前言：读源码将，不能一行一行分析，需要带着目的去读，最后重要的步骤串联起来
上一节我们将阅读前准备做完了，这一节我们就开始来看发送消息-实例化KafkaProducer时都做了什么？
1、kafka.examples.Producer
作为Debug整个生产者的入口，它其实也就是一个线程类
public class Producer extends Thread整个类我们关注的重点在 new KafkaProducer<>(props)
public Producer(final String topic,
final Boolean isAsync,
final String transactionalId,
final boolean enableIdempotency,
final int numRecords,
final int transactionTimeoutMs,
final CountDownLatch latch) {
Properties props = new Properties();
// 服务器地址 bootstrap.servers => localhost:9092
props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, KafkaProperties.KAFKA_SERVER_URL + ":" + KafkaProperties.KAFKA_SERVER_PORT);
// 客户端ID（每个客户端唯一） client.id => DemoProducer
props.put(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, "DemoProducer");
// 消息的 Key 的序列化方式
props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, IntegerSerializer.class.getName());
// 消息的 Value 的序列化方式
props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
// 发送消息超时时间
if (transactionTimeoutMs > 0) {
props.put(ProducerConfig.TRANSACTION_TIMEOUT_CONFIG, transactionTimeoutMs);
}
// 事务ID
if (transactionalId != null) {
props.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG, transactionalId);
}
// 是否启动幂等性 false
props.put(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG, enableIdempotency);
producer = new KafkaProducer<>(props);
this.topic = topic;
this.isAsync = isAsync;
this.numRecords = numRecords;
this.latch = latch;
}2、org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer
1、类成员变量
/** 生产者唯一标识（对应 client.id 属性配置 ） */
private final String clientId;
// Visible for testing
final Metrics metrics;
/** 分区选择器（对应 partitioner.class 属性配置），如果未明确指定分区，则基于一定的策略为消息选择合适的分区 */
private final Partitioner partitioner;
/** 消息的最大长度（对应 max.request.size 配置，包含消息头、序列化之后的 key 和 value） */
private final int maxRequestSize;
/** 发送单条消息的缓冲区大小（对应 buffer.memory 配置） */
private final long totalMemorySize;
/** kafka 集群元数据 */
private final ProducerMetadata metadata;
/** 消息收集器，用于收集并缓存消息，等待 Sender 线程的发送 */
private final RecordAccumulator accumulator;
/** 消息发送线程对象 */
private final Sender sender;
/** 消息发送线程 */
private final Thread ioThread;
/** 压缩算法（对应 compression.type 配置） */
private final CompressionType compressionType;
private final Sensor errors;
/** 时间戳工具 */
private final Time time;
/** key 序列化器（对应 key.serializer 配置） */
private final Serializer<K> keySerializer;
/** value 序列化器（对应 value.serializer 配置） */
private final Serializer<V> valueSerializer;
/** 封装配置信息 */
private final ProducerConfig producerConfig;
/** 等待更新 kafka 集群元数据的最大时长 */
private final long maxBlockTimeMs;
/** 发送拦截器（对应 interceptor.classes 配置），用于待发送的消息进行拦截并修改，也可以对 ACK 响应进行拦截处理 */
private final ProducerInterceptors<K, V> interceptors;
/** 版本 */
private final ApiVersions apiVersions;
/** 事务 */
private final TransactionManager transactionManager;2、消息发送流程（暂不用细看）
3、构造方法分析
整个带参构造方法很长，可以将其分为以下几步：
1.配置一些用户自定义的参数
… 设置一些默认配置，详见下面代码部分…
2.Metric监控信息
3.设置分区器，默认使用的DefaultPartitioner
… 设置一些默认配置，详见下面代码部分…
4.设置序列化器
5.设置拦截器
… 设置一些默认配置，详见下面代码部分…
6.创建了一个核心的组件RecordAccumulator,缓存消息
7.获取 kafka 集群主机列表
8.设置metadata元数据
9.初始化Sender线程
10.初始化KafkaThread(守护线程)
11.启动KafkaThread
… 设置一些默认配置，详见下面代码部分…
为了大家阅读体验，这里只贴该类构造器方法
KafkaProducer(Map<String, Object> configs,
Serializer<K> keySerializer,
Serializer<V> valueSerializer,
ProducerMetadata metadata,
KafkaClient kafkaClient,
ProducerInterceptors<K, V> interceptors,
Time time) {
ProducerConfig config = new ProducerConfig(ProducerConfig.appendSerializerToConfig(configs, keySerializer,
valueSerializer));
try {
// 1.配置一些用户自定义的参数
Map<String, Object> userProvidedConfigs = config.originals();
this.producerConfig = config;
this.time = time;
// kafka在0.11之后支持事务
String transactionalId = (String) userProvidedConfigs.get(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG);
