kafka源码分析Metadata的数据结构与读取更新策略

Posted 2020-11-07 强迫疒

 

一、基本思路

 异步发送的基本思路就是：send的时候，KafkaProducer把消息放到本地的消息队列RecordAccumulator，然后一个后台线程Sender不断循环，把消息发给Kafka集群。

要实现这个，还得有一个前提条件：就是KafkaProducer/Sender都需要获取集群的配置信息Metadata。所谓Metadata，也就是在上一篇所讲的，Topic/Partion与broker的映射关系：每一个Topic的每一个Partion，得知道其对应的broker列表是什么，其中leader是谁，follower是谁。

 

二、2个数据流

 

所以在上图中，有2个数据流： 

Metadata流(A1,A2,A3)：Sender从集群获取信息，然后更新Metadata； KafkaProducer先读取Metadata，然后把消息放入队列。

 

消息流(B1, B2, B3)

从上图可以看出，Metadata是多个producer线程读，一个sender线程更新，因此它必须是线程安全的

 

三、Metadata的线程安全性

从下面代码也可以看出，它的所有public方法都是synchronized:

 1 public final class Metadata {
 2   。。。
 3     public synchronized Cluster fetch() {
 4         return this.cluster;
 5     }
 6     public synchronized long timeToNextUpdate(long nowMs) {
 7        。。。
 8     }
 9     public synchronized int requestUpdate() {
10       。。。
11     }
12     。。。    
13 ｝

 

 

四、Metadata的数据结构

 1 public final class Metadata {
 2 ...
 3     private final long refreshBackoffMs;  //更新失败的情况下，下1次更新的补偿时间（这个变量在代码中意义不是太大）
 4     private final long metadataExpireMs; //关键值：每隔多久，更新一次。缺省是600*1000，也就是10分种
 5     private int version;         //每更新成功1次，version递增1。这个变量主要用于在while循环，wait的时候，作为循环判断条件
 6     private long lastRefreshMs;  //上一次更新时间（也包含更新失败的情况）
 7     private long lastSuccessfulRefreshMs; //上一次成功更新的时间（如果每次都成功的话，则2者相等。否则，lastSuccessulRefreshMs < lastRefreshMs)
 8     private Cluster cluster;   //集群配置信息
 9     private boolean needUpdate;  //是否强制刷新
10 、
11   ...
12 }