你绝对能看懂的Kafka源代码分析-Kafka Producer设计分析
之前我写了《Kafka入门教程轻松学》系列文章，半年来有1万多的阅读量，虽然不算很多，但看到很多朋友的支持，也给了我继续写下去的动力。接下来我会再写一个系列文章----《你绝对能看懂的Kafka源代码分析》，对Kafka源代码进行分析。文章还是延续之前的特色，采取形象的例子和图表帮助阅读者理解。
源代码阅读是一个难度很大，也比较枯燥的工作。所以这个系列文章持续时间会比较长，我有时间就会写一点。
目录：
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环境准备
在阅读Kafka源代码之前，需要做环境准备，我使用的是intelliJ IDEA，我们按照如下步骤操作：
1、下载Kafka源代码包https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=/kafka/2.1.1/kafka-2.1.1-src.tgz
2、源代码根目录下运行gradle idea
3、启动IDEA，导入项目
现在你就在IDEA中查看Kafka的源代码了。
Producer源代码分析
Producer设计分析
客户端通过调用producer进行消息发送，这是消息的起源，所以我们最先分析Producer源代码。但如果一上来就切入代码，难免晦涩难以理解，在这里我先以生活中的例子作为开始，帮助理解Producer的设计理念。
我们举一个很常见的例子：发快递。为什么举这个例子呢，因为Kafka采用NIO通讯，如果大家学习过NIO，会知道经常用发快递来举例讲解NIO。另外发快递的场景确实也很像Kafka producer发送消息的场景。
快递公司一般是这样运作，由快递员上门取件，统一送回站点，站点进行分拣，同一个地区的包裹会装进一辆车，装满后发送出去。
在这个过程中，有如下几个角色
- 收件员，负责把快递运送回站点
- 分拣员，负责把快递按地区分类，比如唐山和秦皇岛，虽然具体的地址不一样但是都属于一个大区。
- 运输车，负责把快递运输出去，送到指定地区。
我们思考一下快递公司这样设计的好处
- 角色分工，收件员只负责收取快递，黏贴快递单，协助打包，然后送回站点。分拣员负责分类。运输车负责运输。分工明确，相互之间不需要知道对方在做什么。多人并行工作。
- 快递累积，分拣员把快递按地区分类，够一车后，发送出去。而不是收到一个件就发送出去。这是快递公司的通常做法，显然效率是更高的。然而实效性要求更高的闪送，则是收到一个件，马上发送出去，这样做是延迟最小的方式。
- 同区归并，真正发送的时候，唐山的快递和秦皇岛的快递会在一辆车发送出去，先统一发往河北总站。到达总站后再分车运往具体的城市。这样减少了发车的频次。如果唐山一车，秦皇岛一车，如果装不满一车，就会造成资源浪费，并且发车次数变多。
了解了快递公司的工作方式后，我们在宏观上看一下KafkaProducer的设计。
KafkaProducer的设计理念如出一辙，首先主线程把要发送的消息按照主题分区进行累积，达到一定数量后，触发发送线程进行发送。为了提高发送的效率，把发往同一个服务器的消息进行归并，一次性发往相应的服务器。
Producer设计中也有相应的角色：
- 收件员-KafkaProducer。实际除收件员外，它还承担了更多的工作。我们发送消息第一步就是调用KafkaProducer.send()方法
- 分拣员-RecordAccumulator。负责把消息按照分区分类，放入相应队列的ProducerBatch中
- 运输车-Sender。负责运输，把消息真正发送出去。其实它内部还很复杂，通过NIO实现网络传输。
此外还有些相关类如下：
- ProducerBatch，每个ProducerBatch是一个信件箱，而同一个patition的信件箱码放在一起，程序中这就是Deque<ProducerBatch>
- ClientRequest，可以理解为运输车的货箱，在运输前，我们会把发往同一个服务器的消息放入ClientRequest，那么只需要发送一次ClientRequest，就可以把不同主题不同分区，但发往同一台服务器上的消息，一次性发送过去。
通过以上的讲解，Producer涉及到的主要类都已经进行了简单讲解，各自负责的事情也很清晰。下面我给出一张图，通过此图来讲解producer工作的主流程：
图中可以看到，有两个线程同时在工作，一个线程负责把消息送往消息站进行分组，另外一个线程负责把消息真正发送出去。
客户端发送消息时调用KafkaProducer的send方法。内部逻辑如下：
- 首先对消息进行加工，如序列化，选择分区等。
- 然后通过RecordAccumulator把加工好的消息放入相应的ProducerBatch中。
- 当batch满时，触发sender线程工作
- sender线程首先把batche从原列表中取出来，按照发往broker进行分组，然后封装到ClientRequest中
- 最后通过NIO的方式把ClientRequest发往相应的broker
至此，我们应该已经理解了Kafka Producer的设计思路。可见所有软件设计都来源于生活，都是对生活中的相应场景进行抽象和面向对象的设计。软件是无形的，但是实际生活中我们所采用的工作方式是有型的。通过参照实际生活场景和解决方案做软件的设计，让你的设计贴近实际场景，这样的代码写出来易于理解和扩展。
下一小节，我们将会深入每个方法中，分析在发送过程中发生了什么。