1.【kafka源码】Topic的码技创建源码分析(附视频)
2.源码解析kafka删除topic
3.Kafka Logcleaner源码分析
4.SpringBoot系列SpringBoot整合Kafka(含源码)
5.浅析源码 golang kafka sarama包(一)如何生产消息以及通过docker部署kafka集群with kraft
6.Kafka源码分析(五) - Server端 - 基于时间轮的延时组件
【kafka源码】Topic的创建源码分析(附视频)
关于Kafka Topic创建的源码分析,可以从kafka-topic.sh脚本的码技入口开始,它执行了kafka.admin.TopicCommand类。码技在创建Topic时,码技主要涉及AdminClientTopicService对象的码技创建和AdminClientClient创建Topics方法的调用,其中Controller负责处理客户端的码技甘肃直播系统源码CreateTopics请求。
服务端的码技处理逻辑在KafkaRequestHandler.run()方法中,通过apis.handle(request)调用对应接口,码技如KafkaApis.handleCreateTopicsRequest,码技这个方法会触发adminManager.createTopics(),码技创建主题并监控其完成状态。码技创建的码技Topic配置和分区副本信息会被写入Zookeeper,如Topic配置和Topic的码技分区副本分配。
当Controller监听到/brokers/topics/Topic名称的码技变更后,会触发Broker在磁盘上创建相关Log文件。码技如果Controller在创建过程中失败,如Controller挂掉,待重新选举后,创建过程会继续,直到Log文件被创建并同步到zk中。
创建Topic时,zk上会创建特定节点,包括主题配置和分区信息。手动添加或删除/brokers/topics/节点将影响Topic的创建和管理。完整参数可通过sh bin/kafka-topic -help查看。
源码解析kafka删除topic
本文以kafka0.8.2.2为例,解析如何删除一个topic以及其背后的关键技术和源码实现过程。
删除一个topic涉及两个关键点:配置删除参数以及执行删除操作。
首先,配置参数`delete.topic.enable`为`True`,这是qt游戏修改源码Broker级别的配置,用于指示kafka是否允许执行topic删除操作。
其次,执行命令`bin/kafka-topics.sh --zookeeper zk_host:port/chroot --delete --topic my_topic_name`,此命令指示kafka删除指定的topic。
若未配置`delete.topic.enable`为`True`,topic仅被标记为删除状态,而非立即清除。此时,通常的做法是手动删除Zookeeper中的topic信息和日志,但这仅会清除Zookeeper的数据,并不会真正清除kafkaBroker内存中的topic数据。因此,最佳做法是配置`delete.topic.enable`为`True`,然后重启kafka。
接下来,我们介绍几个关键类和它们在删除topic过程中的作用。
1. **PartitionStateMachine**:该类代表分区的状态机,决定分区的当前状态及其转移。状态包括:NonExistentPartition、NewPartition、OnlinePartition、OfflinePartition。
2. **ReplicaManager**:负责管理当前机器的所有副本,处理读写、删除等具体操作。读写操作流程包括获取partition对象,再获取Replica对象,接着获取Log对象,并通过其管理的Segment对象将数据写入、读出。传奇游戏源码大全
3. **ReplicaStateMachine**:副本的状态机,决定副本的当前状态和状态之间的转移。状态包括:NewReplica、OnlineReplica、OfflineReplica、ReplicaDeletionStarted、ReplicaDeletionSuccessful、ReplicaDeletionIneligible、NonExistentReplica。
4. **TopicDeletionManager**:管理topic删除的状态机,包括发布删除命令、监听并开始删除topic、以及执行删除操作。
在删除topic的过程中,分为四个阶段:客户端执行删除命令、未配置`delete.topic.enable`的流水、配置了`delete.topic.enable`的流水、以及手动删除Zookeeper上topic信息和磁盘数据。
客户端执行删除命令时,会在"/admin/delete_topics"目录下创建topicName节点。
未配置`delete.topic.enable`时,topic删除流程涉及监听topic删除命令、判断`delete.topic.enable`状态、标记topic为不可删除、以及队列删除topic任务。
配置了`delete.topic.enable`时,额外步骤包括停止删除topic、检查特定条件、更新删除topic集合、激活删除线程、长腿指标源码执行删除操作,如解除分区变动监听、清除内存数据结构、删除副本数据、删除Zookeeper节点信息等。
关于手动删除Zookeeper上topic信息和磁盘数据,通常做法是删除Zookeeper的topic相关信息及磁盘数据,但这可能导致部分内存数据未清除。是否会有隐患,需要进一步测试。