// 配置client id编号，一般不配置
this.clientId = config.getString(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG);
LogContext logContext;
if (transactionalId == null)
logContext = new LogContext(String.format("[Producer clientId=%s] ", clientId));
else
logContext = new LogContext(String.format("[Producer clientId=%s, transactionalId=%s] ", clientId, transactionalId));
log = logContext.logger(KafkaProducer.class);
log.trace("Starting the Kafka producer");
// metric是一些监控信息，我们一般分析源码的时候 不需要去关心
Map<String, String> metricTags = Collections.singletonMap("client-id", clientId);
MetricConfig metricConfig = new MetricConfig().samples(config.getInt(ProducerConfig.METRICS_NUM_SAMPLES_CONFIG))
.timeWindow(config.getLong(ProducerConfig.METRICS_SAMPLE_WINDOW_MS_CONFIG), TimeUnit.MILLISECONDS)
.recordLevel(Sensor.RecordingLevel.forName(config.getString(ProducerConfig.METRICS_RECORDING_LEVEL_CONFIG)))
.tags(metricTags);
List<MetricsReporter> reporters = config.getConfiguredInstances(ProducerConfig.METRIC_REPORTER_CLASSES_CONFIG,
MetricsReporter.class,
Collections.singletonMap(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, clientId));
JmxReporter jmxReporter = new JmxReporter();
jmxReporter.configure(userProvidedConfigs);
reporters.add(jmxReporter);
MetricsContext metricsContext = new KafkaMetricsContext(JMX_PREFIX,
config.originalsWithPrefix(CommonClientConfigs.METRICS_CONTEXT_PREFIX));
this.metrics = new Metrics(metricConfig, reporters, time, metricsContext);
// 设置分区器，默认使用的DefaultPartitioner
this.partitioner = config.getConfiguredInstance(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, Partitioner.class);
// 发送失败后重试时间间隔 retry.backoff.ms 默认100ms
long retryBackoffMs = config.getLong(ProducerConfig.RETRY_BACKOFF_MS_CONFIG);
// 设置序列化器 也支持自定义序列化器
if (keySerializer == null) {
this.keySerializer = config.getConfiguredInstance(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
Serializer.class);
this.keySerializer.configure(config.originals(Collections.singletonMap(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, clientId)), true);
} else {
config.ignore(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG);
this.keySerializer = keySerializer;
}
if (valueSerializer == null) {
this.valueSerializer = config.getConfiguredInstance(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
Serializer.class);
this.valueSerializer.configure(config.originals(Collections.singletonMap(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, clientId)), false);
} else {
config.ignore(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG);
this.valueSerializer = valueSerializer;
}
// load interceptors and make sure they get clientId
userProvidedConfigs.put(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, clientId);
ProducerConfig configWithClientId = new ProducerConfig(userProvidedConfigs, false);
// 设置拦截器 类似于一个过滤器
List<ProducerInterceptor<K, V>> interceptorList = (List) configWithClientId.getConfiguredInstances(
ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, ProducerInterceptor.class);
if (interceptors != null)
this.interceptors = interceptors;
else
this.interceptors = new ProducerInterceptors<>(interceptorList);
ClusterResourceListeners clusterResourceListeners = configureClusterResourceListeners(keySerializer,
valueSerializer, interceptorList, reporters);
// max.request.size 生产者往服务端发送消息的时候，规定一条消息最大多大？
// 如果你超过了这个规定消息的大小，你的消息就不能发送过去。
// 默认是1M，这个值偏小，在生产环境中，我们需要修改这个值。
// 经验值是10M。但是大家也可以根据自己公司的情况来。
this.maxRequestSize = config.getInt(ProducerConfig.MAX_REQUEST_SIZE_CONFIG);
// 指定缓冲区缓存大小
this.totalMemorySize = config.getLong(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG);
// kafka是支持压缩数据的，这儿设置压缩格式。
// 提高你的系统的吞吐量，你可以设置压缩格式。
// 一次发送出去的消息就更多。生产者这儿会消耗更多的cpu.
