1.Spring Kafka：Retry Topic、消消费DLT 的费源使用与原理
2.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
3.Kafka Logcleaner源码分析
4.源码解析kafka删除topic
5.Kafka消费者源码：重平衡（1）-初始化与FIND_COORDINATOR

Spring Kafka：Retry Topic、DLT 的码k码使用与原理

       Spring Kafka 在核心功能之外，扩展了Retry Topic和DLT（死信队列）的消消费支持。这个增强在spring-kafka 2.7.及更高版本中可用，费源早期版本则不支持。码k码Swpa模板源码

       默认情况下，消消费当消费逻辑遇到异常，费源Spring Kafka会进行快速重试，码k码最多次，消消费每次无间隔。费源如果重试后依旧失败，码k码它会尝试commit记录。消消费重试的费源机制基于SeekUtils#doSeeks，可以通过自定义SeekToCurrentErrorHandler来调整，码k码例如设置重试间隔和失败后将消息发送到DLT。

       定制SeekToCurrentErrorHandler后，异常后的处理会间隔秒重试3次，如果所有尝试都失败，消息会被转移到死信队列。这样的设计避免了单个消息重试占用消费线程，而是通过专用的retry线程处理。

       开启Retry Topic和DLT的使用可以通过注解和全局配置实现。@RetryableTopic注解可以应用在`@KafkaListener`方法上，闲来跑得快源码设置默认重试3次，间隔1秒，如果重试后依然失败，消息将转到死信队列。用户还可以自定义死信处理逻辑。

       配置方面，可以调整重试次数、延迟时间和死信策略，支持Spring EL表达式。`fixedDelayTopicStrategy`的选择很重要，但具体策略可以根据需求调整。

       源码解析显示，Spring Kafka通过暂停和恢复分区实现延迟重试。消息在Retry Topic中带有延迟时间，监听器在消费前检查并暂停分区，确保在期望的时间重新开始消费。这种设计有助于控制消息的延迟时间。

       关于Retry Topic策略，FixedDelayStrategy有MULTIPLE_TOPICS和SINGLE_TOPIC两种。前者会创建多个主题以实现指数级增长的重试时间，而后者保持固定延迟，但可能在分区分配上产生不一致。如何配置多个retry线程，龙果支付系统源码可以根据需要调整KafkaListener的并发设置或自定义ContainerFactory。

       对于更深入的学习和实践，可以参考GitHub上的Spring Kafka示例：github.com/TavenYin/tav...

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，友价商城系统源码但需要仔细理解。

       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 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，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，织梦免费源码下载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。

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。

       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、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。