在上一篇我们分析了Java NIO的原理和使用方式，本篇将进一步分析Kafka client是如何基于NIO构建自己的network层。
network层的分层架构
下图展示了从最上层的KafkaProducer到最底层的Java NIO的构建层次关系：
图中淡紫色的方框表示接口或者抽象类，白色方框是具体实现。
整个架构图也体现了“面向接口编程”的思想：最底层Java NIO往上层全部以接口形式暴露，上面的3层，也都定义了相应的接口，逐层往上暴露。
接口的实例化（包括KafkaClient, Selectable, ChannelBuilder），也都在最外层的容器类KafkaProducer的构造函数中完成，KafkaProducer也就充当了一个“工厂”的角色，装配所有这些底层组件。
1.png
network层组件与NIO组件的映射关系
从上图也可以看出:
KakfaChannel基本是对SocketChannel的封装，只是这个中间多个一个间接层：TransportLayer，为了封装普通和加密的Channel；
Send/NetworkReceive是对ByteBuffer的封装，表示一次请求的数据包；
Kafka的Selector封装了NIO的Selector，内含一个NIO Selector对象。
Kafka Selector实现思路
1.从上图可以看出， Selector内部包含一个Map, 也就是它维护了所有连接的连接池。这些KafkaChannel都由ChannelBuilder接口创建。
private final Map<String, KafkaChannel> channels;
2.所有的io操作：connect, read, write其实都是在poll这1个函数里面完成的。具体什么意思呢？
NetworkClient的send()函数，调用了selector.send(Send send)， 但这个时候数据并没有真的发送出去，只是暂存在了selector内部相对应的channel里面。下面看代码：
//Selector
public void send(Send send) {
KafkaChannel channel = channelOrFail(send.destination()); //找到数据包相对应的connection
try {
channel.setSend(send); //暂存在这个connection(channel)里面
} catch (CancelledKeyException e) {
this.failedSends.add(send.destination());
close(channel);
}
}
//KafkaChannel
public void setSend(Send send) {
if (this.send != null) //关键点：当前的没有发出去之前，不能暂存下1个！！！关于这个，后面还要详细分析
throw new IllegalStateException("Attempt to begin a send operation with prior send operation still in progress.");
this.send = send; //暂存这个数据包
this.transportLayer.addInterestOps(SelectionKey.OP_WRITE);
}
public class KafkaChannel {
private final String id;
private final TransportLayer transportLayer;
private final Authenticator authenticator;
private final int maxReceiveSize;
private NetworkReceive receive;
private Send send; //关键点：1个channel一次只能存放1个数据包，在当前的send数据包没有完整发出去之前，不能存放下一个
...
}
暂存在channel中之后，poll函数进行处理，我们抽象出一个输入-输出模型如下：
输入：暂存的send数据包
输出：完成的sends, 完成的receive(针对上1次的send), 建立的连接， 断掉的连接。
2.png
@Override
public void poll(long timeout) throws IOException {
if (timeout < 0)
throw new IllegalArgumentException("timeout should be >= 0");
clear(); //关键点：每次poll之前，会清空“输出”
if (hasStagedReceives())
timeout = 0;
/* check ready keys */
long startSelect = time.nanoseconds();
int readyKeys = select(timeout);
long endSelect = time.nanoseconds();
currentTimeNanos = endSelect;
this.sensors.selectTime.record(endSelect - startSelect, time.milliseconds());
if (readyKeys > 0) {
Set<SelectionKey> keys = this.nioSelector.selectedKeys();
Iterator<SelectionKey> iter = keys.iterator();
while (iter.hasNext()) {
SelectionKey key = iter.next();
iter.remove();
KafkaChannel channel = channel(key);
// register all per-connection metrics at once
sensors.maybeRegisterConnectionMetrics(channel.id());
lruConnections.put(channel.id(), currentTimeNanos);
try {
/* complete any connections that have finished their handshake */
if (key.isConnectable()) {
channel.finishConnect(); //把建立的连接，加入输出结果集合
this.connected.add(channel.id());
this.sensors.connectionCreated.record();
}
...
