1.Kafka消费者源码:重平衡(1)-初始化与FIND_COORDINATOR
2.Kafka源码分析(五) - Server端 - 基于时间轮的源语延时组件
3.kafka源码Topic的创建源码分析(附视频)
4.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
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,重平衡是源语关键,它定义了消费者如何根据订阅关系调整对Topic分区的源语分配。当消费者数量、源语订阅的源语Topic或GroupCoordinator所在的Broker发生变更时,会触发重平衡。源语汇智凌云源码
消费者组状态由GroupState类管理,源语共有五个状态:Empty(无成员)、源语PreparingRebalance(加入中)、源语CompletingRebalance(等待分配)、源语Stable(已平衡)和Dead(元数据已删除)。源语状态间的源语转换基于预先定义的前置状态。例如,源语从Empty到PreparingRebalance,源语预示着重平衡的源语jq事件源码开始。
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好看小说源码文章中会进一步探讨。
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
以下是山寨溯源码关于"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1111111的源码任务该怎么办?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。
另外,也可以在目录中找到同系列的其他文章:
感谢阅读。
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脚本的入口开始,它执行了kafka.admin.TopicCommand类。在创建Topic时,主要涉及AdminClientTopicService对象的创建和AdminClientClient创建Topics方法的调用,其中Controller负责处理客户端的CreateTopics请求。
服务端的处理逻辑在KafkaRequestHandler.run()方法中,通过apis.handle(request)调用对应接口,如KafkaApis.handleCreateTopicsRequest,这个方法会触发adminManager.createTopics(),创建主题并监控其完成状态。创建的Topic配置和分区副本信息会被写入Zookeeper,如Topic配置和Topic的分区副本分配。
当Controller监听到/brokers/topics/Topic名称的变更后,会触发Broker在磁盘上创建相关Log文件。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。
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。
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