kafka消费者总结(三)

这次我们来总结一下kafka Consumer客户端从 brokers集群上拉取拉取消息的过程，首先看一下KafkaConsumer所以依赖的组件：

metadata 记录了集群的元数据信息

netClient表示consumer与kafka集群网络通信的组件

client 是对netClient的封装，引用了netClient实例

subscriptions 包含了两部分信息，SubscriptionType和TopicPartitionState，SubscriptionType是一个枚举类，表示订阅topic的方式，包括NONE, AUTO_TOPICS, AUTO_PATTERN, USER_ASSIGNED这4种值，TopicPartitionState类表示topic分区的消费状态，有两个比较重要的字段position和lastStableOffset，position表示上次消费到的位置，也就是下次开始消费的位置，lastStableOffset表示最后一次提交的偏移量offset

coordinator是一个ConsumerCoordinator类，表示与kafka集群协调交互的节点，consumer的Rebalance和提交偏移量的操作都是通过coordinator来完成的

fetcher就是本次要介绍的主角，主要负责从kafka集群拉取消息

首先来看一下consumer负责拉取消息的方法poll的处理代码：

public ConsumerRecords poll(long timeout) {

        acquireAndEnsureOpen();
        try {
            if (timeout < 0)
                throw new IllegalArgumentException("Timeout must not be negative");
            if (this.subscriptions.hasNoSubscriptionOrUserAssignment())
                throw new IllegalStateException("Consumer is not subscribed to any topics or assigned any partitions");

            // poll for new data until the timeout expires
            long start = time.milliseconds();
            long remaining = timeout;
            do {
                Map>> records = pollOnce(remaining);
                if (!records.isEmpty()) {
                    // before returning the fetched records, we can send off the next round of fetches
                    // and avoid block waiting for their responses to enable pipelining while the user
                    // is handling the fetched records.
                    //
                    // NOTE: since the consumed position has already been updated, we must not allow
                    // wakeups or any other errors to be triggered prior to returning the fetched records.
                    if (fetcher.sendFetches() > 0 || client.hasPendingRequests())
                        client.pollNoWakeup();
                    return this.interceptors.onConsume(new ConsumerRecords<>(records));
                }
                long elapsed = time.milliseconds() - start;
                remaining = timeout - elapsed;
            } while (remaining > 0);
            return ConsumerRecords.empty();
        } finally {
            release();
        }
    }

timeout参数表示拉取消息的最大阻塞时间，这个方法主要是调用pollOnce拉取消息

private Map>> pollOnce(long timeout) {
        client.maybeTriggerWakeup();
        long startMs = time.milliseconds();
        //触发协调器事件，保证 coordinator协调器存在并且消费者已经加入cunsumerGroup
        coordinator.poll(startMs, timeout);
        // 查找消费分区对应的potion信息，确保所有的分区都有对应的position信息，次方法是异步完成的
        boolean hasAllFetchPositions = updateFetchPositions();
        // 如果已经有拉取数据则立即返回数据
        Map>> records = fetcher.fetchedRecords();
        if (!records.isEmpty())
            return records;
        // 发送拉取数据请求
        fetcher.sendFetches();
        long nowMs = time.milliseconds();
        long remainingTimeMs = Math.max(0, timeout - (nowMs - startMs));
        long pollTimeout = Math.min(coordinator.timeToNextPoll(nowMs), remainingTimeMs);
        //如果有分区的positon不存在，则需要通过网络请求获取
        if (!hasAllFetchPositions && pollTimeout > retryBackoffMs)
            pollTimeout = retryBackoffMs;
        client.poll(pollTimeout, nowMs, new PollCondition() {
            @Override
            public boolean shouldBlock() {
                //如果已经有完成的拉取到的数据，则次方法无需阻塞
                return !fetcher.hasCompletedFetches();
            }
        });
        //检查是否需要rebalance
        if (coordinator.needRejoin())
            return Collections.emptyMap();
        return fetcher.fetchedRecords();
    }

重点关注一下fetcher.sendFetches()这个方法，其处理流程如下：

上面流程只是对Fetcher对象拉取数据的一个大致流程做了介绍，里面涉及到很多异步网络通信，异步回调等方法

下一节我们将对consumer做一个整体的总结并讨论如何实现多线程消费