this.compressionType = CompressionType.forName(config.getString(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG));
// buffer满了或者metadata获取不到(比如leader挂了), 或者序列化没完成分区函数没计算完等等情况下的最大阻塞时间,默认60000ms (60秒)
this.maxBlockTimeMs = config.getLong(ProducerConfig.MAX_BLOCK_MS_CONFIG);
// 发送消息上报成功或失败的最大时间
int deliveryTimeoutMs = configureDeliveryTimeout(config, log);
this.apiVersions = new ApiVersions();
this.transactionManager = configureTransactionState(config, logContext);
// 创建了一个核心的组件RecordAccumulator,缓存消息
// 创建消息收集器，它会将为消息申请内存、消息压缩（如果需要）并压如到待发送消息缓存队列中
this.accumulator = new RecordAccumulator(logContext,
// 每个批次的大小16KB
config.getInt(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG),
// 压缩
this.compressionType,
// 没有达到批次最大限制时 延迟发送的时间 默认0ms
lingerMs(config),
retryBackoffMs,
deliveryTimeoutMs,
metrics,
PRODUCER_METRIC_GROUP_NAME,
time,
apiVersions,
transactionManager,
// 初始化32M的缓冲区
new BufferPool(this.totalMemorySize, config.getInt(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG), metrics, time, PRODUCER_METRIC_GROUP_NAME));
// 获取 kafka 集群主机列表
List<InetSocketAddress> addresses = ClientUtils.parseAndValidateAddresses(
config.getList(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG),
config.getString(ProducerConfig.CLIENT_DNS_LOOKUP_CONFIG));
if (metadata != null) {
// 元数据存在时就直接赋值
this.metadata = metadata;
} else {
// 不存在就创建一个Metadata对象，主要参数都是超时时间
this.metadata = new ProducerMetadata(retryBackoffMs,
config.getLong(ProducerConfig.METADATA_MAX_AGE_CONFIG),
config.getLong(ProducerConfig.METADATA_MAX_IDLE_CONFIG),
logContext,
clusterResourceListeners,
Time.SYSTEM);
// 更新元数据
this.metadata.bootstrap(addresses);
}
this.errors = this.metrics.sensor("errors");
// 初始化Sender线程
this.sender = newSender(logContext, kafkaClient, this.metadata);
String ioThreadName = NETWORK_THREAD_PREFIX + " | " + clientId;
// 创建了一个线程(守护线程 setDaemon(daemon))，然后里面传进去了一个sender对象。
// 内部包含了线程代码
// 实现把业务代码与线程代码进行隔离，这样会显得清晰点
this.ioThread = new KafkaThread(ioThreadName, this.sender, true);
// 启动线程
this.ioThread.start();
// WARN 记录用户自定义了但是未使用到的配置
config.logUnused();
// 注册一个监控和日志插件
AppInfoParser.registerAppInfo(JMX_PREFIX, clientId, metrics, time.milliseconds());
log.debug("Kafka producer started");
} catch (Throwable t) {
// call close methods if internal objects are already constructed this is to prevent resource leak. see KAFKA-2121
close(Duration.ofMillis(0), true);
// now propagate the exception
throw new KafkaException("Failed to construct kafka producer", t);
}
}3、org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer#newSender
上面我们讲了KafkaProducer构造方法，其中最重要的还是Sender线程
public class Sender implements Runnable所以我们接着看newSender方法
Sender newSender(LogContext logContext, KafkaClient kafkaClient, ProducerMetadata metadata) {
// 允许发送失败的条数, 幂等和顺序: max.in.flight.requests.per.connection = 1
// 需要保证 max.in.flight.requests.per.connection 参数的值不能大于5 否则会报出 ConfigException：
int maxInflightRequests = configureInflightRequests(producerConfig);
// 超时配置 默认30s, 自定义配置至少需要大于10s. ReplicaLagTimeMaxMs = 10000L
// 这应该大于 <code>replica.lag.time.max.ms</code>（代理配置）以减少由于不必要的生产者重试而导致消息重复的可能性。
