBackoffMs ，则 backingOff = true，也意味着该批次未准备好。
- timeToWaitMs send 线程发送消息需要的等待时间，如果 backingOff 为 true，表示该批次是在重试，并且等待时间小于系统设置的需要等待时间，这种情况下 timeToWaitMs = retryBackoffMs 。否则需要等待的时间为 lingerMs。
- boolean full 该批次是否已满，如果两个条件中的任意一个满足即为 true。
- Deque< ProducerBatch> 该队列的个数大于1，表示肯定有一个 ProducerBatch 已写满。
- ProducerBatch 已写满。
- boolean expired 是否过期，等于已经等待的时间是否大于需要等待的时间，如果把发送看成定时发送的话，expired 为 true 表示定时器已到达触发点，即需要执行。
- boolean exhausted 当前生产者缓存已不够，创建新的 ProducerBatch 时阻塞在申请缓存空间的线程大于0，此时应立即将缓存区中的消息立即发送到服务器。
- boolean sendable 是否可发送。其满足下面的任意一个条件即可：
- 该批次已写满。(full = true)。
- 已等待系统规定的时长。（expired = true）
- 发送者内部缓存区已耗尽并且有新的线程需要申请(exhausted = true)。
- 该发送者的 close 方法被调用(close = true)。
- 该发送者的 flush 方法被调用。
2.2 RecordAccumulator 的 drain方法详解
RecordAccumulator#drain
public Map<Integer, List<ProducerBatch>> drain(Cluster cluster, Set<Node> nodes, int maxSize, long now) { // @1
if (nodes.isEmpty())
return Collections.emptyMap();
Map<Integer, List<ProducerBatch>> batches = new HashMap<>();
for (Node node : nodes) {
List<ProducerBatch> ready = drainBatchesForOneNode(cluster, node, maxSize, now); // @2
batches.put(node.id(), ready);
}
return batches;
}代码@1：我们首先来介绍该方法的参数：
- Cluster cluster 集群信息。
- Set< Node> nodes 已准备好的节点集合。
- int maxSize 一次请求最大的字节数。
- long now 当前时间。
代码@2：遍历所有节点，调用 drainBatchesForOneNode 方法抽取数据，组装成 Map<Integer /** brokerId */, List< ProducerBatch>> batches。
接下来重点来看一下 drainBatchesForOneNode。 RecordAccumulator#drainBatchesForOneNode
private List<ProducerBatch> drainBatchesForOneNode(Cluster cluster, Node node, int maxSize, long now) {
int size = 0;
List<PartitionInfo> parts = cluster.partitionsForNode(node.id()); // @1
List<ProducerBatch> ready = new ArrayList<>();
int start = drainIndex = drainIndex % parts.size(); // @2
do { // @3
PartitionInfo part = parts.get(drainIndex);
TopicPartition tp = new TopicPartition(part.topic(), part.partition());
this.drainIndex = (this.drainIndex + 1) % parts.size();
if (isMuted(tp, now))
continue;
Deque<ProducerBatch> deque = getDeque(tp); // @4
if (deque == null)
continue;
synchronized (deque) {
// invariant: !isMuted(tp,now) && deque != null
ProducerBatch first = deque.peekFirst(); // @5
if (first == null)
continue;
// first != null
boolean backoff = first.attempts() > 0 && first.waitedTimeMs(now) < retryBackoffMs; // @6
// Only drain the batch if it is not during backoff period.
if (backoff)
continue;
if (size + first.estimatedSizeInBytes() > maxSize && !ready.isEmpty()) { // @7
break;
} else {
if (shouldStopDrainBatchesForPartition(first, tp))
break;
// 这里省略与事务消息相关的代码，后续会重点学习。
batch.close(); // @8
size += batch.records().sizeInBytes();
ready.add(batch);
batch.drained(now);
}
}
} while (start != drainIndex);
return ready;
}代码@1：根据 brokerId 获取该 broker 上的所有主分区。 代码@2：初始化 start。这里首先来阐述一下 start 与 drainIndex 。
- start 当前开始遍历的分区序号。
- drainIndex 上次抽取的队列索引后，这里主要是为了每个队列都是从零号分区开始抽取。
代码@3：循环从缓存区抽取对应分区中累积的数据。 代码@4：根据 topic + 分区号从生产者发送缓存区中获取已累积的双端Queue。 代码@5：从双端队列的头部获取一个元素。（消息追加时是追加到队列尾部）。 代码@6：如果当前批次是重试，并且还未到阻塞时间，则跳过该分区。 代码@7：如果当前已抽取的消息总大小 加上新的消息已超过 maxRequestSize，则结束抽取。 代码@8：将当前批次加入到已准备集合中，并关闭该批次，即不在允许向该批次中追加消息。
关于消息发送就介绍到这里，NetworkClient 的 poll 方法内部会调用 Selector 执行就绪事件的选择，并将抽取的消息通过网络发送到 Broker 服务器
关于网络nio参见: https://zqhxuyuan.github.io/2016/01/06/2016-01-06-Kafka_Producer/
