学习大纲
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一、kafka java客户端数据生产流程解析
java客户端数据生产流程
一、发送类型
1、同步发送
- 通过send()发送完消息后返回一个Future对象,然后调用Future对象的get()方法等待kafka响应
- 如果kafka正常响应，返回一个RecordMetadata对象，该对象存储消息的偏移量
- 如果kafka发生错误，无法正常响应，就会抛出异常，我们便可以进行异常处理
producer.send(record).get();
2、异步发送
异步发送通过callback来监听回调结果
//发送消息
ListenableFuture<SendResult<String, Object>> future = kafkaTemplate.send(TOPIC_TEST, obj);
future.addCallback(new ListenableFutureCallback<SendResult<String, Object>>() {
@Override
public void onFailure(Throwable throwable) {
//发送失败的处理
log.info(TOPIC_TEST + " - 生产者 发送消息失败：" + throwable.getMessage());
}
@Override
public void onSuccess(SendResult<String, Object> stringObjectSendResult) {
//成功的处理
log.info(TOPIC_TEST + " - 生产者 发送消息成功：" + stringObjectSendResult.toString());
}
});
二、序列化器
消息要到网络上进行传输，必须进行序列化，而序列化器的作用就是如此。
Kafka 提供了默认的字符串序列化器(org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer)，还有整型
( IntegerSerializer）和字节数组（BytesSerializer）序列化器等等，这些序列化器都实现了接口
( org.apache.kafka.common.serialization.Serializer）基本上能够满足大部分场景的需求。
序列化器
二、分区器
- 本身kafka有自己的分区策略的，如果未指定，就会使用默认的分区策略
- Kafka根据传递消息的key来进行分区的分配，即hash(key) % numPartitions。如果Key相同的话，那么就会分配到统一分区。
源代码org.apache.kafka.clients.producer.internals.DefaultPartitioner分析
public class DefaultPartitioner implements Partitioner {
private final StickyPartitionCache stickyPartitionCache = new StickyPartitionCache();
public DefaultPartitioner() {
}
public void configure(Map<String, ?> configs) {
}
public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
//判断当前消息是否为null
if (keyBytes == null) {
return this.stickyPartitionCache.partition(topic, cluster);
} else {
//通过cluster集群和topic主机获取分区列表partitions
List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
//获取分区的大小
int numPartitions = partitions.size();
//通过获取当前消息与分区大小进行取模来得到分区
return Utils.toPositive(Utils.murmur2(keyBytes)) % numPartitions;
}
}
public void close() {
}
public void onNewBatch(String topic, Cluster cluster, int prevPartition) {
this.stickyPartitionCache.nextPartition(topic, cluster, prevPartition);
}
}
org.apache.kafka.common.utils
public static int toPositive(int number) {
return number & 2147483647;
}
public static int murmur2(byte[] data) {
int length = data.length;
int seed = -1756908916;
int m = 1540483477;
int r = true;
int h = seed ^ length;
int length4 = length / 4;
for(int i = 0; i < length4; ++i) {
int i4 = i * 4;
int k = (data[i4 + 0] & 255) + ((data[i4 + 1] & 255) << 8) + ((data[i4 + 2] & 255) << 16) + ((data[i4 + 3] & 255) << 24);
k *= 1540483477;
k ^= k >>> 24;
k *= 1540483477;
h *= 1540483477;
h ^= k;
}
switch(length % 4) {
case 3:
h ^= (data[(length & -4) + 2] & 255) << 16;
case 2:
h ^= (data[(length & -4) + 1] & 255) << 8;
case 1:
h ^= data[length & -4] & 255;
h *= 1540483477;
default:
h ^= h >>> 13;
h *= 1540483477;
h ^= h >>> 15;
return h;
}
}
三、拦截器
Producer拦截器(interceptor)是个相当新的功能，它和consumer端interceptor是在Kafka 0.10版本被引入的，主要用于实现clients端的定制化控制逻辑。生产者拦截器可以用在消息发送前做一些准备工作。若要写自定义拦截器则需实现org.apache.kafka.clients.producer.internals.ProducerInterceptors
