Kafka 生产者解析

一、消息发送

1.1 数据生产流程

数据生产流程图解：

Producer创建时，会创建⼀个Sender线程并设置为守护线程
⽣产消息时，内部其实是异步流程；⽣产的消息先经过拦截器->序列化器->分区器，然后将消息缓存在缓冲区（该缓冲区也是在Producer创建时创建）
批次发送的条件为：缓冲区数据⼤⼩达到 batch.size 或者 linger.ms 达到上限，哪个先达到就算哪个
批次发送后，发往指定分区，然后落盘到 broker；如果⽣产者配置了retrires参数⼤于0并且失败原因允许重试，那么客户端内部会对该消息进⾏重试
落盘到broker成功，返回⽣产元数据给⽣产者
元数据返回有两种⽅式：⼀种是通过阻塞直接返回，另⼀种是通过回调返回

1.2 必要的参数配置

先来看看我们一般在程序中是怎么配置的：

最常用的配置项：

属性	说明	重要性
bootstrap.servers	⽣产者客户端与broker集群建⽴初始连接需要的broker地址列表，由该初始连接发现Kafka集群中其他的所有broker。该地址列表不需要写全部的Kafka集群中broker的地址，但也不要写⼀个，以防该节点宕机的时候不可⽤。形式为：`host1:port1,host2:port2,....`	high
key.serializer	实现了接⼝org.apache.kafka.common.serialization.Serializer的key序列化类。	high
value.serializer	实现了接⼝org.apache.kafka.common.serialization.Serializer的value序列化类。	high
acks	该选项控制着已发送消息的持久性。 `acks=0`：⽣产者不等待broker的任何消息确认。只要将消息放到了socket的缓冲区，就认为消息已发送。不能保证服务器是否收到该消息，retries设置也不起作⽤，因为客户端不关⼼消息是否发送失败。客户端收到的消息偏移量永远是-1。 `acks=1`：leader将记录写到它本地⽇志，就响应客户端确认消息，⽽不等待follower副本的确认。如果leader确认了消息就宕机，则可能会丢失消息，因为follower副本可能还没来得及同步该消息。 `acks=all`：leader等待所有同步的副本确认该消息。保证了只要有⼀个同步副本存在，消息就不会丢失。这是最强的可⽤性保证。等价于acks=-1。默认值为1，字符串。可选值：[all, -1, 0, 1]	high
compression.type	⽣产者⽣成数据的压缩格式。默认是`none`（没有压缩）。允许的值：`none`，`gzip`，`snappy`和`lz4`。压缩是对整个消息批次来讲的。消息批的效率也影响压缩的⽐例。消息批越⼤，压缩效率越好。字符串类型的值。默认是`none`。	high
retries	设置该属性为⼀个⼤于1的值，将在消息发送失败的时候重新发送消息。该重试与客户端收到异常重新发送并⽆⼆⾄。允许重试但是不设置`max.in.flight.requests.per.connection`为 1，存在消息乱序的可能，因为如果两个批次发送到同⼀个分区，第⼀个失败了重试，第⼆个成功了，则第⼀个消息批在第⼆个消息批后。int类型的值，默认：0，可选值：[0,...,2147483647]	high

1.3 拦截器

1.3.1 拦截器介绍

Producer 的拦截器（Interceptor）和 Consumer 的 Interceptor 主要⽤于实现Client端的定制化控制逻辑。
对于Producer⽽⾔，Interceptor使得⽤户在消息发送前以及Producer回调逻辑前有机会对消息做⼀些定制化需求，⽐如修改消息等。同时，Producer允许⽤户指定多个Interceptor按序作⽤于同⼀条消息从⽽形成⼀个拦截链(Interceptor Chain)。Intercetpor 的实现接⼝是org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor，其定义的⽅法包括：

onSend(ProducerRecord)：该⽅法封装进KafkaProducer.send⽅法中，即运⾏在⽤户主线程中。Producer确保在消息被序列化以计算分区前调⽤该⽅法。⽤户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。
onAcknowledgement(RecordMetadata, Exception)：该⽅法会在消息被应答之前或消息发送失败时调⽤，并且通常都是在Producer回调逻辑触发之前。onAcknowledgement运⾏在Producer的IO线程中，因此不要在该⽅法中放⼊很重的逻辑，否则会拖慢Producer的消息发送效率。
close：关闭Interceptor，主要⽤于执⾏⼀些资源清理⼯作。

