1 背景
最近由于项目需要，需要使用kafka的producer。但是对于c++，kafka官方并没有很好的支持。
在kafka官网上可以找到0.8.x的客户端。可以使用的客户端有C版本客户端，此客户端虽然目前看来还较为活跃，但是代码问题还是较多的，而且对于c++的支持并不是很好。
还有c++版本，虽然该客户端是按照c++的思路设计，但是最近更新时间为2013年12月19日，已经很久没有更新了。
从官方了解到，kafka作者对于现有的producer和consumer的设计是不太满意的。他们打算在kafka 0.9版本里发布新的producer与consumer。
其中新的producer已经被包含到了kafka0.8.1的源码里，官方描述如下。
We are working on a replacement for our existing producer. The code is available in trunk now and can be considered beta quality. Below is the configuration for the new producer
现在新producer还是属于beta版。但是在kafka0.9版本里，新producer与consumer都会成为稳定版，并提供了更多的功能。旧版的producer是由scala实现，为java提供调用api。而新版的producer直接是用java实现的。
具体文档在这https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Client+Rewrite
2 producer基本类的介绍
源码树如下
其中,org.apache.kafka.clients.tools包下的ProducerPerformance.java里包含了producer的最基本用法。
该程序原本是有三个参数的，直接给三个参数硬编码赋值后，代码如下：
public static void main(String[] args) throws Exception {
String url = "10.134.58.155:9092";
int numRecords = 100;
int recordSize = 100;
Properties props = new Properties();
props.setProperty(ProducerConfig.REQUIRED_ACKS_CONFIG, "1");
props.setProperty(ProducerConfig.BROKER_LIST_CONFIG, url);
props.setProperty(ProducerConfig.METADATA_FETCH_TIMEOUT_CONFIG, Integer.toString(5 * 1000));
props.setProperty(ProducerConfig.REQUEST_TIMEOUT_CONFIG, Integer.toString(Integer.MAX_VALUE));
KafkaProducer producer = new KafkaProducer(props);
Callback callback = new Callback() {
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {
if (e != null)
e.printStackTrace();
}
};
byte[] payload = new byte[recordSize];
Arrays.fill(payload, (byte) 1);
ProducerRecord record = new ProducerRecord("test6", payload);
long start = System.currentTimeMillis();
long maxLatency = -1L;
long totalLatency = 0;
int reportingInterval = 1;
for (int i = 0; i < numRecords; i++) {
long sendStart = System.currentTimeMillis();
producer.send(record, callback);
long sendEllapsed = System.currentTimeMillis() - sendStart;
maxLatency = Math.max(maxLatency, sendEllapsed);
totalLatency += sendEllapsed;
if (i % reportingInterval == 0) {
System.out.printf("%d max latency = %d ms, avg latency = %.5f\n",
i,
maxLatency,
(totalLatency / (double) reportingInterval));
totalLatency = 0L;
maxLatency = -1L;
}
}
long ellapsed = System.currentTimeMillis() - start;
double msgsSec = 1000.0 * numRecords / (double) ellapsed;
double mbSec = msgsSec * (recordSize + Records.LOG_OVERHEAD) / (1024.0 * 1024.0);
System.out.printf("%d records sent in %d ms ms. %.2f records per second (%.2f mb/sec).", numRecords, ellapsed, msgsSec, mbSec);
producer.close();
}
可以看到，运行producer需要三个基本的类ProducerConfig，KafkaProducer，ProducerRecord，另外还有回调函数的类Callback。
ProducerConfig类包含了kafka的各种配置信息，并提供了默认的配置。
ProducerRecord类是向broker发送的消息载体，包括topic，partition，key和value属性。
上面这两个类都很简单。
producer所有操作都包含在KafkaProducer类中。
这个类由Partitioner，Metadata，RecordAccumulator，Sender，Metrics这些类组成。
Partitioner是用来计算一个消息的分片的类。
Metadata顾名思义保存的是kafka集群的元数据，metadata的更新和topic有关。
RecordAccumulator类似于一个队列，所有producer发出的消息都先送到队列中，等待处理。
Sender类使用NIO方式实现了producer消息的发送与接收，sender是一个守护线程，监听读写事件，并
Metrics类，kafka本来是被用于分布式的日志收集与监控的，Metrics类可以注册一些关注的内容，供监控使用。
3源码分析
我们以发送一条消息来分析producer的工作过程。
发送一条消息可以分为异步的两个过程。
入队过程
@Override
public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord record, Callback callback) {
try {
Cluster cluster = metadata.fetch(record.topic(), this.metadataFetchTimeoutMs);
int partition = partitioner.partition(record, cluster);
