一、Producer 的网络模型

我们前面几篇有说 Producer 发送流程的源码分析，但那个是大的轮廓，涉及到发送很多相关的内容，比如：

• 获取 topic 的 metadata 信息
  
• key 和 value 的序列化
  
• 获取该 record 要发送到的 partition
  
• 向 RecordAccmulator 中追加 record 数据
  
• 唤醒 sender 线程发送 RecordBatch
  

那这篇老周主要来说下 Producer 的网络模型，这里直接给出 Producer 的网络模型图，如下：

从图中可以看出，KafkaProducer 相当于客户端，与 Sender 调用层交互，Sender 调用 NetworkClient，NetworkClient 调用 Selector，而 Selector 底层封装了 Java NIO 的相关接口。心中有了 Producer 的网络模型大致轮廓后，我们接下来就可以来分析 Producer 的网络模型。

二、Producer 与 Broker 的交互流程

我们在业务代码通过生产者 producer 调用 send 方法来发送消息，不难发现都是通过走 Producer 的实现类 KafkaProducer 的 send 方法：

2.1 org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer#doSend

上面的两个 send 方法最终会走到 doSend 方法里来：

这块的源码老周在前两篇的 Producer 源码解析那一篇分析了的哈，这里主要说下与 Broker 通信的交互分析。主要有两点：

• waitOnMetadata()：请求 tp（topic-partition）元数据 metadata 更新，中间会调用 sender.wakeup()。
  
• accumulator.append()：将 record 对应的 tp 写入到 deque 中，如果该 tp 对应的 deque batch 是满了或者新建了一个 batch，则会调用 sender.wakeup()。
  

主要看下 sender.wakeup() 方法，主要作用就是将 Sender 线程从阻塞中唤醒。

2.2 org.apache.kafka.clients.producer.internals.Sender#wakeup

/**
 * Wake up the selector associated with this send thread
 */
public void wakeup() {
    this.client.wakeup();
}
/**
 * Interrupt the client if it is blocked waiting on I/O.
 */
@Override
public void wakeup() {
    this.selector.wakeup();
}
/**
 * Interrupt the nioSelector if it is blocked waiting to do I/O.
 */
@Override
public void wakeup() {
    this.nioSelector.wakeup();
}

不难发现，调用链是：

Sender -> NetworkClient -> Selector（Kafka 封装的）-> Selector（java.nio.channels.Selector Java NIO）

wakeup() 的主要作用就是唤醒阻塞在 select()/select(long) 上的线程，为什么要唤醒？因为注册了新的 channel 或者事件。

再回到 Kafka 这里，KafkaProducer 中 dosend() 方法调用 sender.wakeup() 方法作用就很明显了。作用就是：当有新的 RecordBatch 创建后，旧的 RecordBatch 就可以发送了，如果线程阻塞在 select() 方法中，就将其唤醒，Sender 重新开始运行 run() 方法，在这个方法中，旧的 RecordBatch 将会被选中，进而可以及时将这些请求发送出去。

2.3 org.apache.kafka.clients.producer.internals.Sender#run

跟到 runOnce 方法里去：

继续跟，核心是 Sender 线程每次循环具体执行的地方，即 sendProducerData() 方法：

最后调用 client.poll() 方法，关于 socket 的一些实际的读写操作。

我们来小结一下 Sender.run() 方法的大致流程，主要分为以下五步：

• accumulator.ready()：遍历整个 batches（key：TopicPartition，value: Deque>），如果 ProducerBatch 不为空，就将其对应的 leader 选出来，最后会返回一个可以发送 ReadyCheckResult 实例，readyNodes 是主要的成员变量。
  
  
  
• 如果有 tp 的 leader 是未知的，就强制 metadata 更新。遍历未知 leader 的主题（包含 leader 选举未决的主题以及可能已经过期的主题），再次将主题添加到元数据以确保它被包含并请求元数据更新，因为有消息要发送到该主题，调用 requestUpdate() 方法来更新。
  
• accumulator.drain()：遍历每个 leader （第一步中选出）节点，获取该节点上所有的 tp，如果该 tp 对应的 ProducerBatch 不在 backoff 期间（没有重试过或者重试了但是间隔已经达到了 retryBackoffMs），并且 ProducerBatch 的大小不大于 maxSize（一个 request 的最大限制默认 1 MB）或 ProducerBatch 的集合是空的，那么就把这个 ProducerBatch 添加 list 中，最终返回的类型为 Map<Integer, List>，key 为 leader.id，value 为要发送的 ProducerBatch 的列表。
  