如前所述，Interceptor可能被运⾏在多个线程中，因此在具体实现时⽤户需要⾃⾏确保线程安全。另外倘若指定了多个Interceptor，则Producer将按照指定顺序调⽤它们，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在向上传递。这在使⽤过程中要特别留意。

1.3.2 自定义拦截器

自定义拦截器步骤：

实现ProducerInterceptor接⼝
在KafkaProducer的设置中设置⾃定义的拦截器

自定义拦截器 1：

public class InterceptorOne<Key, Value> implements ProducerInterceptor<Key, Value> {
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(InterceptorOne.class);

    @Override
    public ProducerRecord<Key, Value> onSend(ProducerRecord<Key, Value> record) {
        System.out.println("拦截器1---go");
        // 此处根据业务需要对相关的数据作修改
        String topic = record.topic();
        Integer partition = record.partition();
        Long timestamp = record.timestamp();
        Key key = record.key();
        Value value = record.value();
        Headers headers = record.headers();
        // 添加消息头
        headers.add("interceptor", "interceptorOne".getBytes());
        ProducerRecord<Key, Value> newRecord = new ProducerRecord<Key, Value>(topic,
                partition, timestamp, key, value, headers);
        return newRecord;
    }

    @Override
    public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
        System.out.println("拦截器1---back");
        if (exception != null) {
            // 如果发⽣异常，记录⽇志中
            LOGGER.error(exception.getMessage());
        }
    }

    @Override
    public void close() {

    }

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {

    }
}

照着拦截器 1 再加两个拦截器。

生产者

public class MyProducer1 {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
        Map<String, Object> configs = new HashMap<>();
        // 设置连接Kafka的初始连接⽤到的服务器地址
        // 如果是集群，则可以通过此初始连接发现集群中的其他broker
        configs.put("bootstrap.servers", "192.168.0.102:9092");
        // 设置key的序列化器
        configs.put("key.serializer", IntegerSerializer.class);
        // 设置⾃定义的序列化类
        configs.put("value.serializer", UserSerializer.class);
        // 设置自定义分区器
        configs.put("partitioner.class", "com.mfc.config.MyPartitioner");
        // 设置拦截器
        configs.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG,
                "com.mfc.interceptor.InterceptorOne,"
                        + "com.mfc.interceptor.InterceptorTwo,"
                        + "com.mfc.interceptor.InterceptorThree");

        KafkaProducer<Integer, User> producer = new KafkaProducer<>(configs);
        User user = new User();
        user.setUserId(1001);
        user.setUsername("阿彪");

        // ⽤于封装Producer的消息
        ProducerRecord<Integer, User> record = new ProducerRecord<>(
                "topic_1", // 主题名称
                0, // 分区编号
                user.getUserId(), // 数字作为key
                user // user 对象作为value
        );
        producer.send(record, new Callback() {
            @Override
            public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {
                if (e == null) {
                    System.out.println("消息发送成功：" + metadata.topic() + "\t"
                            + metadata.partition() + "\t"
                            + metadata.offset());
                } else {
                    System.out.println("消息发送异常");
                }
            }
        });

        // 关闭⽣产者
        producer.close();
    }
}

1.4 序列化器

1.4.1 Kafka 自带序列化器

Kafka使⽤org.apache.kafka.common.serialization.Serializer接⼝⽤于定义序列化器，将泛型指定类型的数据转换为字节数组。

package org.apache.kafka.common.serialization;

import java.io.Closeable;
import java.util.Map;

/**
将对象转换为byte数组的接⼝
该接⼝的实现类需要提供⽆参构造器
@param <T> 从哪个类型转换
*/
public interface Serializer<T> extends Closeable {
    /*
    类的配置信息
    @param configs key/value pairs
    @param isKey key的序列化还是value的序列化
    */
    void configure(Map<String, ?> var1, boolean var2);

    /*
    将对象转换为字节数组
     @param topic 主题名称
     @param data 需要转换的对象
     @return 序列化的字节数组
    */
    byte[] serialize(String var1, T var2);

