Kafka服务端之网络连接源码分析

Stella981
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#### 简介 上次我们通过分析KafkaProducer的源码了解了生产端的主要流程,今天学习下服务端的网络层主要做了什么,先看下 KafkaServer的整体架构图 ![file](https://img2018.cnblogs.com/blog/1803159/201909/1803159-20190915190751890-431077904.jpg) 由图可见Kafka的服务端主要包括网络层、API层、日志子系统、副本子系统这几个大模块。当client端发起请求时,网络层会收到请求,并把请求放到共享请求队列中,然后由API层的Handler线程从队列中取出请求,并执行请求。比如是 KafkaProducer发过来的生产消息的请求,会把消息写到磁盘日志中,最后把响应返回给client #### 网络层 从上面的图中,可以看到Kafka服务端做的事情还是很多的,也有很多优秀的设计,我们后面再慢慢介绍,今天主要学习网络层 网络层主要完成和客户端、其他Broker的网络连接,采用了Reactor模式,一种基于事件驱动的模式,之前写过相关文章,可以参考下(链接)这里不再赘述 网络层的核心类是SocketServer,包含一个Acceptor用来接收新的连接,Acceptor对应多个Processor线程,每个 Processor线程都有自己的Selector,用来从连接中读取请求并写回响应 同时一个Acceptor线程对应多个Handler线程,这才是真正处理请求的线程,Handler线程处理完请求后把响应返回给 Processor线程,其中Processor线程和Handler线程通过RequestChannel传递数据,ReqeustChannel包括共享的RequestQueue和Processor私有的ResponseQueue,下面附上一张图 ![file](https://img2018.cnblogs.com/blog/1803159/201909/1803159-20190915190752515-595268556.jpg) 上面说的有些抽象,我们深入到源码中看看Kafka服务端是如何接收请求并把响应返回给客户端的 #### 源码分析 #### KafkaServer KafkaServer是Kafka服务端的主类,KafkaServer中和网络层相关的组件包括SockerServer、KafkaApis和KafkaRequestHandlerPool。其中KafkaApis和KafkaRequestHandlerPool都是通过SocketServer提供的RequestChannel来处理网络请求,和本次介绍的网络层相关的代码如下所示 ```scala class KafkaServer(...) { ... var dataPlaneRequestProcessor: KafkaApis = null ... def startup(): Unit = { ... // SocketServer主要关注网络层相关事宜 socketServer = new SocketServer(...) // Processor涉及到权限相关,所以调用SocketServer.startup时,只先启动Acceptor,初始化完权限相关的凭证后,再启动Processor,所以startupProcessors为false socketServer.startup(startupProcessors = false) ... // KafkaApis进行真正的业务逻辑处理 dataPlaneRequestProcessor = new KafkaApis(socketServer.dataPlaneRequestChannel ,...) // 创建KafkaRequestHandler线程池,其中KafkaRequestHandler主要用来从请求通道中取请求 dataPlaneRequestHandlerPool = new KafkaRequestHandlerPool(config.brokerId, socketServer.dataPlaneRequestChannel, dataPlaneRequestProcessor, config.numIoThreadsx,...) ... // 初始化结束 ... // Processor涉及到权限相关的操作,所以要等初始化完成,再启动Processor socketServer.startDataPlaneProcessors() ... } } ``` 我们把KafkaServer网络层再用一张带有具体的类的图展示下 ![file](https://img2018.cnblogs.com/blog/1803159/201909/1803159-20190915190752796-1529047362.jpg) 具体步骤 ``` 1.客户端(NetworkClient)发送请求被接收器(Acceptor)转发给处理器(Processor)处理 2.处理器把请求放到请求通道(RequestChannel)的共享请求队列中 3.请求处理器线程(KafkaRequestHandler)从请求通道的共享请求队列中取出请求 4.业务逻辑处理器(KafkaApis)进行业务逻辑处理 5.业务逻辑处理器把响应发到请求通道中与各个处理器对应的响应队列中 6.处理器从对应的响应队列中取出响应 7.处理器将响应的结果返回给客户端 ``` #### SocketServer.startup方法 通过KafkaServer相关源码我们知道了整体的大概处理流程,既然今天主要学习网络连接相关源码,下面我们看下SocketServer.startup都做了什么 ```scala // SocketServer.startup def startup(startupProcessors: Boolean = true): Unit = { this.synchronized { // 初始化控制每个IP上的最大连接数的对象,底层是Map connectionQuotas = new ConnectionQuotas(config, time) ... // 创建接收器和处理器 createDataPlaneAcceptorsAndProcessors(config.numNetworkThreads, config.dataPlaneListeners) // 判断是否需要启动处理器,在KafkaServer初始化代用SocketServer.startup方法时,startipProcessors传 // 的是false,原因请看上面介绍KafkaServer的源码 if (startupProcessors) { // 启动处理器 startControlPlaneProcessor() ... } } ... } ``` ```scala // 创建接收器和处理器,同时并启动接收器 private def createDataPlaneAcceptorsAndProcessors(dataProcessorsPerListener: