Producer源码解读

在 Kafka 中, 我们把产生消息的一方称为 Producer 即 生产者, 它是 Kafka 的核心组件之一, 也是消息的来源所在。它的主要功能是将客户端的请求打包封装发送到 kafka 集群的某个 Topic 的某个分区上。那么这些生产者产生的消息是怎么传到 Kafka 服务端的呢？

Producer之整体流程

但是站在源码的核心角度，我们可以把Producer分成以下几个核心部分：

1、Producer之初始化

2、Producer之发送流程

3、Producer之缓冲区

4、Producer之参数与调优

Producer源码解读

从生产流程可以知道，Producer里面的核心有序列化器，分区器，还有缓冲，所以初始化的流程肯定是围绕这几个核心来处理。

KafkaProducer之初始化

1)、设置分区器

设置分区器(partitioner)，分区器是支持自定义的

2)、设置每次重试间隔时间

设置每次重试间隔时间(retryBackoffMs)默认100ms

如果发送消息到broker时抛出异常，且是允许重试的异常，那么就会最大重试retries参数指定的次数，同时retryBackoffMs是重试的间隔。

3)、设置序列化器

设置序列化器(Serializer)

4)、设置拦截器

设置拦截器(interceptors)，关于拦截器，这个后面会有讲解和介绍。

5)、设置缓冲区

在之前，还有一些参数的设置。

1、设置最大的消息为多大(maxRequestSize), 默认最大1M, 生产环境可以提高到10M

2、设置缓存大小(totalMemorySize) 默认是32M

3、设置压缩格式(compressionType)

4、初始化RecordAccumulator也就是缓冲区指定为32M

6)、设置消息累加器

因为生产者是通过缓冲的方式发送，发送的条件之前的课程讲过，所以这里需要一个消息累加器配合才能完成消息的发送。

5、初始化集群元数据(metadata),刚开始空的

6)、创建Sender线程

这里还初始化了一个重要的管理网路的组件 NetworkClient

KafkaThread将Sender设置为守护线程并启动

拦截器使用及介绍

这里讲一讲拦截器的使用和基本作用，拦截器一般用得不多，所以这里只是讲一讲案例，不推荐生产中使用。

想要实现拦截器，我们需要先实现ProducerInterceptor接口即可，然后在生产者中设置进去即可。

1、想要把发送的数据都带上时间戳

2、实现统计发送消息的成功次数和失败次数

在 onAcknowledgement(RecordMetadata, Exception)里面，根据消息发送后返回的异常信息来判断是否发送成功。一般异常如果为空就说明发送成功了，反之就说明发送失败了。

然后定义两个变量，并根据Exception的值分别累加就可以统计到了

最后在close方法里输出两个变量的值，这样当producer发送数据结束并close后，会自动调用拦截器的close方法来输出咱们想要统计的成功和失败次数

不过这里要注意一个点：

onAcknowledgement运行在producer的IO线程中，因此不要在该方法中放入很复杂的逻辑，否则会拖慢producer的消息发送效率。

3、拦截链路

// 设置属性
        Properties properties = new Properties();
        // 指定连接的kafka服务器的地址
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"127.0.0.1:9092");
        // 设置String的序列化
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        //设置自定义拦截器
        properties.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, SelfInterceptor.class);

        //设置拦截链路(设置多个 SelfInterceptor  先执行   再执行SelfInterceptor2)
        ArrayList<String> interceptors = new ArrayList<>();
        interceptors.add("com.llp.interceptor.SelfInterceptor");//注意：这里是拦截器的全类名
        interceptors.add("com.llp.interceptor.SelfInterceptor2"); //这里假设有SelfInterceptor2
        properties.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, interceptors);

拦截器链里的拦截器是按照顺序组成的，因此我们要注意前后拦截器对彼此的影响，比如这里拦截器1的onsend方法不能返回null，不然拦截器2的onsend就丢失了信息，会发生异常。

Producer之发送流程

Producer之发送流程

Kafka Producer 发送消息流程如下:

1)、执行拦截器逻辑

执行拦截器逻辑，预处理消息, 封装 Producer Record

2)、集群元数据

从 Kafka Broker 集群获取集群元数据metadata

3)、序列化

调用Serializer.serialize()方法进行消息的key/value序列化

4)、分区

调用partition()选择合适的分区策略，给消息体 Producer Record 分配要发送的 topic 分区号

5)、消息累加进缓存

将消息缓存到RecordAccumulator 收集器中, 最后判断是否要发送。

7)、消息发送

前面我们也知道真正的消息发送是Sender线程来做，并且这里还要结合缓冲区来处理。

批次发送的条件为:缓冲区数据大小达到 batch.size 或者 linger.ms 达到上限，哪个先达到就算哪个

Producer之缓冲区

Kafka生产者的缓冲区，也就是内存池，可以将其类比为连接池(DB, Redis),主要是避免不必要的创建连接的开销, 这样内存池可以对 RecordBatch 做到反复利用, 防止引起Full GC问题。那我们看看 Kafka 内存池是怎么设计的。