• sendProduceRequests()：发送 Producer 请求，这个方法会调用 NetworkClient.send() 来发送 clientRequest。
  
• NetworkClient.poll()：关于 socket 的一些实际的读写操作，这个方法会继续调用 Kafka 封装的 Selector.poll()，跟进去底层是调用的 Java NIO 的 Selector.poll()。
  

2.4 org.apache.kafka.clients.NetworkClient#poll

主要分为以下三步：

• metadataUpdater.maybeUpdate()：判断是否需要更新 metadata 元数据。选择具有最少未完成请求且至少符合连接条件的节点。此方法将更喜欢具有现有连接的节点，但如果所有现有连接都在使用，则可能会选择我们还没有连接的节点。如果不存在连接，则此方法将首选最近连接尝试最少的节点。这种方法永远不会选择一个没有现有连接的节点，并且我们在重新连接回退期间断开了连接，或者选择了一个被限制的活动连接。
  
• selector.poll()：进行 socket 相关的 IO 操作。
  
• 处理完成后的操作：在一个 select() 过程之后的相关处理
  

• handleAbortedSends(responses)：如果由于不受支持的版本异常或断开连接而中止发送，请立即处理，无需等待 Selector#poll。
  
• handleCompletedSends(responses, updatedNow)：处理任何已完成的请求发送。特别是如果预期没有响应，则认为请求已完成。
  
• handleCompletedReceives(responses, updatedNow)：处理任何已完成的接收并使用接收到的响应更新响应列表。（MetadataResponse、ApiVersionsResponse 都是在这处理的）
  
• handleDisconnections(responses, updatedNow)：处理连接失败的那些连接，重新请求 metadata。
  
• handleConnections()：处理新建立的那些连接（还不能发送请求，比如：还未认证）
  
• handleInitiateApiVersionRequests(updatedNow)：对那些新建立的连接，发送 apiVersionRequest（默认情况：第一次建立连接时，需要向 Broker 发送 ApiVersionRequest 请求）
  
• handleTimedOutRequests(responses, updatedNow)：处理 timeout 的连接，关闭该连接，并刷新 metadata。
  

2.5 org.apache.kafka.common.network.Selector#poll

Kafka 中的 Selector 类主要是 Java NIO 相关接口的封装，Socket 相关 IO 操作都是在这个类中完成的。主要操作都是在下面这个方法中调用的：

2.5.1 org.apache.kafka.common.network.Selector#clear

2.5.2 org.apache.kafka.common.network.Selector#select

Selector.select() 方法底层还是调用的 Java NIO 的原生接口，这里的 nioSelector 其实就是 java.nio.channels.Selector 的实例对象，这个方法最坏情况下，会阻塞 ms 的时间，如果在一次轮询，只要有一个 Channel 的事件就绪，它就会立马返回。

/**
 * Check for data, waiting up to the given timeout.
 *
 * @param timeoutMs Length of time to wait, in milliseconds, which must be non-negative
 * @return The number of keys ready
 */
private int select(long timeoutMs) throws IOException {
    if (timeoutMs < 0L)
        throw new IllegalArgumentException("timeout should be >= 0");
    if (timeoutMs == 0L)
        return this.nioSelector.selectNow();
    else
        return this.nioSelector.select(timeoutMs);
}

2.5.3 org.apache.kafka.common.network.Selector#pollSelectionKeys

这部分代码是 socket IO 的主要部分，发送 Send 及接收 Receive 都是在这里完成的，在 poll() 方法中，这个方法会调用三次：

• 处理从具有缓冲数据的通道的轮询事件
  
• 处理已经就绪的事件，进行相应的 IO 操作。
  
• 处理新建立的那些连接，添加缓存及传输层的握手与认证。
  

2.5.4 org.apache.kafka.common.network.Selector#addToCompletedReceives

/**
 * adds a receive to completed receives
 */
private void addToCompletedReceives(KafkaChannel channel, NetworkReceive networkReceive, long currentTimeMs) {
    if (hasCompletedReceive(channel))
        throw new IllegalStateException("Attempting to add second completed receive to channel " +                      channel.id());
    // 添加到 completedReceives 中
    this.completedReceives.put(channel.id(), networkReceive);
    sensors.recordCompletedReceive(channel.id(), networkReceive.size(), currentTimeMs);
}

接收到的所有 Receive 都会被放入到 completedReceives 的集合中等待后续处理。

三、总结

总结的话我就不复述了，上面的源码流程说的很清楚了。最后再来一张 Producer 网络模型的时序图：

希望对你有所帮助，我们下期再见。

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