    /*
    关闭序列化器
    该⽅法需要提供幂等性，因为可能调⽤多次。
    */
    void close();
}

系统提供了该接⼝的⼦接⼝以及实现类：

org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer

org.apache.kafka.common.serialization.ByteBufferSerializer

org.apache.kafka.common.serialization.BytesSerializer

org.apache.kafka.common.serialization.DoubleSerializer

org.apache.kafka.common.serialization.FloatSerializer

org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer

org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

org.apache.kafka.common.serialization.LongSerializer

org.apache.kafka.common.serialization.ShortSerializer

1.4.2 自定义序列化器

数据的序列化⼀般⽣产中使⽤ avro。

⾃定义序列化器需要实现 org.apache.kafka.common.serialization.Serializer<T> 接⼝，并实现其中的serialize⽅法。

实体类

public class User {
    private Integer userId;
    private String username;
    // set、get方法省略
}

自定义序列化器

public class UserSerializer implements Serializer<User> {
    @Override
    public void configure(Map<String, ?> map, boolean b) {
        // do Nothing
    }

    @Override
    public byte[] serialize(String topic, User user) {
        try {
            // 如果数据是null，则返回null
            if (user == null) return null;
            Integer userId = user.getUserId();
            String username = user.getUsername();
            int length = 0;
            byte[] bytes = null;
            if (null != username) {
                bytes = username.getBytes("utf-8");
                length = bytes.length;
            }
            ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(4 + 4 + length);
            buffer.putInt(userId);
            buffer.putInt(length);
            buffer.put(bytes);
            return buffer.array();
        } catch (UnsupportedEncodingException e) {
            throw new SerializationException("序列化数据异常");
        }
    }

    @Override
    public void close() {
        // do Nothing
    }
}

生产者：

public class MyProducer1 {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
        Map<String, Object> configs = new HashMap<>();
        // 设置连接Kafka的初始连接⽤到的服务器地址
        // 如果是集群，则可以通过此初始连接发现集群中的其他broker
        configs.put("bootstrap.servers", "192.168.0.102:9092");
        // 设置key的序列化器
        configs.put("key.serializer", IntegerSerializer.class);
        // 设置⾃定义的序列化类
        configs.put("value.serializer", UserSerializer.class);

        KafkaProducer<Integer, User> producer = new KafkaProducer<>(configs);
        User user = new User();
        user.setUserId(1001);
        user.setUsername("阿彪");

        // ⽤于封装Producer的消息
        ProducerRecord<Integer, User> record = new ProducerRecord<>(
                "topic_1", // 主题名称
                0, // 分区编号
                user.getUserId(), // 数字作为key
                user // user 对象作为value
        );
        producer.send(record, new Callback() {
            @Override
            public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {
                if (e == null) {
                    System.out.println("消息发送成功：" + metadata.topic() + "\t"
                            + metadata.partition() + "\t"
                            + metadata.offset());
                } else {
                    System.out.println("消息发送异常");
                }
            }
        });

        // 关闭⽣产者
        producer.close();
    }
}

1.5 分区器

1.5.1 Kafka 自带分区器

默认（DefaultPartitioner）分区计算：

如果record提供了分区号，则使⽤record提供的分区号
如果record没有提供分区号，则使⽤key的序列化后的值的hash值对分区数量取模
如果record没有提供分区号，也没有提供key，则使⽤轮询的⽅式分配分区号。
- 会⾸先在可⽤的分区中分配分区号
- 如果没有可⽤的分区，则在该主题所有分区中分配分区号。

看一下kafka的生产者（KafkaProducer）源码：

再看Kafka自带的默认分区器（DefaultPartitioner）:

默认的分区器实现了 Partitioner 接口，先看一下接口：

public interface Partitioner extends Configurable, Closeable {

    /**
     * 为指定的消息记录计算分区值
     *
     * @param topic 主题名称
     * @param key 根据该key的值进⾏分区计算，如果没有则为null
     * @param keyBytes key的序列化字节数组，根据该数组进⾏分区计算。如果没有key，则为null
     * @param value 根据value值进⾏分区计算，如果没有，则为null
     * @param valueBytes value的序列化字节数组，根据此值进⾏分区计算。如果没有，则为null
     * @param cluster 当前集群的元数据
     */
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster);

    /**
     * 关闭分区器的时候调⽤该⽅法
     */
    public void close();

}

1.5.2 自定义分区器

如果要⾃定义分区器，则需要

⾸先开发Partitioner接⼝的实现类
在KafkaProducer中进⾏设置：configs.put("partitioner.class", "xxx.xx.Xxx.class")

实现Partitioner接⼝⾃定义分区器：

public class MyPartitioner implements Partitioner {
    @Override
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
        return 0;
    }

