Kafka- 探险 --- 生产者源码分析 --- 核心组件，2021 年 Java 社招面试题精选

3. 消息异步写入缓冲区，网络 I/O 线程实现消息发送

4. 消息发送的失败重试机制

话不多说，用一张图画出各个核心模块以及他们之间的交互顺序：

用户设定 Kafka 集群信息，生产者从 Kafka Broker 上拉取 可用 Kafka 节点、Topic 以及 Partition 对应关系。缓存到生产者成员变量中，如果 Broker 集群有扩容，或者有机器下线需要重新获取这些服务信息。

客户端根据用户设置的序列化器，对消息进行序列化，之后异步的将消息写入到客户端缓冲区。缓冲区内的消息到达一定的数量或者到达一个时间窗口后，网络 I/O 线程将消息从缓冲区取走，发送到 Broker 。

以上就是我对于一个 Kafka 生产者实现的思考，接下来看看官方的代码设计与我们的思路有何差别，他又是为什么这么设计。

官方设计

其实经过上面的思考和整理，我们的设计已经非常接近 Kafka 的官方设计了，官方的模块拆分的更加细致，功能更加独立。

核心组件

首先看一眼 KafkaProducer 类中有哪些成员变量，这些变量就是 Producer 的核心组件。

其中核心字段的解释如下：

clinetId ：标识发送者 Id

metric ：统计指标

partitioner ：分区器作用是决定消息发到哪个分区。有 key 则按照 key 的 hash ，否则使用 roundrobin

key/value Serializer ：消息 key/value 序列化器

interceptors ：发送之前/后对消息的统一处理

maxRequestSize ：可以发送的最大消息，默认值是 1M，即影响

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一个消息 Record 的大小，此值在服务端也是有限制的。

maxBlockTimeMs ：buffer 满了或者等待 metadata 信息的，超时的补偿机制

accumulator ：累积缓冲器

networkClient ：包装的网络层

sender ：网络 I/O 线程

发送流程

发送一条消息的时候，数据又是怎样在这些组件之间进行流转的呢？

Producer 调用 send 方法后，在从 Broker 获取的 Metadata 有效情况下，经过拦截器和序列化后，被分区器放到了一个缓冲区的特定位置，缓冲区由一个 ConcurrentHashMap 构成，key 为主题分区，value 是一个 deque 存放消息缓存块。从客户端角度来看如果无需关心发送结果，发送流程就已经结束了。

接下来是独立的 Sender 线程负责从缓冲中获取足量的数据调用 Network Client 封装层去真正发送数据，这里使用了 Java8 的 NIO 网络模型发送数据。

可以看到整个逻辑的关键点在于 RecordAccumulator 如何进行消息缓存，一般的成熟框架和中间件中都会有一套自己的内存管理机制，比如 Netty 也有一套复杂而又精妙的内存管理抽象层，这里的缓冲区也是一样的道理，主要需要去看看 Kafka 如何去做内存管理。

另外需要关注 Sender 从缓冲里以什么样的逻辑获取数据，来达到尽量少的网络交互发送尽量多的数据。还有网络失败又是如何保证数据的可靠性的。这个地方也是我们的设计和官方实现的差距，对于网络 I/O 的精心优化。