Kafka-RecordAccumulator分析

前面介绍过，KafkaProducer可以有同步和异步两种方式发送消息，其实两者的底层实现相同，都是通过异步方式实现的。

主线程调用KafkaProducer.send方法发送消息的时候，先将消息放到RecordAccumulator中暂存，然后主线程就可以从send方法中返回了，此时消息并没有真正地发送给Kafka,而是缓存在了RecordAccumulator中。

之后，业务线程通过KafkaProducer.send()方法不断向RecordAccumulator追加消息，当达到一定的条件，会唤醒Sender线程发送RecordAccumulator中的消息。

下面我们就来介绍RecordAccumulator的结构。

首先需要注意的是，RecordAccumulator至少有一个业务线程和一个Sender线程并发操作，所以必须是线程安全的。

RecordAccumulator中有一个以TopicPartition为key的ConcurrentMap,每个value是ArrayDeque(ArrayDeque并不是线程安全的集合),其中缓存了发往对应TopicPartition的消息。

每个RecordBatch拥有一个MemoryRecords对象的引用。

MemoryRecords才是消息最终存放的地方。

这三个类的依赖关系如图所示。

MemoryRecords

大体了解了RecordAccumulator的结构之后，我们就从最底层的MemoryRecords开始分析。

MemoryRecords表示的是多个消息的集合，其中封装了Java NIO ByteBuffer用来保存消息数据，Compressor用于对ByteBuffer中的消息进行压缩，以及其他控制字段。

如图(左)所示，有四个字段比较重要，简单介绍一下。

• buffer:用于保存消息数据的Java NIO ByteBuffer。
• writeLimit:记录buffer字段最多可以写入多少个字节的数据。
• compressor:压缩器，对消息数据进行压缩，将压缩后的数据输出到buffer。
• writable:此MemoryRecords对象是只读的模式，还是可写模式。在MemoryRecords发送前时，会将其设置成只读模式。

在Compressor比较重要的字段和方法如图(右)所示，有两个输出流类型的字段，分别是bufferStream和appendStream。

前者是在buffer上建立的ByteBufferOutputStream(Kafka自己提供的实现)对象，ByteBufferOutputStream继承了java.io.OutputStream,封装了ByteBuffer,当写入数据超出ByteBuffer容量时，ByteBufferOutputStream会进行自动扩容；后者是DataOutputStream类型，它对前者进行了一层装饰，为其添加了压缩的功能。

MemoryRecords中的Compressor的压缩类型是由“compression.type”配置参数指定的，即KafkaProducer.compressionType字段的值。

下面来分析一下创建压缩流的方式，目前KafkaProducer支持GZIP、SNAPPY、LZ4三种压缩方式。

Compressor提供了一系列put*()方法，向appendStream流写入数据，如图所示。很明显，这是装饰器模式的典型，通过bufferStream装饰，添加自动扩容的功能；通过appendStream装饰后，添加压缩功能。

了解了Compressor的实现逻辑之后，我们回到MemoryRecords继续分析。

MemoryRecords的构造方法是私有的，只能通过emptyRecords)方法得到其对象。

MemoryRecords中有四个比较重要的方法。

• append()方法：先判断MemoryRecords是否为可写模式，然后调用Compressor.put*()方法，将消息数据写入ByteBuffer中。
• hasRoomFor()方法：根据Compressor估算的已写字节数，估计MemoryRecords剩余空间是否足够写入指定的数据。注意，这里仅仅是估算，所以不一定准确，通过hasRoomFor()方法判断之后写入数据，也可能就会导致底层ByteBuffer出现扩容的情况。
• close()方法：出现ByteBuffer扩容的情况时，MemoryRecords.buffer字段与ByteBufferOutputStream.buffer字段所指向的不再是同一个ByteBuffer对象，如图(左)所示。
• 在close()方法中，会将MemoryRecords.buffer字段指向扩容后的ByteBuffer对象，如图(右)所示。同时，将writable设置为false(即只读模式)。
  
• sizelnBytes()方法：对于可写的MemoryRecords,返回的是ByteBufferOutputStream.buffer字段的大小；对于只读MemoryRecords,返回的是MemoryRecords.buffer的大小。

RecordBatch

了解了MemoryRecords的具体实现之后，来分析RecordBatch类的实现。

每个RecordBatch对象中封装了一个MemoryRecords对象，除此之外，还封装了很多控制信息和统计信息，下面简单介绍一下。

• recordCount:记录了保存的Record的个数。
• maxRecordSize:最大Record的字节数。
• attempts:尝试发送当前RecordBatch的次数。
• lastAttemptMs:最后一次尝试发送的时间戳。
• records:指向用来存储数据的MemoryRecords对象。
• topicParition:当前RecordBatch中缓存的消息都会发送给此TopicPartition。
• produceFuture:ProduceRequestResult类型，标识RecordBatch状态的Future对象。
• lastAppendTime:最后一次向RecordBatch追加消息的时间戳。
• thunks:Thunk对象的集合，在后面会详细介绍。
• offsetCounter:用来记录某消息在RecordBatch中的偏移量。
• retry:是否正在重试。如果RecordBatch中的数据发送失败，则会重新尝试发送。