    @Override
    public void close() {

    }

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {

    }
}

然后在⽣产者中配置：

二、消息发送原理

原理图解：

由上图可以看出：KafkaProducer 有两个基本线程：

主线程：负责消息创建，拦截器，序列化器，分区器等操作，并将消息追加到消息收集器RecoderAccumulator中；
- 消息收集器RecoderAccumulator为每个分区都维护了⼀个 Deque<ProducerBatch> 类型的双端队列。
- ProducerBatch 可以理解为是 ProducerRecord 的集合，批量发送有利于提升吞吐量，降低⽹络影响；
- 由于⽣产者客户端使⽤ java.io.ByteBuffer 在发送消息之前进⾏消息保存，并维护了⼀个 BufferPool 实现 ByteBuffer 的复⽤；该缓存池只针对特定⼤⼩（ batch.size 指定）的 ByteBuffer进⾏管理，对于消息过⼤的缓存，不能做到重复利⽤。
- 每次追加⼀条ProducerRecord消息，会寻找/新建对应的双端队列，从其尾部获取⼀个ProducerBatch，判断当前消息的⼤⼩是否可以写⼊该批次中。若可以写⼊则写⼊；若不可以写⼊，则新建⼀个ProducerBatch，判断该消息⼤⼩是否超过客户端参数配置 batch.size 的值，不超过，则以 batch.size建⽴新的ProducerBatch，这样⽅便进⾏缓存重复利⽤；若超过，则以计算的消息⼤⼩建⽴对应的 ProducerBatch ，缺点就是该内存不能被复⽤了。
Sender线程：
- 该线程从消息收集器获取缓存的消息，将其处理为 <Node, List<ProducerBatch> 的形式， Node 表示集群的broker节点。
- 进⼀步将<Node, List<ProducerBatch>转化为<Node, Request>形式，此时才可以向服务端发送数据。
- 在发送之前，Sender线程将消息以 Map<NodeId, Deque<Request>> 的形式保存到 InFlightRequests 中进⾏缓存，可以通过其获取 leastLoadedNode ,即当前Node中负载压⼒最⼩的⼀个，以实现消息的尽快发出。

