共计 9467 个字符，预计需要花费 24 分钟才能阅读完成。
Kafka 成长记的前 4 节咱们通过 KafkaProducerHelloWorld 剖析了 Producer 配置解析、组件组成、元数据拉取原理。
但 KafkaProducerHelloWorld 发送音讯的代码并没有剖析完，咱们剖析了如到了如下图所示的地位：
接下来，咱们持续往下剖析，这一节咱们次要剖析下发送音讯的初步序列化和分区路由源码原理。
自定义音讯的初步序列化的形式
在 producer.send() 执行 doSend() 的时候，waitOnMetadata 拉取元数据胜利之后脉络是什么呢？
private Future<RecordMetadata> doSend(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback) {
TopicPartition tp = null;
try {
// first make sure the metadata for the topic is available
long waitedOnMetadataMs = waitOnMetadata(record.topic(), this.maxBlockTimeMs);
long remainingWaitMs = Math.max(0, this.maxBlockTimeMs - waitedOnMetadataMs);
byte[] serializedKey;
try {serializedKey = keySerializer.serialize(record.topic(), record.key());
} catch (ClassCastException cce) {throw new SerializationException("Can't convert key of class "+ record.key().getClass().getName() +" to class "+ producerConfig.getClass(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG).getName() +" specified in key.serializer");
}
byte[] serializedValue;
try {serializedValue = valueSerializer.serialize(record.topic(), record.value());
} catch (ClassCastException cce) {throw new SerializationException("Can't convert value of class "+ record.value().getClass().getName() +" to class "+ producerConfig.getClass(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG).getName() +" specified in value.serializer");
}
int partition = partition(record, serializedKey, serializedValue, metadata.fetch());
int serializedSize = Records.LOG_OVERHEAD + Record.recordSize(serializedKey, serializedValue);
ensureValidRecordSize(serializedSize);
tp = new TopicPartition(record.topic(), partition);
long timestamp = record.timestamp() == null ? time.milliseconds() : record.timestamp();
log.trace("Sending record {} with callback {} to topic {} partition {}", record, callback, record.topic(), partition);
// producer callback will make sure to call both 'callback' and interceptor callback
Callback interceptCallback = this.interceptors == null ? callback : new InterceptorCallback<>(callback, this.interceptors, tp);
RecordAccumulator.RecordAppendResult result = accumulator.append(tp, timestamp, serializedKey, serializedValue, interceptCallback, remainingWaitMs);
if (result.batchIsFull || result.newBatchCreated) {log.trace("Waking up the sender since topic {} partition {} is either full or getting a new batch", record.topic(), partition);
this.sender.wakeup();}
return result.future;
// handling exceptions and record the errors;
// for API exceptions return them in the future,
// for other exceptions throw directly
} catch (ApiException e) {log.debug("Exception occurred during message send:", e);
if (callback != null)
callback.onCompletion(null, e);
this.errors.record();
if (this.interceptors != null)
this.interceptors.onSendError(record, tp, e);
return new FutureFailure(e);
} catch (Exception e) {throw e;}
// 省略其余各种异样捕捉
}次要脉络就是：
1）waitOnMetadata 期待元数据拉取
2）keySerializer.serialize 和 valueSerializer.serialize，很显著就是将 Record 序列化成 byte 字节数组
3）通过 partition 进行路由分区，依照肯定路由策略抉择 Topic 下的某个分区
4）accumulator.append 将音讯放入缓冲器中
5）唤醒 Sender 线程的 selector.select() 的阻塞，开始解决内存缓冲器中的数据。
整个脉络如下图：
第二步执行的脉络是应用自定义序列化器，将音讯转换为 byte[] 数组。咱们就来先看下这块的逻辑。
首先第一个问题就是，自定义的音讯序列化器哪里来的？其实是在配置参数中设置的。还记得 KafkaProducerHelloWorld 代码么？
// KafkaProducerHelloWorld.java
public static void main(String[] args) throws Exception {Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "mengfanmao.org:9092");
KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("test-topic", "test-key", "test-value");
producer.send(record).get();
Thread.sleep(5 * 1000);
producer.close();}在之前的 KafkaProducerHelloWorld.java 中，咱们起初并没有设置序列化参数。后果发消息失败，提醒了如下堆栈：
Exception in thread "main" org.apache.kafka.common.config.ConfigException: Missing required configuration "key.serializer" which has no default value.
