Kafka 服务端通过Kafka.scala
的主函数main
方法启动。KafkaServerStartable
类提供读取配置文件、启动/停止服务的方法。而启动/停止服务最终调用的是KafkaServer
的startup/shutdown
方法。
启动流程
- 启动 zk 客户端。
- 启动动态配置。
- 启动调度线程池。
- 启动日志管理器的后台线程,包括日志清理、日志刷盘、日志删除、日志压缩。
-
启动 NIO Socket 服务。
- 初始化一个接收器
Acceptor
,即启动 NIO Socket。 - 添加
num.network.threads
个接收器到请求通道RequestChannel
的处理器缓存ConcurrentHashMap
,key 为递增编号,value 为处理器Processor
。 -
Acceptor
执行CountDownLatch.await
等待通知启动。 - 缓存
Acceptor
到ConcurrentHashMap
,key 为EndPoint
,value 为Acceptor
。
- 初始化一个接收器
- 启动副本管理器。
- 在 zk 注册 broker。
- 启动控制器。
- 启动组协调器。
- 启动事务协调器。
- 初始化
KafkaApis
。 -
初始化处理器线程缓存池。
- 启动
num.io.threads
个请求处理器线程KafkaRequestHandler
。 - 从阻塞队列
ArrayBlockingQueue
获取请求,调用KafkaApis.handle
方法,进行集中处理请求。
- 启动
-
启动处理器线程。
- 首先
CountDownLatch.countDown
通知唤醒Acceptor
线程。- 使用
NIO.select
轮询。 - 如果有可接收就绪的事件,则将当前的
SocketChannel
加入缓存队列ConcurrentLinkedQueue
- 使用
- 从上述缓存队列取出
SocketChannel
,绑定到KafkaChannel
。 - 将接收到的请求缓存到限长阻塞队列
ArrayBlockingQueue
- 首先
请求处理流程
服务端请求处理流程详细源码分析
Acceptor 线程
def run() {
serverChannel.register(nioSelector, SelectionKey.OP_ACCEPT) // 注册接收事件
startupComplete() // 通知 Acceptor 线程
var currentProcessor = 0
while (isRunning) {
val ready = nioSelector.select(500) // 轮询事件
if (ready > 0) {
val keys = nioSelector.selectedKeys()
val iter = keys.iterator()
while (iter.hasNext && isRunning) {
val key = iter.next
iter.remove()
if (key.isAcceptable) { // 有可接受事件
val processor = synchronized {
currentProcessor = currentProcessor % processors.size
processors(currentProcessor) // 缓存 Processor
}
accept(key, processor) // 将 SocketChannel 缓存到队列
}
}
}
}
}
Processor 线程
override def run() {
startupComplete() // CountDownLatch.countDown 唤醒 Acceptor 线程。
while (isRunning) {
configureNewConnections() // 从缓存队列取出 SocketChannel,绑定到 KafkaChannel
processNewResponses() // 处理返回客户端的响应
poll() // Kafka.Selector 轮询读取/写入事件
processCompletedReceives() // 处理客户端的请求,放到阻塞队列
processCompletedSends() // 处理返回客户端响应后的回调
processDisconnected() // 断开连接后的处理
}
}
KafkaRequestHandler 线程阻塞队列
def run() {
while (!stopped) {
val startSelectTime = time.nanoseconds
// 从阻塞队列拉取请求
val req = requestChannel.receiveRequest(300)
req match {
case request: RequestChannel.Request =>
try {
apis.handle(request) // 调用`KafkaApis.handle`方法,进行集中处理请求。
}
}
}
}
KSelector
参考客户端源码分析。
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