面到头冷之Kafka拾遗(一)- 生产者

概括

总的来讲,一个kafka生产者要发送一条消息,要经过以下几个步骤:
1.创建生产者实例。
2.组装消息对象ProducerRecord。
3.经过拦截器,进行一些定制化处理。
4.经过序列化器,把对象转化成字节数组。
5.在分区器中确定要发送的分区,每个分区都有一个队列,队列中每一个元素都是一批消息,这样做的好处是为了批量发送,减少请求次数,降低网络IO。
6.根据发送方式(异步or同步),对发送成功或失败的请求进行回调处理。
7.关闭生产者实例。


image.png

准备阶段

消息对象ProducerRecord
public class ProducerRecord<K, V> { 
    private final String topic; //主题
    private final Integer partition; //分区号 
    private final Headers headers; //消息头
    private final K key; //键
    private final V value; //值
    private final Long timestamp; // 时间戳 
}

topic就是发送到主题,partition就是该主题的分区,key的作用也是来确定分区的。但是partition和key之间有如下约定:

  1. partition优先级比key高,当partition没有值时,才会用 hash(key)去确定这条消息的分区。
  2. 如果partition和key都没指定,则会按照轮询的方式发送到每个该topic下的每个分区。
生产者拦截器

拦截器是在消息发送前进行一些预处理,对消息做一些定制化需求,一个拦截器需要继承org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor接口,其中包含3个方法:

public ProducerRecord onSend(ProducerRecord record){}
public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) {}
public void close(){}

onSend方法会在消息序列化之前被调用,可以通过这个方法对消息分区和消息内容等进行修改。onAcknowledgement方法会在消息被应答之前或消息发送失败的时候调用,先于回调函数执行前执行,尽量不要在这个方法内执行繁重的逻辑,影响发送的io效率。剩下的close方法就是用来关闭一些资源。

序列化

生产者需要把对象序列化成字节数组才能传输到kafka,消费者则需要反序列化将字节数组转化为本地对象。生产者和消费者之间需要满足一定的序列化协议,保证生产者发送的消息是消费者可以解析的格式。要构造一个序列化器,需要实现org.apache.kafka.common.serialization.Serializer接口,此接口包含3个方法:

public void configure(Map<String, ?> configs, boolean isKey){}
public byte[] serialize(String topic, String data){}
public void close(){}

其中configure方法是拿到外部配置的参数,之后会在serialize方法中按需使用这些参数。serialize方法就是具体的序列化方法,可以在这里面定制协议,按照一定的顺序格式返回一个字节数组。close方法用来关闭序列化器,一般这个方法都是个空方法。

分区器

分区器主要用来确定消息要发送到哪个分区,默认的分区器主要是由ProducerRecord类中的partition和key确定两个字段进行判断,partition和key之间关系已经在上面说过了,就不多赘述。

发送阶段

消息收集器-RecordAccumulator

在准备阶段完成之后,所要发送的topic和分区已经确定,之后消息并不是直接发送给kafka,而是要进入一个名为RecordAccumulator的消息收集器,这个收集器是起到一个缓冲的作用,对于每一个分区,他都维护了一个双端队列,每次发送给kafka都会以队列中的一个或多个元素为单位进行发送,这个元素名叫ProducerBatch,ProducerBatch实际上就是多个ProducerRecord组成的集合,对多条消息进行批量发送,这样可以大幅减少网络IO次数,提升整体的吞吐量。


image.png
请求队列-InFlightRequest

最终,一组ProducerBatch会组装成一个Request发往各个Broker,在发送前会将Request存放到一个名叫InFlightRequest的Map中,这个Map格式为Map<NodeId,Deque<Request>>,用来保存发送到每个Broker但还未接收到响应的请求,当队列中的元素越来越多时,说明这个broker节点负载比较大,继续发送请求可能会请求超时,默认每个NodeId下的Deque大小为5,超过该数值后则暂停向这个节点发送消息,可以通过max.in.flight.requests.per.connection来修改。
同时,从InFlightRequest我们还能获取kafka的节点、副本等一些元数据,提供给Request去建立连接。


image.png
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 206,214评论 6 481
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,307评论 2 382
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 152,543评论 0 341
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,221评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,224评论 5 371
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,007评论 1 284
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,313评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,956评论 0 259
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,441评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,925评论 2 323
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,018评论 1 333
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,685评论 4 322
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,234评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,240评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,464评论 1 261
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,467评论 2 352
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,762评论 2 345

推荐阅读更多精彩内容