if (channel.ready() && key.isReadable() && !hasStagedReceive(channel)) {
NetworkReceive networkReceive;
while ((networkReceive = channel.read()) != null)
addToStagedReceives(channel, networkReceive);
}
if (channel.ready() && key.isWritable()) {
Send send = channel.write();
if (send != null) {
this.completedSends.add(send); //把完成的发送，加入输出结果集合
this.sensors.recordBytesSent(channel.id(), send.size());
}
}
if (!key.isValid()) {
close(channel);
this.disconnected.add(channel.id()); //把断掉的连接，加入输出结果集合
}
} catch (Exception e) {
String desc = channel.socketDescription();
if (e instanceof IOException)
log.debug("Connection with {} disconnected", desc, e);
else
log.warn("Unexpected error from {}; closing connection", desc, e);
close(channel);
this.disconnected.add(channel.id()); //把断掉的连接，加入输出结果集合
}
}
}
addToCompletedReceives(); //把完成的接收，加入输出结果集合
long endIo = time.nanoseconds();
this.sensors.ioTime.record(endIo - endSelect, time.milliseconds());
maybeCloseOldestConnection();
}
核心原理之1 – 消息的分包
在上面的代码中，为什么会有addToStagedReceives？ 什么叫做staged receives呢？ 这叫要从数据的分包说起：
在NetworkClient中，往下传的是一个完整的ClientRequest，进到Selector，暂存到channel中的，也是一个完整的Send对象（1个数据包）。但这个Send对象，交由底层的channel.write(Bytebuffer b)的时候，并不一定一次可以完全发送，可能要调用多次write，才能把一个Send对象完全发出去。这是因为write是非阻塞的，不是等到完全发出去，才会返回。所以才有上面的代码：
if (channel.ready() && key.isWritable()) {
Send send = channel.write(); //send不为空，表示完全发送出去，返回发出去的这个Send对象。如果没完全发出去，返回null
if (send != null) {
this.completedSends.add(send);
this.sensors.recordBytesSent(channel.id(), send.size());
}
}
同样，在接收的时候，channel.read(Bytebuffer b)，一个response也可能要read多次，才能完全接收。所以就有了上面的while循环代码：
if (channel.ready() && key.isReadable() && !hasStagedReceive(channel)) {
NetworkReceive networkReceive;
while ((networkReceive = channel.read()) != null) //循环接收，直到1个response完全接收到，才会从while循环退出
addToStagedReceives(channel, networkReceive);
}
核心原理之2 – 消息的分界
从上面知道，底层数据的通信，是在每一个channel上面，2个源源不断的byte流，一个send流，一个receive流。
send的时候，还好说，发送之前知道一个完整的消息的大小；
那接收的时候，我怎么知道一个msg response什么时候结束，然后开始接收下一个response呢？
这就需要一个小技巧：在所有request，response头部，首先是一个定长的，4字节的头，receive的时候，至少调用2次read，先读取这4个字节，获取整个response的长度，接下来再读取消息体。
public class NetworkReceive implements Receive {
private final String source;
private final ByteBuffer size; //头部4字节的buffer
private final int maxSize;
private ByteBuffer buffer; //后面整个消息response的buffer
public NetworkReceive(String source) {
this.source = source;
this.size = ByteBuffer.allocate(4); //先分配4字节的头部
this.buffer = null;
this.maxSize = UNLIMITED;
}
}
核心原理之3 － 消息时序保证
在InFlightRequests中，存放了所有发出去，但是response还没有回来的request。request发出去的时候，入对；response回来，就把相对应的request出对。
final class InFlightRequests {
private final int maxInFlightRequestsPerConnection;
private final Map<String, Deque<ClientRequest>> requests = new HashMap<String, Deque<ClientRequest>>();
｝
这个有个关键点：我们注意到request与response的配对，在这里是用队列表达的，而不是Map。用队列的入队，出队，完成2者的匹配。要实现这个，服务器就必须要保证消息的时序：即在一个socket上面，假如发出去的reqeust是0, 1, 2，那返回的response的顺序也必须是0, 1, 2。
但是服务器是1 + N + M模型，所有的请求进入一个requestQueue，然后是多线程并行处理的。那它如何保证消息的时序呢？
答案是mute/unmute机制：每当一个channel上面接收到一个request，这个channel就会被mute，然后等response返回之后，才会再unmute。这样就保证了同1个连接上面，同时只会有1个请求被处理。
下面是服务端的代码：
selector.completedReceives.asScala.foreach { receive =>
try {
val channel = selector.channel(receive.source)
val session = RequestChannel.Session(new KafkaPrincipal(KafkaPrincipal.USER_TYPE, channel.principal.getName),
channel.socketAddress)
