kafka集群Producer基本数据结构及工作流程深入剖析-kafka 商业环境实战

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1 Producer端基本数据结构

• ProducerRecord: 一个ProducerRecord表示一条待发送的消息记录，主要由5个字段构成：

    topic          所属topic
    partition      所属分区
    key            键值
    value          消息体
    timestamp      时间戳
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• RecordMetadata: Kafka服务器端返回给客户端的消息的元数据信息,前3项相对比较重要，Producer端可以使用这些消息做一些消息发送成功之后的处理。

    offset                   该条消息的位移
    timestamp                消息时间戳
    topic + partition        所属topic的分区
    checksum                 消息CRC32码
    serializedKeySize        序列化后的消息键字节数
    serializedValueSize      序列化后的消息体字节数
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2 Producer端消息发送流程

• 在send()的发送消息动作触发之前，通过props属性中指定的servers连接到broker集群，从Zookeeper收集集群Metedata信息，从而了解哪些broker掌管哪一个Topic的哪一个partition，以及brokers的健康状态。

• 下面就是流水线操作，ProducerRecord对象携带者topic，partition，message等信息，在Serializer这个“车间”被序列化。

• 序列化过后的ProducerRecord对象进入Partitioner“车间”，按照上文所述的Partitioning 策略决定这个消息将被分配到哪个Partition中。

• 确定partition的ProducerRecord进入一个缓冲区，通过减少IO来提升性能，在这个“车间”，消息被按照TopicPartition信息进行归类整理，相同Topic且相同parition的ProducerRecord被放在同一个RecordBatch中，等待被发送。什么时候发送？都在Producer的props中被指定了，有默认值，显然我们可以自己指定。

    (1) batch.size:设置每个RecordBatch可以缓存的最大字节数 
    (2) buffer.memory:设置所有RecordBatch的总共最大字节数 
    (3) linger.ms设置每个RecordBatch的最长延迟发送时间 
    (4) max.block.ms 设置每个RecordBatch的最长阻塞时间 
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• 一旦，当单个RecordBatch的linger.ms延迟到达或者batch.size达到上限，这个 RecordBatch会被立即发送。另外，如果所有RecordBatch作为一个整体，达到了buffer.memroy或者max.block.ms上限，所有的RecordBatch都会被发送。

• ProducerRecord消息按照分配好的Partition发送到具体的broker中,broker接收保存消息，更新Metadata信息，同步给Zookeeper。

• Producer端其他优化点：

    (5) acks：Producer的数据确认阻塞设置，0表示不管任何响应，只管发，发完了立即执行下个任务，这种方式最快，但是很不保险。1表示只确保leader成功响应，接收到数据。2表示确保leader及其所有follwer成功接收保存消息，也可以用”all”。
    (6) retries：消息发送失败重试的次数。
    (7) retry.backoff.ms：失败补偿时间，每次失败重试的时间间隔，不可设置太短，避免第一条消息的响应还没返回，第二条消息又发出去了，造成逻辑错误。
    (8) max.in.flight.request.per.connection：同一时间，每个Producer能够发送的消息上限。
    (9) compression.type  producer所使用的压缩器，目前支持gzip, snappy和lz4。压缩是在用户主线程完成的，通常都需要花费大量的CPU时间，但对于减少网络IO来说确实利器。生产环境中可以结合压力测试进行适当配置
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3 消息缓冲区(accumulator)再剖析

• producer创建时会创建一个默认32MB(由buffer.memory参数指定)的accumulator缓冲区，专门保存待发送的消息。

• 该数据结构中还包含了一个特别重要的集合信息：消息批次信息(batches)。该集合本质上是一个HashMap，里面分别保存了每个topic分区下的batch队列，即前面说的批次是按照topic分区进行分组的。这样发往不同分区的消息保存在对应分区下的batch队列中。

• 假设消息M1, M2被发送到test的0分区但属于不同的batch，M3分送到test的1分区，那么batches中包含的信息就是：{"test-0" -> [batch1, batch2], "test-1" -> [batch3]}

• 每个batch中最重要的3个组件包括：

    compressor: 负责执行追加写入操作
    batch缓冲区：由batch.size参数控制，消息被真正追加写入到的地方
    thunks：保存消息回调逻辑的集合
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• 本套技术专栏是作者（秦凯新）平时工作的总结和升华，通过从真实商业环境抽取案例进行总结和分享，并给出商业应用的调优建议和集群环境容量规划等内容，请持续关注本套博客。期待加入IOT时代最具战斗力的团队。QQ邮箱地址：[email protected]，如有任何学术交流，可随时联系。

• Sender线程自KafkaProducer创建后就一直都在运行着 。它的工作流程基本上是这样的：

    (1)不断轮询缓冲区寻找已做好发送准备的分区 
    (2)将轮询获得的各个batch按照目标分区所在的leader broker进行分组
    (3)将分组后的batch通过底层创建的Socket连接发送给各个broker
    (4)等待服务器端发送response回来
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• Sender线程会发送PRODUCE请求给对应的broker，broker处理完毕之后发送对应的PRODUCE response。一旦Sender线程接收到response将依次(按照消息发送顺序)调用batch中的回调方法

4 总结

• Sender线程自KafkaProducer创建后就一直都在运行着，单个RecordBatch的linger.ms延迟到达或者batch.size达到上限，作为后台线程就会检测到立即发送。
• accumulator缓冲器按照Topic partion进行分组，来进行集中向某一个Broker发送。
• 本文通过学习胡夕的相关技术博客和书籍，进行的学习笔记总结，辛苦成文，实属不易，各自珍惜，谢谢。
• 秦凯新 于深圳 201812030018