图中，以RecordBatch为中心，刻画了其相关类间的对应关系。

下面分析一下ProduceRequestResult这个类的功能。

ProduceRequestResult并未实现java.util.concurrent.Future接口，但是其通过包含一个count值为1的CountDownLatch对象，实现了类似于Future的功能(Future、CountDownLatch等工具的使用)。

当RecordBatch中全部的消息被正常响应、或超时、或关闭生产者时，会调用ProduceRequestResult.done方法，将produceFuture标记为完成并通过ProduceRequestResult.error字段区分“异常完成”还是“正常完成”,之后调用CountDownLatch对象的countDown方法。

此时，会唤醒阻塞在CountDownLatch对象的await方法的线程(这些线程通过ProduceRequestResult的await方法等待上述三个事件的发生)。

分区会为其中记录的消息分配一个offset并通过此offset维护消息顺序。

在ProduceRequestResult中还有一个需要注意的字段baseOffset,表示的是服务端为此RecordBatch中第一条消息分配的offset,这样每个消息可以根据此offset以及自身在此RecordBatch中的相对偏移量，计算出其在服务端分区中的偏移量了。

在介绍Tunk类之前，请回顾KafkaProducer.send方法的第二个参数，是一个Callback对象，它是针对单个消息的回调函数(每个消息都会有一个对应的Callback对象作为回调)。

RecordBatch.thunks字段可以理解为消息的回调对象队列，Thunk中的callback字段就指向对应消息的Callback对象，其另一个字段future是FutureRecordMetadata类型。

FutureRecordMetadata类有两个关键字段。

• result:ProduceRequestResult类型，指向对应消息所在RecordBatch的produceFuture字段。
• relativeOffset:long类型，记录了对应消息在RecordBatch中的偏移量。

FutureRecordMetadata实现了java.util.concurrent.Future接口，但其实现基本都是委托给了ProduceRequestResult对应的方法，由此可以看出，消息应该是按照RecordBatch进行发送和确认的。

当生产者已经收到某消息的响应时，FutureRecordMetadata.get方法就会返回RecordMetadata对象，其中包含消息在Partition中的offset等其他元数据，可供用户自定义Callback使用。

分析完RecordBatch依赖的组件，现在回来看看RecordBatch类的核心方法。tryAppend方法是最核心的方法，其功能是尝试将消息添加到当前的RecordBatch中缓存。

当RecordBatch成功收到正常响应、或超时、或关闭生产者时，都会调用RecordBatch的done()方法。

在done()方法中，会回调RecordBatch中全部消息的Callback回调，并调用其produceFuture字段的done()方法。RecordBatch.done()方法的调用关系如图所示。

RufferPool

ByteBuffer的创建和释放是比较消耗资源的，为了实现内存的高效利用，基本上每个成熟的框架或工具都有一套内存管理机制。

Kafka客户端使用BufferPool来实现ByteBuffer的复用。

图展示了BufferPool的核心字段。

首先需要了解的是，每个BufferPool对象只针对特定大小(由poolableSize字段指定)的ByteBuffer进行管理，对于其他大小的ByteBuffer并不会缓存进BufferPool。

一般情况下，我们会调整MemoryRecords的大小(RecordAccumulator.batchSize字段指定),使每个MemoryRecords可以缓存多条消息。

但也有例外情况，当一条消息的字节数大于MemoryRecords时，就不会复用BufferPool中缓存的ByteBuffer,而是额外分配ByteBuffer,在它被使用完后也不会放入BufferPool进行管理，而是直接丢弃由GC回收。

如果经常出现这种例外情况，就需要考虑调整batchSize的配置了。

下面介绍BufferPool的关键字段：

• free:是一个ArayDeque队列，其中缓存了指定大小的ByteBuffer对象。
• ReentrantLock:因为有多线程并发分配和回收ByteBuffer,所以使用锁控制并发，保证线程安全。
• waiters:记录因申请不到足够空间而阻塞的线程，此队列中实际记录的是阻塞线程对应的Condition对象。
• totalMemory:记录了整个Pool的大小。
• availableMemory:记录了可用的空间大小，这个空间是totalMemory减去free列表中全部ByteBuffer的大小。
  BufferPool.allocate()方法负责从缓冲池中申请ByteBuffer,当缓冲池中空间不足时，就会阻塞调用线程。