val req = RequestChannel.Request(processor = id, connectionId = receive.source, session = session, buffer = receive.payload, startTimeMs = time.milliseconds, securityProtocol = protocol)
requestChannel.sendRequest(req)
} catch {
case e @ (_: InvalidRequestException | _: SchemaException) =>
// note that even though we got an exception, we can assume that receive.source is valid. Issues with constructing a valid receive object were handled earlier
error("Closing socket for " + receive.source + " because of error", e)
close(selector, receive.source)
}
selector.mute(receive.source) //收到请求，把这个请求对应的channel, mute
}
selector.completedSends.asScala.foreach { send =>
val resp = inflightResponses.remove(send.destination).getOrElse {
throw new IllegalStateException(s"Send for ${send.destination} completed, but not in `inflightResponses`")
}
resp.request.updateRequestMetrics()
selector.unmute(send.destination) //发送response之后，把这个responese对应的channel, unmute
}
NetworkClient实现思路
上面已经讲到：
（1）Selector维护了所有连接的连接池，所有连接上，消息的发送、接收都是通过poll函数进行的
（2）一个channel一次只能暂存1个Send对象。
但如果这个Send对象，一次poll之后，没有完全发送出去怎么办呢？看上层NetworkClient怎么处理的：
关键的client.ready函数
先从Sender的run()函数看起：
public void run(long now) {
Cluster cluster = metadata.fetch();
// get the list of partitions with data ready to send
RecordAccumulator.ReadyCheckResult result = this.accumulator.ready(cluster, now);
if (result.unknownLeadersExist)
this.metadata.requestUpdate();
// remove any nodes we aren't ready to send to
Iterator<Node> iter = result.readyNodes.iterator();
long notReadyTimeout = Long.MAX_VALUE;
while (iter.hasNext()) {
Node node = iter.next();
if (!this.client.ready(node, now)) { //关键函数！！！
iter.remove();
notReadyTimeout = Math.min(notReadyTimeout, this.client.connectionDelay(node, now));
}
}
// create produce requests
Map<Integer, List<RecordBatch>> batches = this.accumulator.drain(cluster,
result.readyNodes,
this.maxRequestSize,
now);
List<RecordBatch> expiredBatches = this.accumulator.abortExpiredBatches(this.requestTimeout, cluster, now);
// update sensors
for (RecordBatch expiredBatch : expiredBatches)
this.sensors.recordErrors(expiredBatch.topicPartition.topic(), expiredBatch.recordCount);
sensors.updateProduceRequestMetrics(batches);
List<ClientRequest> requests = createProduceRequests(batches, now);
long pollTimeout = Math.min(result.nextReadyCheckDelayMs, notReadyTimeout);
if (result.readyNodes.size() > 0) {
log.trace("Nodes with data ready to send: {}", result.readyNodes);
log.trace("Created {} produce requests: {}", requests.size(), requests);
pollTimeout = 0;
}
for (ClientRequest request : requests) //每个request分属于不同的Node
client.send(request, now); //client的send就是直接调用了selector.send，消息暂存在channel里面，没有发送
this.client.poll(pollTimeout, now); //调用selector.poll，处理连接、发送、接收
}
在上面的代码中，有一个关键函数：client.ready(Node n, ..)， 这个函数内部会判断这个node有没有ready，如果没有ready，就会从readNodes里面移除，接下来就不会往这个Node发送消息。
那什么叫ready呢？ 我们看一下代码：
public boolean ready(Node node, long now) {
if (isReady(node, now))
return true;
if (connectionStates.canConnect(node.idString(), now))
initiateConnect(node, now);
return false;
}
public boolean isReady(Node node, long now) {
return !metadataUpdater.isUpdateDue(now) && canSendRequest(node.idString());
}
private boolean canSendRequest(String node) {
return connectionStates.isConnected(node) && selector.isChannelReady(node) && inFlightRequests.canSendMore(node);
}
public boolean canSendMore(String node) {
Deque<ClientRequest> queue = requests.get(node);
return queue == null || queue.isEmpty() ||