Int,endpoints: Seq[EndPoint]): Unit = synchronized { // 遍历broker节点,为每个broker节点都创建接收器 endpoints.foreach { endpoint => connectionQuotas.addListener(config, endpoint.listenerName) // 创建接收器 val dataPlaneAcceptor = createAcceptor(endpoint, DataPlaneMetricPrefix) // 创建处理器,并把处理器添加到RequestChannel和Acceptor的处理器列表中 addDataPlaneProcessors(dataPlaneAcceptor, endpoint, dataProcessorsPerListener) // 启动接收器线程 KafkaThread.nonDaemon(s"data-plane-kafka-socket-acceptor-${endpoint.listenerName}-${endpoint.securityProtocol}-${endpoint.port}", dataPlaneAcceptor).start() // 等待启动完成 dataPlaneAcceptor.awaitStartup() // 把启动好的处理器添加到map中,并和broker做好了映射 dataPlaneAcceptors.put(endpoint, dataPlaneAcceptor) } } ``` 从上面可以总结出SocketServer.startup方法主要创建了接收器和处理器,同时把接收器启动,但并未启动处理器,因为处理器会用到权限,需要等KafkaServer初始化完成,会单独启动处理器。把创建好的处理器添加到请求通道和接收器的处理器列表中 #### Acceptor.run 既然前面创建并启动了接收器,那咱们看下接收器都做了什么? ```scala def run(): Unit = { // 将ServerSocketChannel注册到Selector的OP_ACCEPT事件上 serverChannel.register(nioSelector, SelectionKey.OP_ACCEPT) // 标志启动完成 startupComplete() try { var currentProcessorIndex = 0 while (isRunning) { try { // 选择器轮训请求 val ready = nioSelector.select(500) if (ready > 0) { // 获取所有的选择键 val keys = nioSelector.selectedKeys() // 遍历选择键 val iter = keys.iterator() while (iter.hasNext && isRunning) { try { val key = iter.next iter.remove() if (key.isAcceptable) { //OP_ACCEPT事件发生,获取注册到选择键上的ServerSocketChannel,然后调用其accept方法,建立一个客户端和服务端的连接通道 accept(key).foreach { socketChannel => // 重试的次数=该接收器对应的处理器的个数 var retriesLeft = synchronized(processors.length) var processor: Processor = null do { // 重试次数减一 retriesLeft -= 1 processor = synchronized { // 采用轮训的方式把客户端的连接通道分配给处理器即每个处理器都会有多个 SocketChannel,对应多个客户端的连接 currentProcessorIndex = currentProcessorIndex % processors.length // 根据索引获取对应的处理器 processors(currentProcessorIndex) } currentProcessorIndex += 1 // 如果新连接的队列满了,一直阻塞直到最后一个处理器可以能够接收连接 } while (!assignNewConnection(socketChannel, processor, retriesLeft == 0)) } ... ``` 服务端的接收器主要负责接收客户端的连接,由上面的源码可知,接收器线程启动的时候,就注册了OP_ACCEPT事件,当客户端发起连接时,接收器线程就能监听到OP_ACCEPT事件,然后获取绑定到选择键上的ServerSocketChannel,并调用ServerSocketChannel的accept方法,建立一个客户端和服务端的连接通道,看下面的图 ![file](https://img2018.cnblogs.com/blog/1803159/201909/1803159-20190915190753091-651268042.jpg) ``` 1.服务端ServerSocketChannel在选择器上注册OP_ACCEPT事件 2.客户端在选择器上注册OP_CONNECT事件 3.服务端的选择器轮训到OP_ACCEPT事件,接收客户端的连接 4.服务端的ServerSocketChannel调用accept方法创建和客户端的通道SocketChannel ``` #### Processor 通过前面的介绍,我们知道了接收器会通过轮训的方式把客户端的SocketChannel分配给处理器,这样每个处理器会对应多个SocketChannel,从而也就对应多个客户端。处理器会把接收器分配的SocketChannel放到自己的阻塞队列中,然后唤醒其对应的选择器工作,下面是对应的源码 ```scala do { processor = synchronized { // 采用轮训的方式把客户端的连接通道分配给处理器即每个处理器都会有多个SocketChannel,对应多个客户端的连接 currentProcessorIndex = currentProcessorIndex % processors.length // 根据索引获取对应的处理器 processors(currentProcessorIndex) } currentProcessorIndex += 1 } while (!assignNewConnection(socketChannel, processor, retriesLeft == 0)) //把SocketChannel分配给处理器 ``` ```scala private def assignNewConnection(socketChannel: SocketChannel, processor: Processor, mayBlock: Boolean): Boolean = { if (processor.accept(socketChannel, mayBlock, blockedPercentMeter)) { ... } ``` ```scala