总结而言,kafka的topic删除流程基于Zookeeper实现,通过配置参数、执行命令、管理状态机以及清理相关数据,以实现topic的有序删除。正确配置`delete.topic.enable`并执行删除操作是确保topic完全清除的关键步骤。
Kafka Logcleaner源码分析
Kafka日志保留策略包括按时间/大小和compact两种。Logcleaner遵循compact策略清理日志,只保留最新的消息,当多个消息具有相同key时,只保留最新的一个。
每个日志由两部分组成:clean和dirty。dirty部分可以进一步划分为cleanable和uncleanable。uncleanable部分不允许清理,包括活跃段和未达到compact延迟时间的段。
清理过程由后台线程定期执行,选择最脏的日志进行清理,脏度由dirty部分字节数与总字节数的比例决定。清理前,智能炒股卖出源码Logcleaner构建一个key->last_offset映射,包含dirty部分的所有消息。清理后,日志文件过滤掉过期消息,并合并较小的连续段为较大文件。
payload为null的消息被Logcleaner删除,这类消息在topic配置的时间内保留,然后被清理。清理过程需与幂等性和事务性生产者兼容,保留活跃生产者最后一批消息,直到产生新消息或生产者不活跃。只清理提交或终止事物中的消息,未提交事物中的消息不清理。
Logcleaner通过cleanOrSleep方法启动清理,选择最脏日志,调用clean清理并合并段。在清理前计算tombstone的移除时间,确保在clean部分驻留一定时间后移除。清理过程包括构建offset映射,分组段文件并清理合并。
Logcleaner的清理逻辑确保了高效和一致的日志管理,助力Kafka系统稳定运行。
SpringBoot系列SpringBoot整合Kafka(含源码)
在现代微服务架构的构建中,消息队列扮演着关键角色,而Apache Kafka凭借其高吞吐量、可扩展性和容错性脱颖而出。本文将深入讲解如何在SpringBoot框架中集成Kafka,以实现实时数据传输和处理。
Kafka是一个开源的流处理平台,由LinkedIn开发,专为大型实时数据流处理应用设计。它基于发布/订阅模式,支持分布式系统中的数据可靠传递,并可与Apache Storm、Hadoop、Spark等集成,应用于日志收集、大规模消息系统、用户活动跟踪、实时数据处理、指标聚合以及事件分发等场景。
在集成SpringBoot和Kafka时,首先需要配置版本依赖。如果遇到如"Error connecting to node"的连接问题,可以尝试修改本地hosts文件,确保正确指定Kafka服务器的IP地址。成功整合后,SpringBoot将允许服务间高效地传递消息,避免消息丢失,极大地简化了开发过程。
完整源码可通过关注公众号"架构殿堂"获取,回复"SpringBoot+Kafka"即可。最后,感谢您的支持和持续关注,"架构殿堂"公众号将不断更新AIGC、Java基础面试题、Netty、Spring Boot、Spring Cloud等实用内容,期待您的持续关注和学习。
浅析源码 golang kafka sarama包(一)如何生产消息以及通过docker部署kafka集群with kraft
本文将深入探讨Golang中使用sarama包进行Kafka消息生产的过程,以及如何通过Docker部署Kafka集群采用Kraft模式。首先,我们关注数据的生产部分。
在部署Kafka集群时,我们将选择Kraft而非Zookeeper,通过docker-compose实现。集群中,理解LISTENERS的含义至关重要,主要有几个类型:
Sarama在每个topic和partition下,会为数据传输创建独立的goroutine。生产者操作的起点是创建简单生产者的方法,接着维护局部处理器并根据topic创建topicProducer。
在newBrokerProducer中,run()方法和bridge的匿名函数是关键。它们反映了goroutine间的巧妙桥接,通过channel在不同线程间传递信息,体现了goroutine使用的精髓。
真正发送消息的过程发生在AsyncProduce方法中,这是数据在三层协程中传输的环节,虽然深度适中,但需要仔细理解。
sarama的架构清晰,但数据传输的核心操作隐藏在第三层goroutine中。输出变量的使用也有讲究:当output = p.bridge,它作为连接内外协程的桥梁;output = nil则关闭channel,output = bridge时允许写入。
Kafka源码分析(五) - Server端 - 基于时间轮的延时组件
Kafka内部处理大量的延时操作,例如,在接收到PRODUCE请求后,副本可以等待一个timeout的时间再响应客户端。下面我们来探讨一个问题:为什么Kafka要自己实现一个延时任务组件,而不是直接使用Java的java.util.concurrent.DelayQueue呢?我们可以从以下两个方面来分析这个问题。
1.1 DelayQueue的能力
DelayQueue相关的接口/类如下所示:
相应地,DelayQueue提供的能力如下:
1.2 Kafka的业务场景
Kafka的业务背景具有以下特点:
相应地,Kafka对延时任务组件有以下两点要求:
这两点要求都无法通过直接应用DelayQueue的方式得到满足。
二. 组件接口