at org.apache.kafka.common.config.ConfigDef.parse(ConfigDef.java:421)
at org.apache.kafka.common.config.AbstractConfig.<init>(AbstractConfig.java:55)
at org.apache.kafka.common.config.AbstractConfig.<init>(AbstractConfig.java:62)
at org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig.<init>(ProducerConfig.java:336)
at org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer.<init>(KafkaProducer.java:188)
at org.mfm.learn.kafka.KafkaProducerHelloWorld.main(KafkaProducerHelloWorld.java:20)下面堆栈的信息有没有很相熟？提醒的那些类不正是咱们之前钻研配置解析相干的源码类么？ProducerConfig、AbstractConfig、ConfigDef 切实是太相熟了。
关上源码 ConfigDef，你会发现 ConfigDef 在解析配置文件时，没有序列化配置会使得 new KafkaProducer() 这一步间接抛出异样，音讯发送失败。
到这里你是不是能够稍微体验进去，浏览源码的益处之一了？
接着你补充配置下序列化参数如下：
// KafkaProducerHelloWorld.java
public static void main(String[] args) throws Exception {Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "mengfanmao.org:9092");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("test-topic", "test-key", "test-value");
producer.send(record).get();
Thread.sleep(5 * 1000);
producer.close();}音讯发送胜利！咱们补充设置的序列化器是客户端 jar 包中默认提供的 StringSerializer。既然有了音讯序列化器，咱们就来看看它是如何序列化的 key 和 value 的。
咱们将之前第二步外围简化，其实就是如下代码：
//KafkaProudcer.java#doSend
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("test-topic", "test-key", "test-value");
keySerializer.serialize(record.topic(), record.key());
valueSerializer.serialize(record.topic(), record.value());
//StringSerializer.java
public byte[] serialize(String topic, String data) {
try {if (data == null)
return null;
else
return data.getBytes(encoding);
} catch (UnsupportedEncodingException e) {throw new SerializationException("Error when serializing string to byte[] due to unsupported encoding" + encoding);
}
}能够看到 StringSerializer 的序列化的形式非常简单，就是调用 String 原始的 getBytes() 办法而已。(PS: 第一个参数居然没有应用 …)
序列化真的只是到这里为止了么？必定不是，这个 bytes[] 数组的数据必定最终须要通过网络发送进来的，这里只是算是初步的一次序列化而已。音讯之后最终的序列化，包含具体的格局，咱们之后钻研 Kafka 应用原生 Java NIO 解决粘包和拆包问题时在深入研究。
起码，这里咱们能够失去如下的图了：
音讯基于 Topic 分区路由源码原理
发送音讯时，拉取到元数据、初步序列化音讯为 byte[] 数组。之后就是通过元数据信息进行路由，抉择一个 Topic 对应的 Partition 发送音讯了。在路由抉择发送音讯的分区时，用到了 Metadata 中的 Cluster 元数据，这里带大家回顾下它的构造。
Cluster 类的元数据内存构造回顾
List<Node>:Kafka Broker 节点, 次要是 Broker 的 ip、端口。
Map nodesById，key 是 broker 的 id，value 是 Broker 的信息 Node
Map partitionsByTopic： 每个 topic 有哪些分区，key 是 topic 名称，value 是分区信息列表
Map availablePartitionsByTopic，每个 topic 有哪些以后可用的分区，key 是 topic 名称，value 是分区信息列表
Map partitionsByNode， 每个 broker 上放了哪些分区，key 是 broker 的 id，value 是分区信息列表
unautorhizedTopics: 没有被受权拜访的 Topic 的列表，如果你的客户端没有被受权拜访某个 Topic，音讯队列的权限管制用的很少，这个简直能够疏忽。
你能够断点，看下数据，如下所示：
对集群元数据，你能够发现，依据不同的需要、应用和场景，采纳不同的数据结构来进行寄存，kafka Producer 设计了不同的数据结构，其实很多时候咱们是能够学习用相似这种思路写代码的。
回顾了元数据之后，客户端必定能够依据元数据信息进行路由了。那么是如何路由的呢？代码如下：
// KakfaProducer.java
private final Partitioner partitioner;
//#doSend()
int partitionpartition = partition(record, serializedKey, serializedValue, metadata.fetch());
//#partition()
private int partition(ProducerRecord<K, V> record, byte[] serializedKey , byte[] serializedValue, Cluster cluster) {Integer partition = record.partition();
if (partition != null) {List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(record.topic());
int lastPartition = partitions.size() - 1;
// they have given us a partition, use it
if (partition < 0 || partition > lastPartition) {throw new IllegalArgumentException(String.format("Invalid partition given with record: %d is not in the range [0...%d].", partition, lastPartition));
}
return partition;
}
return this.partitioner.partition(record.topic(), record.key(), serializedKey, record.value(), serializedValue,
cluster);
}这段办法脉络很简略，次要就是依据 record 是否指定分区 partition 决定：
1）如果发送的音讯 record 指定了分区，应用元数据信息 Cluster 校验后，路由后的分区就是指定的分区编号。
2）如果发送的音讯 record 没有指定分区，应用一个 Partitioner 组件 partition 办法路由决定分区编号。
如下图：
上一节咱们说过 ProducerRecord 的工夫戳和分区是可选的，默认都是 null。也就是说，默认会走到 Partitioner 组件 partition 这个分支。
可是问题就来了。Partitioner 这个是什么时候初始化的？
因为 partitioner 这个是 KafkaProducer 的一个成员变量，你能够搜寻下它。你会发现：
private KafkaProducer(ProducerConfig config, Serializer<K> keySerializer, Serializer<V> valueSerializer) {
// 省略其余代码...