核心就是这段代码：

Kafka 内存设计有两部分，下面的粉色的是可用的内存（未分配的内存，初始的时候是 32M），上面紫色的是已经被分配了的内存，每个小 Batch 是 16K，然后这一个个的 Batch 就可以被反复利用，不需要每次都申请内存,  两部分加起来是 32M。

申请内存的过程

从 Producer 发送流程的第6步中可以看到会把消息放入 accumulator中, 即调用 accumulator.append() 追加, 然后把消息封装成一个个Batch 进行发送, 然后去申请内存(free.allocate())

（1）如果申请的内存大小超过了整个缓存池的大小，则抛异常出来

（2）对整个方法加锁：

this.lock.lock();

（3）如果申请的大小是每个 recordBatch 的大小（16K），并且已分配内存不为空，则直接取出来一个返回。

if (size == poolableSize && !this.free.isEmpty())
    return this.free.pollFirst();

（4）如果整个内存池大小比要申请的内存大小大 （this.availableMemory + freeListSize >= size），则直接从可用内存（即上图粉色的区域）申请一块内存。并且可用内存要去掉申请的那一块内存。

Sender线程

Producer之参数调优

Kafka 实际使用中，Producer 端既要保证吞吐量，又要确保无消息丢失，一些核心参数的配置就显得至关重要。接下来我们就来看看生产端都有哪些重要的参数,及调优建议。

acks

参数说明：对于 Kafka Producer 来说是一个非常重要的参数，它表示指定分区中成功写入消息的副本数量，是 Kafka 生产端消息的持久性的保证, 详细可以查看

发送确认机制 3 种不同的确认模式。

acks=0 意味着如果生产者能够通过网络把消息发送出去，那么就认为消息已成功写入Kafka 。
acks=1 意味若首领在收到消息并把它写入到分区数据文件（不一定同步到磁盘上）时会返回确认或错误响应。
acks=all 意味着首领在返回确认或错误响应之前，会等待（min.insync.replicas）同步副本都收到悄息。

max.request.size

参数说明：这个参数对于 Kafka Producer 也比较重要， 表示生产端能够发送的最大消息大小，默认值为1048576(1M) 。

调优建议：这个配置对于生产环境来说有点小， **为了避免因消息过大导致发送失败，生产环境建议适当调大，比如可以调到10485760(10M)** 。

retries

参数说明：表示生产端消息发送失败时的重试次数，默认值为0，即不重试。 这个参数一般是为了解决因系统瞬时故障导致的消息发送失败，比如网络抖动、Leader 选举及重选举，其中瞬时的 Leader 重选举是比较常见的。因此这个参数的设置对于 Kafka Producer 就显得非常重要 。

调优建议：这里建议设置为一个大于0的值，比如3次。

retry.backoff.ms

参数说明：**设定两次重试之间的时间间隔，避免无效的频繁重试，默认值为100, 主要跟 retries 配合使用， **在配置 retries 和 retry.backoff.ms 之前，最好先估算一下可能的异常恢复时间，需要设定总的重试时间要大于异常恢复时间，避免生产者过早的放弃重试。

connections.max.idele.ms

参数说明：主要用来判断多久之后关闭空闲的链接，默认值540000（ms）即9分钟。

compression.type

参数说明： 该参数表示生产端是否要对消息进行压缩，默认值为不压缩(none)。 压缩可以显著减少网络IO传输、磁盘IO以及磁盘空间，从而提升整体吞吐量，但也是以牺牲CPU开销为代价的。

调优建议：出于提升吞吐量的考虑，建议在生产端对消息进行压缩。**对于Kafka来说，综合考虑吞吐量与压缩比，建议选择lz4压缩。如果追求最高的压缩比则推荐zstd压缩。**

buffer.memory

参数说明： 该参数表示生产端消息缓冲池或缓冲区的大小，默认值为即33554432(32M) 。这个参数基本可以认为是 Producer 程序所使用的内存大小。

调优建议：通常我们应尽量保证生产端整体吞吐量，建议适当调大该参数，也意味着生产客户端会占用更多的内存。

batch.size

参数说明： 该参数表示发送到缓冲区中的消息会被封装成一个一个的Batch，分批次的发送到 Broker 端，默认值为16KB。 因此减小 batch 大小有利于降低消息延时，增加 batch 大小有利于提升吞吐量。

调优建议：通常合理调大该参数值，能够显著提升生产端吞吐量，比如可以调整到32KB，调大也意味着消息会有相对较大的延时。

linger.ms

参数说明： 该参数表示用来控制 Batch 最大的空闲时间，超过该时间的 Batch 也会自动被发送到 Broker 端。 实际情况中, 这是吞吐量与延时之间的权衡。默认值为0，表示消息需要被立即发送，无需关系 batch 是否被填满。

调优建议：通常为了减少请求次数、提升整体吞吐量，建议设置一个大于0的值，比如设置为100，此时会在负载低的情况下带来100ms的延时。