让我们来看看Kafka的延时任务组件对外提供的接口,从而了解其提供的能力和使用方式。
如下所示:
左边的两个类定义了"延时操作",右边的DelayedOperationPurgatory类定义了一个维护DelayOperaton的容器,其核心操作如下:
三. 实现
以下是关于"延时"实现方式的介绍。
3.1 业务模型
时间轮延时组件的思路如下:
接下来,通过一个具体的例子来说明这种映射逻辑:
首先关注上图中①号时间轮。圆环中的每一个单元格表示一个TimerTaskList。单元格有其关联的时间跨度;下方的"1s x "表示时间轮上共有个单元格,每个单元格的时间跨度为1秒。有一个指针指向了"当前时间"所对应的单元格。顺时针方向为时间流动方向。
当收到一个延迟时间在0-1s的TimerTask时,会将其追加到①号时间轮的橙色单元格中。当收到一个延迟时间在3-4s的TimerTask时,会将其追加到①号时间轮的**单元格中。以此类推。
现在有一个问题:①号时间轮能表示的最大延迟时间是秒,那如果收到了延迟秒的任务该怎么办?这时该用到②号时间轮了,我们称②号为①号的"溢出时间轮"。②号时间轮的特点如下:
如此,延迟时间在-s的TimerTask会被追加到②号的紫色单元格,延迟时间在-s的TimerTask会被追加到②号的绿色单元格中。③号时间轮同理。
刚刚是按①->②->③的顺序来分析时间轮的逻辑,反过来也可以得到有用的想象手里有一个"放大镜",其实③号时间轮的蓝色单元格"放大"后是②号时间轮;②号时间轮的蓝色单元格"放大"后是①号时间轮;蓝色单元格并不实际存储TimerTask。
3.2 数据结构
DelayedOperationPurgatory有一个Timer类型的timeoutTimer属性,用于维护延时任务。实际使用的是Timer的实现类:SystemTimer。该类用于维护延时任务的核心属性有两个:delayQueue和timingWheel。TimingWheel表示单个时间轮,接下来我们来看看其类图:
各属性含义如下:
3.3 算法
3.3.1 添加任务
添加任务的入口是DelayedOperationPurgatory.tryCompleteElseWatch,其核心逻辑分为如下两步:
SystemTimer.add直接调用了addTimerTaskEntry方法,后者逻辑如下:
TimingWheel.add的逻辑也很清晰,分如下4种场景处理:
3.3.2 尝试提前触发任务
入口是DelayedOperationPurgatory.checkAndComplete:
接下来看Watchers.tryCompleteWatched方法的内容:
DelayedOperation.maybeTryComplete方法最终调用了DelayedOperation.tryComplete;
DelayedOperation的子类需要在后者中实现自己的"触发条件"检查逻辑;若满足了提前触发的条件,则调用forceComplete方法执行事件触发场景下的业务逻辑。
3.3.3 任务到期自动执行
DelayedOperationPurgatory中维护了一个expirationReaper线程,其职责就是循环调用kafka.utils.timer.SystemTimer#advanceClock来从时间轮中获取已超时的任务,并更新时间轮的"当前时间"指针。
四. 总结
才疏学浅,未能窥其十之一二,随时欢迎各位交流补充。若文章质量还算及格,可以点赞收藏加以鼓励,后续我继续更新。
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Kafka消费者源码:重平衡(1)-初始化与FIND_COORDINATOR
在Kafka 2.5.2的消费者组中,重平衡是关键,它定义了消费者如何根据订阅关系调整对Topic分区的分配。当消费者数量、订阅的Topic或GroupCoordinator所在的Broker发生变更时,会触发重平衡。
消费者组状态由GroupState类管理,共有五个状态:Empty(无成员)、PreparingRebalance(加入中)、CompletingRebalance(等待分配)、Stable(已平衡)和Dead(元数据已删除)。状态间的转换基于预先定义的前置状态。例如,从Empty到PreparingRebalance,预示着重平衡的开始。
重平衡过程分为几个步骤,首先是消费者和Broker之间的协调。服务端启动时,GroupCoordinator组件即已就绪,而Consumer通过ConsumerCoordinator与之通信。在启动时,消费者首先会通过FindCoordinatorRequest找到GroupCoordinator,通过最小负载节点发送请求,然后服务端确定哪个Broker负责协调,如groupId的hash值对consumer_offsets分区数取模确定。
一旦找到GroupCoordinator,消费者会发送JoinGroupRequest。后续步骤如SYNC_GROUP和HEARTBEAT确保消费者与协调器保持同步。这部分详细内容在后续的文章中会进一步探讨。
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外科名醫江坤俊近日爆出婚內出軌院內護理師,又傳出騷擾同節目主持人,形象重挫,TVBS今9)天證實,江坤俊請辭健康2.0主持,隨後本人也在臉書發聲,宣布暫停演藝圈工作,並對所有不實指控,保留法律追訴權。
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