this.partitioner = config.getConfiguredInstance(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, Partitioner.class);
// 省略其余代码...
} 原来是在构造函数时候初始化的，它其实就是通过配置解析失去的。并且有一个默认值 DefaultPartitioner。
晓得了这个之后，咱们来看看默认的话是如何路发送的音讯呢？
//DefaultPartitioner.java
private final AtomicInteger counter = new AtomicInteger(new Random().nextInt());
public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
int numPartitions = partitions.size();
if (keyBytes == null) {int nextValue = counter.getAndIncrement();
List<PartitionInfo> availablePartitions = cluster.availablePartitionsForTopic(topic);
if (availablePartitions.size() > 0) {int part = DefaultPartitioner.toPositive(nextValue) % availablePartitions.size();
return availablePartitions.get(part).partition();} else {
// no partitions are available, give a non-available partition
return DefaultPartitioner.toPositive(nextValue) % numPartitions;
}
} else {
// hash the keyBytes to choose a partition
return DefaultPartitioner.toPositive(Utils.murmur2(keyBytes)) % numPartitions;
}
}这个办法脉络次要是：
1）从元数据 Cluster 中的 map 获取 topic 下对应的所有分区和分区数量
2）发送音讯如果没有指定 key，则从一个随机数开始，每次通过 AtomicInteger 递增 +1，对分区数量或者可用分区大小取模，取得对应的分区编号
3）发送音讯如果指定 key，会对 key 对应的字节数组执行一个算法 murmur2，失去一个 int 数字，之后对分区数量取模，取得对应分区编号
整个过程如下图所示：
通过下面的路由策略，你能够发现，kafka 发送的音讯，哪怕只是指定了 topic 都是能够的。不须要指定 key 和 partition。不过这样可能会导致音讯乱序。
至于如何保障 kafka 发送音讯的程序性，除了指定分区和 key 外，其实还须要其余的配置，比方 InFlightRequest 的 size 默认是 5，须要设置为 1，否则重试的时候也会导致音讯乱序，这些咱们前面会剖析到的。
小结
明天咱们次要摸索了音讯的初步序列化形式、音讯的路由策略。咱们简略小结下：
1）Kafka 音讯的初步序列化必须通过配置参数指定，个别应用 StringSerializer，不指定会导致发送音讯失败
2）Kafka 发送的音讯，Topic 必须指定，而 Topic 下的 key 和 partition 可选。
默认的分区路由的策略，反对三种，指定分区，指定分区 key，或者不指定分区 key
a. 同时指定或者只指定 partition，因为 parttition 路由的优先级高于 key，会依据指定的 parttition 编号间接路由音讯。
b. 如果只是指定 key, 会对 key 对应的字节数组执行一个算法 murmur2，失去一个 int 数字，之后对分区数量取模，取得对应分区编号
c. 如果都不指定，则从一个随机数开始，每次通过 AtomicInteger 递增 +1, 对分区数量或者可用分区大小取模，取得对应的分区编号
这一节的常识比拟轻松，不晓得大家把握的怎么样了。随着对 KafkaProducer 的剖析，咱们曾经，缓缓揭开了它神秘的面纱了。前面两节咱们一起来剖析下发送音讯的内存缓冲器的原理，如何分配内存区域，队列机制 +batch 机制如何将音讯批量发送进来。在之后再剖析下，Kakfa 如何解决 Java 原生 NIO 中的拆包和粘包的问题。根本 Producer 的源码原理就钻研的差不多了。
咱们下一节再见！
本文由博客一文多发平台 OpenWrite 公布！