(queue.peekFirst().request().completed() && queue.size() < this.maxInFlightRequestsPerConnection);
}
public boolean completed() {
return remaining <= 0 && !pending;
}
上面的代码封了好几层，但总结下来，一个Node ready，可以向其发送请求，需要符合以下几个条件：
- metadata正常，不需要update： !metadataUpdater.isUpdateDue(now)
- 连接正常 connectionStates.isConnected(node)
- channel是ready状态：这个对于PlaintextChannel， 一直返回true
- 当前该channel中，没有in flight request，所有请求都处理完了
- 当前该channel中，队列尾部的request已经完全发送出去, request.completed()，并且inflight request数目，没有超过设定的最大值
缺省为5，即允许在“天上飞”的request最多有5个，所谓在“天上飞”，就是发出去了，response还没有回来)
而上面的第5个条件，正是解决了上面的问题：一个channel里面的Send对象要是只发送了部分，下1次就不会处于ready状态了。
client.poll函数
下面看一下client.poll，是如何封装selector.poll的：
public List<ClientResponse> poll(long timeout, long now) {
long metadataTimeout = metadataUpdater.maybeUpdate(now);
try {
this.selector.poll(Utils.min(timeout, metadataTimeout, requestTimeoutMs));
} catch (IOException e) {
log.error("Unexpected error during I/O", e);
}
//上面说到，selector.poll函数，会把处理结果，放到一堆的状态变量里面（输出结果集），现在就是处理这堆输出结果的时候了。
long updatedNow = this.time.milliseconds();
List<ClientResponse> responses = new ArrayList<>();
handleCompletedSends(responses, updatedNow);
handleCompletedReceives(responses, updatedNow);
handleDisconnections(responses, updatedNow);
handleConnections();
handleTimedOutRequests(responses, updatedNow);
// invoke callbacks
for (ClientResponse response : responses) {
if (response.request().hasCallback()) {
try {
response.request().callback().onComplete(response);
} catch (Exception e) {
log.error("Uncaught error in request completion:", e);
}
}
}
return responses;
}
//Selector中的那堆状态变量，在每次poll之前,被clear情况掉，每次poll之后，填充。
//然后在client.poll里面，这堆输出结果被处理
public class Selector implements Selectable {
。。。
private final List<Send> completedSends;
private final List<NetworkReceive> completedReceives;
private final Map<KafkaChannel, Deque<NetworkReceive>> stagedReceives;
private final List<String> disconnected;
private final List<String> connected;
。。。
}
连接检测 & 自动重连机制
在所有tcp长链接的编程中，都有一个基本问题要解决：如何判断1个连接是否断开？客户端需要维护所有连接的状态（connecting, connected, disconnected)，然后根据连接状态做不同逻辑。
但在NIO中，并没有一个函数，可以直接告诉你一个连接是否断开了；在NetworkClient里面，也并没有开一个线程，不断发送心跳消息，来检测连接。那它是如何处理的呢？
检测连接断开的手段
在networkClient的实现中，用了3种手段，来判断一个连接是否断开：
手段1：所有的IO函数，connect, finishConnect, read, write都会抛IOException，因此任何时候，调用这些函数的时候，只要抛异常，就认为连接已经断开。
手段2：selectionKey.isValid()
手段3：inflightRequests，所有发出去的request，都设置有一个response返回的时间。在这个时间内，response没有回来，就认为连接断了。
前2种手段，都集中在Select.poll函数里面:
public void poll(long timeout) throws IOException {
if (timeout < 0)
throw new IllegalArgumentException("timeout should be >= 0");
clear();
if (hasStagedReceives())
timeout = 0;
/* check ready keys */
long startSelect = time.nanoseconds();
int readyKeys = select(timeout);
long endSelect = time.nanoseconds();
currentTimeNanos = endSelect;
this.sensors.selectTime.record(endSelect - startSelect, time.milliseconds());
if (readyKeys > 0) {
Set<SelectionKey> keys = this.nioSelector.selectedKeys();
Iterator<SelectionKey> iter = keys.iterator();
while (iter.hasNext()) {
SelectionKey key = iter.next();
iter.remove();
KafkaChannel channel = channel(key);
// register all per-connection metrics at once
sensors.maybeRegisterConnectionMetrics(channel.id());
lruConnections.put(channel.id(), currentTimeNanos);
try {
/* complete any connections that have finished their handshake */
if (key.isConnectable()) {
channel.finishConnect();
this.connected.add(channel.id());
this.sensors.connectionCreated.record();
}