ensureValidSize(record.key(), record.value());
TopicPartition tp = new TopicPartition(record.topic(), partition);
FutureRecordMetadata future = accumulator.append(tp, record.key(), record.value(), CompressionType.NONE, callback);
this.sender.wakeup();
return future;
} catch (Exception e) {
if (callback != null)
callback.onCompletion(null, e);
return new FutureFailure(e);
}
}
该send函数首先根据topic获取集群的基本数据，如果topic不存在，该函数会阻塞，并更新metadata。
接下来获取分区，并将数据写入该TopicPartition下的队列中。
public FutureRecordMetadata append(TopicPartition tp, byte[] key, byte[] value, CompressionType compression, Callback callback) throws InterruptedException {
if (closed)
throw new IllegalStateException("Cannot send after the producer is closed.");
// check if we have an in-progress batch
Deque<RecordBatch> dq = dequeFor(tp);
synchronized (dq) {
RecordBatch batch = dq.peekLast();
if (batch != null) {
FutureRecordMetadata future = batch.tryAppend(key, value, compression, callback);
if (future != null)
return future;
}
}
// we don't have an in-progress record batch try to allocate a new batch
int size = Math.max(this.batchSize, Records.LOG_OVERHEAD + Record.recordSize(key, value));
ByteBuffer buffer = free.allocate(size);
synchronized (dq) {
RecordBatch first = dq.peekLast();
if (first != null) {
FutureRecordMetadata future = first.tryAppend(key, value, compression, callback);
if (future != null) {
// Somebody else found us a batch, return the one we waited for! Hopefully this doesn't happen
// often...
free.deallocate(buffer);
return future;
}
}
RecordBatch batch = new RecordBatch(tp, new MemoryRecords(buffer), time.milliseconds());
FutureRecordMetadata future = Utils.notNull(batch.tryAppend(key, value, compression, callback));
dq.addLast(batch);
return future;
}
}
这个函数上面有一大段关于send函数的用法，简单来说，send函数可以实现简单的阻塞式发送（利用Future.get（）方法），以及利用回调函数，实现非阻塞发送。
因为这个是一个向套接字写数据的过程，所以入队之后，立刻调用wakeup函数，唤醒阻塞在读数据的sender上，并发送数据。
出队过程
该过程是由守护线程完成的，守护线程不断循环在run函数上
public int run(long now) {
Cluster cluster = metadata.fetch();
// get the list of partitions with data ready to send
List<TopicPartition> ready = this.accumulator.ready(now);
// prune the list of ready topics to eliminate any that we aren't ready to send yet
List<TopicPartition> sendable = processReadyPartitions(cluster, ready, now);
// should we update our metadata?
List<NetworkSend> sends = new ArrayList<NetworkSend>(sendable.size());
InFlightRequest metadataReq = maybeMetadataRequest(cluster, now);
if (metadataReq != null) {
sends.add(metadataReq.request);
this.inFlightRequests.add(metadataReq);
}
// create produce requests
List<RecordBatch> batches = this.accumulator.drain(sendable, this.maxRequestSize);
List<InFlightRequest> requests = collate(cluster, batches);
for (int i = 0; i < requests.size(); i++) {
InFlightRequest request = requests.get(i);
this.inFlightRequests.add(request);
sends.add(request.request);
}
// do the I/O
try {
this.selector.poll(5L, sends);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
// handle responses, connections, and disconnections
handleSends(this.selector.completedSends());
handleResponses(this.selector.completedReceives(), now);
handleDisconnects(this.selector.disconnected());
handleConnects(this.selector.connected());
return ready.size();
}
代码注释很清晰了。。
handleSends实现了入队过程中的future以及回调。
后续的一些对网络协议的封装就不再赘述。下一篇，我会接着分析kafka producer的c客户端librdkafka
第一次写博客或许写的不是很清楚，望大家可以多提提意见，谢谢。