下面简单分析一下allocate()方法申请空间的过程：

继续分析deallocate()方法的实现：

RecordAccumulator

介绍完了MemoryRecord、RecordBatch以及BufferPool的工作机制，再来看RecordAccumulator的实现就比较简单了。

下面来看RecordAccumulator中的关键字段和方法，如图所示。

• batches:TopicPartition与RecordBatch集合的映射关系，类型是CopyOnWriteMap,是线程安全的集合，但其中的Deque是ArayDeque类型，是非线程安全的集合。在后面的介绍中可以看到，追加新消息或发送RecordBatch的时候，需要加锁同步。

每个Deque中都保存了发往对应TopicPartition的RecordBatch集合。

• batchSize:指定每个RecordBatch底层ByteBuffer的大小。
• Compression:压缩类型，参考MemoryRecords。
• incomplete:未发送完成的RecordBatch集合，底层通过Set集合实现。
• free:BufferPool对象，参考BufferPool。
• drainlndex:使用drain方法批量导出RecordBatch时，为了防止饥饿，使用drainIndex记录上次发送停止时的位置，下次继续从此位置开始发送。

KafkaProducer.send方法最终会调用RecordAccumulator.append方法将消息追加到RecordAccumulator中，其代码比较长，先来看其主要逻辑：

1. 首先在batches集合中查找TopicPartition对应的Deque,查找不到，则创建新的Deque,并添加到batches集合中。
2. 对Deque加锁(使用synchronized关键字加锁)。
3. 调用tryAppendO方法，尝试向Deque中最后一个RecordBatch追加Record。
4. synchronized块结束，自动解锁。
5. 追加成功，则返回RecordAppendResult(其中封装了ProduceRequestResult)。
6. 追加失败，则尝试从BufferPool中申请新的ByteBuffer。
7. 对Deque加锁(使用synchronized关键字加锁),再次尝试第3步。
8. 追加成功，则返回；失败，则使用第5步得到的ByteBuffer创建RecordBatch。
9. 将Record追加到新建的RecordBatch中，并将新建的RecordBatch追加到对应的Deque尾部。
10. 将新建的RecordBatch追加到incomplete集合。
11. synchronized块结束，自动解锁。
12. 返回RecordAppendResult,RecordAppendResult会中的字段会作为唤醒Sender线程的条件。

下面是RecordAccumulator.append方法的具体实现：

现在回到KafkaProducer.doSend方法，doSend方法的最后一步就是判断此次向RecordAccumulator中追加消息后是否满足唤醒Sender线程条件，这里唤醒Sender线程的条件是消息所在队列的最后一个RecordBatch满了或此队列中不止一个RecordBatch。

在客户端将消息发送给服务端之前，会调用RecordAccumulator.ready方法获取集群中符合发送消息条件的节点集合。

这些条件是站在RecordAccumulator的角度对集群中的Node进行筛选的，具体的条件如下：

1. Deque中有多个RecordBatch或是第一个RecordBatch是否满了。
2. 是否超时了。
3. 是否有其他线程在等待BufferPool释放空间(即BufferPool的空间耗尽了)。
4. 是否有线程正在等待flush操作完成。
5. Sender线程准备关闭。

下面来看一下ready方法的代码，它会遍历batches集合中每个分区，首先查找当前分区Leader副本所在的Node,如果满足上述五个条件，则将此Node信息记录到readyNodes集合中。

遍历完成后返回ReadyCheckResult对象，其中记录了满足发送条件的Node集合、在遍历过程中是否有找不到Leader副本的分区(也可以认为是Metadata中当前的元数据过时了)、下次调用ready方法进行检查的时间间隔。

调用RecordAccumulator.ready)方法得到readyNodes集合后，此集合还要经过NetworkClient的过滤(在介绍Sender线程的时候再详细介绍)之后，才能得到最终能够发送消息的Node集合。

RecordAccumulator.drain方法会根据上述Node集合获取要发送的消息，返回Map<Integer,List>集合，key是Nodeld,value是待发送的RecordBatch集合。

drain方法也是由Sender线程调用的。drain方法的核心逻辑是进行映射的转换：将RecordAccumulator记录的TopicPartition>RecordBatch集合的映射，转换成了Nodeld->RecordBatch集合的映射。

为什么需要这次转换呢?在网络I/O层面，生产者是面向Node节点发送消息数据，它只建立到Node的连接并发送数据，并不关心这些数据属于哪个TopicPartition;而在调用KafkaProducer的上层业务逻辑中，则是按照TopicPartition的方式产生数据，它只关心发送到哪个TopicPartition,并不关心这些TopicPartition在哪个Node节点上。

在下文介绍到Sender线程的时候会发现，它每次向每个Node节点至多发送一个ClientRequest请求，其中封装了追加到此Node节点上多个分区的消息，待请求到达服务端后，由Kafka对请求记性解析。

下面来看看drain方法的代码：

代码007普通

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