/* if channel is not ready finish prepare */
if (channel.isConnected() && !channel.ready())
channel.prepare();
/* if channel is ready read from any connections that have readable data */
if (channel.ready() && key.isReadable() && !hasStagedReceive(channel)) {
NetworkReceive networkReceive;
while ((networkReceive = channel.read()) != null)
addToStagedReceives(channel, networkReceive);
}
/* if channel is ready write to any sockets that have space in their buffer and for which we have data */
if (channel.ready() && key.isWritable()) {
Send send = channel.write();
if (send != null) {
this.completedSends.add(send);
this.sensors.recordBytesSent(channel.id(), send.size());
}
}
if (!key.isValid()) { //手段2
close(channel);
this.disconnected.add(channel.id());
}
} catch (Exception e) { //手段1：任何一个io函数，只要抛错，就认为连接断了
String desc = channel.socketDescription();
if (e instanceof IOException)
log.debug("Connection with {} disconnected", desc, e);
else
log.warn("Unexpected error from {}; closing connection", desc, e);
close(channel);
this.disconnected.add(channel.id());
}
}
}
addToCompletedReceives();
long endIo = time.nanoseconds();
this.sensors.ioTime.record(endIo - endSelect, time.milliseconds());
maybeCloseOldestConnection();
}
第3种手段，在NetworkClient里面：
public List<ClientResponse> poll(long timeout, long now) {
long metadataTimeout = metadataUpdater.maybeUpdate(now);
try {
this.selector.poll(Utils.min(timeout, metadataTimeout, requestTimeoutMs));
} catch (IOException e) {
log.error("Unexpected error during I/O", e);
}
long updatedNow = this.time.milliseconds();
List<ClientResponse> responses = new ArrayList<>();
handleCompletedSends(responses, updatedNow);
handleCompletedReceives(responses, updatedNow);
handleDisconnections(responses, updatedNow);
handleConnections();
handleTimedOutRequests(responses, updatedNow); //手段3：处理所有TimeOutRequests
for (ClientResponse response : responses) {
if (response.request().hasCallback()) {
try {
response.request().callback().onComplete(response);
} catch (Exception e) {
log.error("Uncaught error in request completion:", e);
}
}
}
return responses;
}
private void processDisconnection(List<ClientResponse> responses, String nodeId, long now) {
connectionStates.disconnected(nodeId, now);
for (ClientRequest request : this.inFlightRequests.clearAll(nodeId)) {
log.trace("Cancelled request {} due to node {} being disconnected", request, nodeId);
if (!metadataUpdater.maybeHandleDisconnection(request)) //把MetaDataRequest排除在外，其它所有请求，只要超时，就认为连接断开
responses.add(new ClientResponse(request, now, true, null));
}
}
除了上述的2个地方，还要一个地方，就是初始化的时候
private void initiateConnect(Node node, long now) {
String nodeConnectionId = node.idString();
try {
log.debug("Initiating connection to node {} at {}:{}.", node.id(), node.host(), node.port());
this.connectionStates.connecting(nodeConnectionId, now);
selector.connect(nodeConnectionId,
new InetSocketAddress(node.host(), node.port()),
this.socketSendBuffer,
this.socketReceiveBuffer);
} catch (IOException e) { //检测到连接断开
connectionStates.disconnected(nodeConnectionId, now);
metadataUpdater.requestUpdate();
log.debug("Error connecting to node {} at {}:{}:", node.id(), node.host(), node.port(), e);
}
}
检测时机
从上面代码我们可以看出，连接的检测时机，有2个：
一个是初始建立连接的时候，一个就是每次poll循环，每poll一次，就收集到一个断开的连接集合。
下面分别是Selector和NetworkClient中，关于连接状态的数据结构：
//Selector中的连接状态
public class Selector implements Selectable {
private final List<String> disconnected;
private final List<String> connected;
..