使用场景
- 1、按照某个规则过滤掉不符合要求的消息
- 2、修改消息的内容
- 3、统计类需求
自定义拦截器
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
import java.util.Map;
public class ProducerInterceptorPrefix implements ProducerInterceptor<String, String> {
private volatile long sendSuccess = 0;
private volatile long sendFailure = 0;
public ProducerInterceptorPrefix(List<ProducerInterceptor<String, String>> producerInterceptors) {
super(producerInterceptors);
}
@Override
public ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> record) {
//该方法封装进kafkaProducer.send方法中，即它运行在用户主线程中。producer确保消息被序列化以及计算分区前调用该方法。我们可以在该方法中对消息做任何操作，但最好保证不要修改消息所属的topic和分区，否则会影响目标分区的计算。
//拦截数据，给数据加上默认前缀
String modifiedValue = "prefix1-" + record.value();
return new ProducerRecord<>(record.value(), record.partition(), record.timestamp(), record.key(), modifiedValue, record.headers());
}
@Override
public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
//该方法会从RecordAccumulator成功发送到kafka broker之后，或者在发送过程中失败时调用。并且通常是在producer回调逻辑触发之前。该方法运行在producer的IO线程中，因此不要在该方法中放入重要的逻辑，否则会拖慢producer的消息发送效率。
if (exception == null) {
sendSuccess++;
} else {
sendFailure++;
}
}
@Override
public void close() {
//关闭interceptor，清理一些资源。
//输出统计数目
System.out.println("当前发送成功总计： " + sendSuccess + " 条，发送失败总计： " + sendFailure + " 条");
}
@Override
public void configure(Map<String, ?> map) {
}
}
添加拦截器
List<String> interceptors = new ArrayList<>();
interceptors.add("com.haijia.kafka.kafka.ProducerInterceptorPrefix");
interceptors.add("com.haijia.kafka.kafka.ProducerInterceptorPrefix2");
properties.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG,interceptors);
总结:
interceptor可能运行在多个线程中，因此在具体的实现时用户需要自行确保线程安全。另外，若指定了多个interceptor，则producer将按照顺序调用他们，并仅仅是捕获每个interceptor可能抛出的异常记录到错误日志中而非再向上传递。
四、发送原理剖析
发送原理图
消息发送的过程中，涉及到两个线程协同工作，主线程首先将业务数据封装成ProducerRecord对象，之后调用send()方法将消息放入RecordAccumulator(消息收集器，也可以理解为主线程与Sender线程直接的缓冲区)中暂存，Sender线程负责将消息信息构成请求，并最终执行网络I/O的线程，它从RecordAccumulator中取出消息并批量发送出去，需要注意的是，KafkaProducer是线程安全的，多个线程间可以共享使用同一个KafkaProducer对象。具体可查看org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer源码
@Override
public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback) {
// intercept the record, which can be potentially modified; this method does not throw exceptions先经过拦截器处理
ProducerRecord<K, V> interceptedRecord = this.interceptors.onSend(record);
return doSend(interceptedRecord, callback);
}
...
五、部分参数介绍
retries
生产者从服务器收到的错误有可能是临时性的错误（比如分区找不到首领）。在这种情况下，如果达到了retires 设置的次数，生产者会放弃重试并返回错误。默认情况下，生产者会在每次重试之间等待100ms，可以通过retry.backoff.ms 参数来修改这个时间间隔。
batch.size
当有多个消息要被发送到同一个分区时，生产者会把它们放在同一个批次里。该参数指定了一个批次可以使用的内存大小，按照字节数计算，而不是消息个数。当批次被填满，批次里的所有消息会被发送出去。不过生产者并不一定都会等到批次被填满才发送，半满的批次，甚至只包含一个消息的批次也可能被发送。所以就算把batch.size设置的很大，也不会造成延迟，只会占用更多的内存而已，如果设置的太小，生产者会因为频繁发送消息而增加一些额外的开销。
max.request.size
该参数用于控制生产者发送的请求大小，它可以指定能发送的单个消息的最大值，也可以指单个请求里所有消息的总大小。broker对可接收的消息最大值也有自己的限制(message.max.size)，所以两边的配置最好匹配，避免生产者发送的消息被broker拒绝。
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