三、更多生产者参数配置

参数名称	描述
retry.backoff.ms	在向⼀个指定的主题分区重发消息的时候，重试之间的等待时间。⽐如3次重试，每次重试之后等待该时间⻓度，再接着重试。在⼀些失败的场景，避免了密集循环的重新发送请求。 long型值，默认100。可选值：[0,...]
retries	retries重试次数当消息发送出现错误的时候，系统会重发消息。跟客户端收到错误时重发⼀样。如果设置了重试，还想保证消息的有序性，需要设置`MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS_PER_CONNECTION=1` 否则在重试此失败消息的时候，其他的消息可能发送成功了
request.timeout.ms	客户端等待请求响应的最⼤时⻓。如果服务端响应超时，则会重发请求，除⾮达到重试次数。该设置应该⽐`replica.lag.time.max.ms (a broker configuration)`要⼤，以免在服务器延迟时间内重发消息。int类型值，默认：30000，可选值：[0,...]
interceptor.classes	在⽣产者接收到该消息，向Kafka集群传输之前，由序列化器处理之前，可以通过拦截器对消息进⾏处理。要求拦截器类必须实现`org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor`接⼝。默认没有拦截器。 `Map<String, Object> configs`中通过List集合配置多个拦截器类名。
acks	默认值：all。 acks=0：⽣产者不等待broker对消息的确认，只要将消息放到缓冲区，就认为消息已经发送完成。该情形不能保证broker是否真的收到了消息，retries配置也不会⽣效。发送的消息的返回的消息偏移量永远是-1。 acks=1 表示消息只需要写到主分区即可，然后就响应客户端，⽽不等待副本分区的确认。在该情形下，如果主分区收到消息确认之后就宕机了，⽽副本分区还没来得及同步该消息，则该消息丢失。 acks=all ⾸领分区会等待所有的ISR副本分区确认记录。该处理保证了只要有⼀个ISR副本分区存活，消息就不会丢失。这是Kafka最强的可靠性保证，等效于acks=-1
batch.size	当多个消息发送到同⼀个分区的时候，⽣产者尝试将多个记录作为⼀个批来处理。批处理提⾼了客户端和服务器的处理效率。该配置项以字节为单位控制默认批的⼤⼩。所有的批⼩于等于该值。发送给broker的请求将包含多个批次，每个分区⼀个，并包含可发送的数据。如果该值设置的⽐较⼩，会限制吞吐量（设置为0会完全禁⽤批处理）。如果设置的很⼤，⼜有⼀点浪费内存，因为Kafka会永远分配这么⼤的内存来参与到消息的批整合中。
client.id	⽣产者发送请求的时候传递给broker的id字符串。⽤于在broker的请求⽇志中追踪什么应⽤发送了什么消息。⼀般该id是跟业务有关的字符串。
compression.type	⽣产者发送的所有数据的压缩⽅式。默认是none，也就是不压缩。⽀持的值：none、gzip、snappy和lz4。压缩是对于整个批来讲的，所以批处理的效率也会影响到压缩的⽐例。
send.buffer.bytes	TCP发送数据的时候使⽤的缓冲区（SO_SNDBUF）⼤⼩。如果设置为0，则使⽤操作系统默认的。
buffer.memory	⽣产者可以⽤来缓存等待发送到服务器的记录的总内存字节。如果记录的发送速度超过了将记录发送到服务器的速度，则⽣产者将阻塞`max.block.ms`的时间，此后它将引发异常。此设置应⼤致对应于⽣产者将使⽤的总内存，但并⾮⽣产者使⽤的所有内存都⽤于缓冲。⼀些额外的内存将⽤于压缩（如果启⽤了压缩）以及维护运⾏中的请求。long型数据。默认值：33554432，可选值：[0,...]
connections.max.idle.ms	当连接空闲时间达到这个值，就关闭连接。long型数据，默认：540000
linger.ms	⽣产者在发送请求传输间隔会对需要发送的消息进⾏累积，然后作为⼀个批次发送。⼀般情况是消息的发送的速度⽐消息累积的速度慢。有时客户端需要减少请求的次数，即使是在发送负载不⼤的情况下。该配置设置了⼀个延迟，⽣产者不会⽴即将消息发送到broker，⽽是等待这么⼀段时间以累积消息，然后将这段时间之内的消息作为⼀个批次发送。该设置是批处理的另⼀个上限：⼀旦批消息达到了`batch.size`指定的值，消息批会⽴即发送，如果积累的消息字节数达不到`batch.size`的值，可以设置该毫秒值，等待这么⻓时间之后，也会发送消息批。该属性默认值是0（没有延迟）。如果设置`linger.ms=5`，则在⼀个请求发送之前先等待5ms。long型值，默认：0，可选值：[0,...]
max.block.ms	控制`KafkaProducer.send()`和`KafkaProducer.partitionsFor()`阻塞的时⻓。当缓存满了或元数据不可⽤的时候，这些⽅法阻塞。在⽤户提供的序列化器和分区器的阻塞时间不计⼊。long型值，默认：60000，可选值：[0,...]
max.request.size	单个请求的最⼤字节数。该设置会限制单个请求中消息批的消息个数，以免单个请求发送太多的数据。服务器有⾃⼰的限制批⼤⼩的设置，与该配置可能不⼀样。int类型值，默认1048576，可选值：[0,...]
partitioner.class	实现了接⼝`org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner` 的分区器实现类。默认值为：`org.apache.kafka.clients.producer.internals.DefaultPartitioner`
receive.buffer.bytes	TCP接收缓存（SO_RCVBUF），如果设置为-1，则使⽤操作系统默认的值。int类型值，默认32768，可选值：[-1,...]
security.protocol	跟broker通信的协议：PLAINTEXT, SSL, SASL_PLAINTEXT, SASL_SSL. string类型值，默认：PLAINTEXT
max.in.flight.requests.per.connection	单个连接上未确认请求的最⼤数量。达到这个数量，客户端阻塞。如果该值⼤于1，且存在失败的请求，在重试的时候消息顺序不能保证。 int类型值，默认5。可选值：[1,...]
reconnect.backoff.max.ms	对于每个连续的连接失败，每台主机的退避将成倍增加，直⾄达到此最⼤值。在计算退避增量之后，添加20％的随机抖动以避免连接⻛暴。 long型值，默认1000，可选值：[0,...]
reconnect.backoff.ms	尝试重连指定主机的基础等待时间。避免了到该主机的密集重连。该退避时间应⽤于该客户端到broker的所有连接。 long型值，默认50。可选值：[0,...]

posted @ 2022-05-18 20:51 下半夜的风阅读(439) 评论(0) 编辑收藏举报

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