}
//NetworkClient中的连接状态维护
public class NetworkClient implements KafkaClient {
private final ClusterConnectionStates connectionStates;
...
}
final class ClusterConnectionStates {
private final long reconnectBackoffMs; //重连的时间间隔
private final Map<String, NodeConnectionState> nodeState;
}
private static class NodeConnectionState {
ConnectionState state;
long lastConnectAttemptMs; //上1次发起重连的时间
...
}
public enum ConnectionState {
DISCONNECTED, CONNECTING, CONNECTED
}
总结：
- Selector中的连接状态，在每次poll之前，会调用clear清空；在poll之后，收集。
- Selector中的连接状态，会传给上层NetworkClient，用于它更新自己的连接状态
- 出了来自Selctor，NetworkClient自己内部的inflightRequests，也就是上面的手段3， 也用于检测连接状态。
通过上面的机制，就保证了NetworkClient可以实时准确维护所有connection的状态。
自动重连 － ready函数
状态知道了，那剩下的就是自动重连了。这个发生在更上层的Send的run函数里面：
//Sender
public void run(long now) {
Cluster cluster = metadata.fetch();
RecordAccumulator.ReadyCheckResult result = this.accumulator.ready(cluster, now);
if (result.unknownLeadersExist)
this.metadata.requestUpdate();
Iterator<Node> iter = result.readyNodes.iterator();
long notReadyTimeout = Long.MAX_VALUE;
while (iter.hasNext()) {
Node node = iter.next();
if (!this.client.ready(node, now)) { //关键的ready函数
iter.remove();
notReadyTimeout = Math.min(notReadyTimeout, this.client.connectionDelay(node, now));
}
}
public boolean ready(Node node, long now) {
if (isReady(node, now))
return true;
if (connectionStates.canConnect(node.idString(), now))
initiateConnect(node, now); //发起重连
return false;
}
public boolean canConnect(String id, long now) {
NodeConnectionState state = nodeState.get(id);
if (state == null)
return true;
else
return state.state == ConnectionState.DISCONNECTED && now - state.lastConnectAttemptMs >= this.reconnectBackoffMs;
}
从上面函数可以看出，每次Send发数据之前，会先调用client.ready(node)判断该node的连接是否可用。
在ready内部，如果连接不是connected状态，会再判断是否可以发起自动重连，检测条件有2个：
条件1： 它不能是connecting状态，必须是disconnected
条件2： 重连不能太频繁。当前时间距离上1次重连时间，要有一定的间隔。如果broker挂了，你太频繁的重连也不起作用。
这里有个关键点：因为都是非阻塞调用，本次虽然检测到连接断了，但只是发起连接，不会等到连接建立好了，再执行下面的代码。
会在poll之后，判断连接是否建立；在下1次或者下几次poll之前，可能连接才会建立好，ready才会返回true.
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