def accept(socketChannel: SocketChannel, mayBlock: Boolean, acceptorIdlePercentMeter: com.yammer.metrics.core.Meter): Boolean = { val accepted = { // 往处理器的阻塞队列中添加SocketChannel if (newConnections.offer(socketChannel)) true ... if (accepted) // 唤醒选择器线程开始轮询,原来的轮询因为没有事件到来被阻塞 wakeup() accepted } ``` 下面我们再看下Processor的run方法 ```scala override def run(): Unit = { startupComplete() try { while (isRunning) { // 把新的SocketChannel注册OP_READ事件到选择器上 configureNewConnections() // 注册OP_WRITE事件,用来给客户端写回响应 processNewResponses() // 选择器轮训事件,用来读取请求、发送响应,默认超时时间为300ms poll() // 处理已经接收完成的客户端请求 processCompletedReceives() // 处理已经完成的响应 processCompletedSends() ...![file](https://img2018.cnblogs.com/blog/1803159/201909/1803159-20190915190753406-764441729.jpg) ``` #### Processor.configureNewConnections ```scala private def configureNewConnections(): Unit = {var connectionsProcessed = 0 // 从队列中取出SocketChannel val channel = newConnections.poll() // 注册OP_READ事件 // 根据本地的地址和端口、远程客户端的地址和端口构建唯一的connectionId selector.register(connectionId(channel.socket), channel) connectionsProcessed += 1 ... ``` 看下register方法,一直跟到最里面 ```scala public void register(String id, SocketChannel socketChannel) throws IOException { registerChannel(id, socketChannel, SelectionKey.OP_READ); } ``` ```scala protected SelectionKey registerChannel(String id, SocketChannel socketChannel, int interestedOps) throws IOException { // 把SocketChannel注册OP_READ到选择器上,同时绑定SelectionKey SelectionKey key = socketChannel.register(nioSelector, interestedOps); // 构建Kafka通道KafkaChannel并将其绑定到选择键上 KafkaChannel channel = buildAndAttachKafkaChannel(socketChannel, id, key); ... return key; } ``` ```scala private KafkaChannel buildAndAttachKafkaChannel(SocketChannel socketChannel, String id, SelectionKey key) throws IOException { // 构建Kafka通道 KafkaChannel channel = channelBuilder.buildChannel(id, key, maxReceiveSize, memoryPool); // 将Kafka通道绑定到选择键上,这样就可以根据选择键获取到对应的通道 key.attach(channel); return channel; ... } ``` 到这里configureNewConnections()的任务(把新的SocketChannel注册OP_READ事件到选择器上)已经完成 下面看下处理器如何响应结果的 #### Processor.processNewResponses ```scala private def processNewResponses(): Unit = {var currentResponse: RequestChannel.Response = null // 处理器还有响应要发送 while ({currentResponse = dequeueResponse(); currentResponse != null}) { // KafkaChannel唯一标识 val channelId = currentResponse.request.context.connectionId try { currentResponse match { case response: NoOpResponse => ... // 没有响应发送给客户端,需要读取更多请求,注册读事件 tryUnmuteChannel(channelId) case response: SendResponse => // 有响应要发送给客户端,注册写事件 sendResponse(response, response.responseSend) ... ``` ```scala protected[network] def sendResponse(response: RequestChannel.Response, responseSend: Send): Unit = { val connectionId = response.request.context.connectionId ... if (openOrClosingChannel(connectionId).isDefined) { // 将响应通过Selector标记为Send,实际发送通过poll轮询完成 selector.send(responseSend) // 添加到 inflightResponses 底层是可变的Map key:connectionId value:response inflightResponses += (connectionId -> response) } } ``` configureNewConnections()和processNewResponses()方法结束后,开始执行poll()方法,选择器轮询事件,读取请求,写回响应,然后处理已经完成的接收和响应 #### Processor.processCompletedReceives() ```scala private def processCompletedReceives(): Unit = { selector.completedReceives.asScala.foreach { receive => try { openOrClosingChannel(receive.source) match { case Some(channel) => // 解析ByteBuffer 到ReuestHeader val header = RequestHeader.parse(receive.payload) val connectionId = receive.source // 组装RequestContext对象 val context = new RequestContext(header, connectionId, channel.socketAddress,...) // 构建 RequestChannel.Request对象 包含了处理器的编号,响应对象中可以获取到,这样就能保证请求和响应的处理都是在同一个处理器中完成 val req = new RequestChannel.Request(processor = id, context = context,...) // 发送给 RequestChannel 处理 requestChannel.sendRequest(req) // 移除OP_READ读事件,已经接收到请求了,所以就不用再读了 selector.mute(connectionId) ... ``` #### Processor.processCompletedSends() ```scala private def processCompletedSends(): Unit = { selector.completedSends.asScala.foreach { send => try { // 结束的写请求要从inflightResponses移出 val response = inflightResponses.remove(send.destination).getOrElse {...} ... // 添加 OP_READ 读事件,这样就可以继续读取客户端发来的请求 tryUnmuteChannel(send.destination) ... ``` 到这里服务端和网络连接相关的源码已经介绍完了,我们知道处理器把请求放到了请求队列里,同时从响应队列里获取响应返回给客户端,那谁去处理另外请求队列里的请求?又是谁把响应放到了处理器的响应队列里呢? #### Kafaka处理请求线程KafkaRequestHandler 在前面的介绍中,我们知道KafkaServer在初始化时会创建请求处理线程池(KafkaRequestHandlerPool),请求处理线程池会创建并启动请求处理线程(KafkaRequestHandler),每个请求处理线程都能可以访问到共享的请求队列,这样请求处理线程就可以从请求队列里获取请求,然后交给KafkaApis处理。 ```scala // KafkaServer 会创建 KafkaRequestHandlerPool,同时把请求队列传过去 dataPlaneRequestHandlerPool = new KafkaRequestHandlerPool(config.brokerId, socketServer.dataPlaneRequestChannel, dataPlaneRequestProcessor, ...) ``` ```scala // 请求处理线程的数量取决于配置 num.io.threads,默认是8 val runnables = new mutable.ArrayBuffer[KafkaRequestHandler](numThreads) for (i <- 0 until numThreads) { // 创建 KafkaRequestHandler Kafka请求处理线程 createHandler(i) } def createHandler(id: Int): Unit = synchronized { // 每个请求处理线程都是共享同一个 RequestChannel runnables += new KafkaRequestHandler(id, brokerId, aggregateIdleMeter, threadPoolSize, requestChannel, apis, time) // 启动请求处理线程 KafkaThread.daemon(logAndThreadNamePrefix + "-kafka-request-handler-" + id, runnables(id)).start() } ``` ```scala def run(): Unit = { while (!stopped) { val startSelectTime = time.nanoseconds // 从请求队列里获取下一个请求或者阻塞到超时 val req = requestChannel.receiveRequest(300) ... req match { ... case request: RequestChannel.Request => try { // 交给KafkaApis处理 apis.handle(request) ... ``` 通过源码分析可以看出请求处理线程任务很简单,就是从共享的请求队列里取出请求,然后调用KafakaApis处理请求 #### 服务端请求处理入口KafkaApis 在KafkaServer初始化时,初始化了真正的服务端请求处理器 ```scala // 全局的服务端入口 dataPlaneRequestProcessor = new KafkaApis(socketServer.dataPlaneRequestChannel,...) ``` 请求处理线程调用KafkaApis的handle方法处理业务逻辑 ```scala def request.header.apiKey match { // 处理客户端生产消息的请求 case ApiKeys.PRODUCE => handleProduceRequest(request) case ApiKeys.FETCH => handleFetchRequest(request) ... ``` 可见Kafka服务端的请求处理入口KafkaApis根据请求的类型选择不同的处理器,至于服务端对这些请求做了什么,我们下次再分享 #### 参考资料 1.《Kafka技术内幕》 2.《Apache Kafka源码剖析》 3.Kafka最新的trunk分支代码 ![file](https://img2018.cnblogs.com/blog/1803159/201909/1803159-20190915190753903-209594020.jpg)

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