// replica.lag.time.max.ms: Kafka判断ISR中的follower和leader同步的根据是Broker的配置参数 replica.lag.time.max.ms 默认是10s
// 就是说如果follower落后leader 10s，则认为他失效了，会踢出ISR集合。
int requestTimeoutMs = producerConfig.getInt(ProducerConfig.REQUEST_TIMEOUT_MS_CONFIG);
// KafkaChannel负责基于socket的连接，认证，数据读取发送。
// 它包含TransportLayer和Authenticator两个部分。TransportLayer负责数据交互，Authenticator负责安全验证
ChannelBuilder channelBuilder = ClientUtils.createChannelBuilder(producerConfig, time, logContext);
// 监控 看源码的时候可忽略
ProducerMetrics metricsRegistry = new ProducerMetrics(this.metrics);
Sensor throttleTimeSensor = Sender.throttleTimeSensor(metricsRegistry.senderMetrics);
// 初始化了一个重要的网络管理的组件
// NetworkClient 是后面Sender线程和服务端进行网络I/O的核心类
KafkaClient client = kafkaClient != null ? kafkaClient : new NetworkClient(
// connections.max.idle.ms: 默认值是9分钟，一个网络连接最多空闲多久，超过这个空闲时间，就关闭这个网络连接。
// 可以设置为-1 ，不回收连接，减少频繁的创建和销毁连接
new Selector(producerConfig.getLong(ProducerConfig.CONNECTIONS_MAX_IDLE_MS_CONFIG),
this.metrics, time, "producer", channelBuilder, logContext),
metadata,
clientId,
// max.in.flight.requests.per.connection：默认是5
// 发送数据的时候，其实是有多个网络连接。每个网络连接可以忍受 producer端发送给broker消息后，消息没有响应的个数。
// 因为kafka有重试机制，所以有可能会造成数据乱序，如果想要保证有序，这个值要把设置为1.
maxInflightRequests,
// reconnect.backoff.ms：socket尝试重新连接指定主机的时间间隔
producerConfig.getLong(ProducerConfig.RECONNECT_BACKOFF_MS_CONFIG),
producerConfig.getLong(ProducerConfig.RECONNECT_BACKOFF_MAX_MS_CONFIG),
// send.buffer.bytes：socket发送数据的缓冲区的大小，默认值是128K
producerConfig.getInt(ProducerConfig.SEND_BUFFER_CONFIG),
// receive.buffer.bytes：socket接受数据的缓冲区的大小，默认值是32K
producerConfig.getInt(ProducerConfig.RECEIVE_BUFFER_CONFIG),
requestTimeoutMs,
producerConfig.getLong(ProducerConfig.SOCKET_CONNECTION_SETUP_TIMEOUT_MS_CONFIG),
producerConfig.getLong(ProducerConfig.SOCKET_CONNECTION_SETUP_TIMEOUT_MAX_MS_CONFIG),
ClientDnsLookup.forConfig(producerConfig.getString(ProducerConfig.CLIENT_DNS_LOOKUP_CONFIG)),
time,
true,
apiVersions,
throttleTimeSensor,
logContext);
// 获取acks参数 默认-1 如果用户还显式地指定了 acks 参数，那么还需要保证这个参数的值为 -1（all）
// 如果不为 -1（这个参数的值默认为1），那么也会报出 ConfigException：
short acks = configureAcks(producerConfig, log);
/**
* RETRIES_CONFIG -> retries: 重试的次数，默认为0，表示不重试
* acks:
* 0:
* producer发送数据到broker后，就完了，没有返回值，不管写成功还是写失败都不管了。
* 如果是这种请求数据丢失的概率是非常之高，一般不建议设置为0
*
* 1:
* producer发送数据到broker后，数据成功写入leader partition以后返回响应。
* 数据 -> broker（leader partition）
* 也有丢失数据的风险
*
* -1或者all:
* producer发送数据到broker后，数据要写入到leader partition里面，并且数据同步到所有的
* follower partition里面以后，才返回响应。
*/
return new Sender(logContext,
client,
metadata,
this.accumulator,
maxInflightRequests == 1,
producerConfig.getInt(ProducerConfig.MAX_REQUEST_SIZE_CONFIG),
acks,
producerConfig.getInt(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG),
metricsRegistry.senderMetrics,
time,
requestTimeoutMs,
producerConfig.getLong(ProducerConfig.RETRY_BACKOFF_MS_CONFIG),
this.transactionManager,
apiVersions);
}PS：1、其中有些细节 我就不一一讲了，比如：
需要保证 max.in.flight.requests.per.connection 参数的值不能大于5 否则会报出 ConfigException
acks如果不为 -1（这个参数的值默认为1），那么也会报出 ConfigException
2、很多配置需要大家自己看代码org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig，就没有挨着讲了，因为这个类中都给了对应的解释以及默认值了。
解释：
默认值：
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