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Kafka源碼閱讀日記——ProducerInterceptor

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摘要:發送消息在上述示例中我們使用了接口傳入并發送,在實際實現中該方法使用另一個接口并傳入了回調函數。需要注意的是,如果攔截器拋出異常,程序不會停止,只會寫入一個級別的日志。如果下一個攔截器依賴于上一個的結果,那么最終得到的數據可能不正確。

Kafka作為當前流行的消息中間件,在消息隊列、微服務架構、大數據平臺等方面有著廣泛的應用。如果將平臺比作人體,Kafka便是神經系統,負責傳遞消息。本系列利用碎片化的時間,閱讀Kafka源碼深入了解各個模塊的原理和實現,不定期更新。文中所有代碼均來自https://github.com/apache/kafka

Kafka Producer簡單使用示例

KafkaProducer用于將事件從客戶端應用發送至Kafka集群。Producer本身是線程安全的,并且多個線程共享單個實例時也會有性能上的提升。以下示例來自org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer類:

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 0);
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

Producer producer = new KafkaProducer<>(props);
for (int i = 0; i < 100; i++)
    producer.send(new ProducerRecord("my-topic", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));

producer.close();

props變量定義了Producer的屬性和基本配置信息:

bootstrap.servers:kafka服務器地址,事件會發送至該服務器。在生產環境中通常定義多個服務器并用逗號分隔,以防止單個服務器突然崩潰。

acks:當事件發送至Kafka集群時,數據在集群內部會有主從備份,acks定義了何時可以判定消息發送成功。

acks = 0時,Producer在消息發送后不會等待服務器返回結果,立刻返回成功。

acks = 1時,消息在主(leader)服務器寫入后返回成功,不會等待從(follower)服務器備份完成。

acks = all時,消息在主從服務器都寫入成功后才告知Producer發送成功。

retries: 當發送失敗時,producer自動重發的次數,并不是所有的錯誤都可以觸發自動重發,并且自動重發可能導致消息發送順序錯亂,具體信息將在以后的章節介紹

key.serializer/value.serializer: 所有發送至kafka的數據都是以byte形式存在的,key/value serializer負責將Java實例轉化為字節。

使用上述配置初始化proudcer后,我們可以構建ProducerRecord,這里使用topic,key,value構建消息并調用producer.send方法發送至kafka集群。在程序結束前務必調用producer.close方法,因為默認情況下producer會在內存中batch多個事件,并一起發送以增加性能,close方法會強制發送當前內存中未發送的事件。

發送消息

在上述示例中我們使用了send接口傳入并發送ProducerRecord,在實際實現中該方法使用另一個send接口并傳入了null回調函數。Kafka發送消息是異步的,回調函數可以獲得發送結果,若發送成功,回調函數可以得到消息的元數據包括topic,partition,offset等。若失敗可獲得錯誤信息。

/**
* Asynchronously send a record to a topic. Equivalent to send(record, null).
* See {@link #send(ProducerRecord, Callback)} for details.
*/
@Override
public Future send(ProducerRecord record) {
    return send(record, null);
}

/**
* Asynchronously send a record to a topic and invoke the provided callback when the send has been acknowledged.
* 

* The send is asynchronous and this method will return immediately once the record has been stored in the buffer of * records waiting to be sent. This allows sending many records in parallel without blocking to wait for the response after each one. */ @Override public Future send(ProducerRecord record, Callback callback) { // intercept the record, which can be potentially modified; this method does not throw exceptions ProducerRecord interceptedRecord = this.interceptors.onSend(record); return doSend(interceptedRecord, callback); }

一個回調函數的例子:

producer.send(myRecord,
                   new Callback() {
                       public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {
                           if(e != null) {
                              e.printStackTrace();
                           } else {
                              System.out.println("The offset of the record we just sent is: " + metadata.offset());
                           }
                       }
                   });
攔截器(ProducerInterceptor)
public interface ProducerInterceptor extends Configurable {
  /**
  * 消息發送前調用
  */
  public ProducerRecord onSend(ProducerRecord record);
  /**
  * 消息發送后,服務器返回結果(成功或錯誤)時調用
  */
  public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception);

  /**
  * 攔截器關閉時調用
  */
  public void close();
}

每一個Producer都可以設置一個或多個攔截器,攔截器允許客戶端攔截或修改要發送的消息,通過Properties進行設置:

Properties props = new Properties();
...
props.put("interceptor.classes", "your.interceptor.class.name");
public class KafkaProducer implements Producer {
  // ... other class members
  private final ProducerInterceptors interceptors;

  // Producer構造函數
  KafkaProducer(ProducerConfig config,
                  Serializer keySerializer,
                  Serializer valueSerializer,
                  Metadata metadata,
                  KafkaClient kafkaClient) {
      // ...其他步驟省略
      // 從config中獲取攔截器實例,config從properties中構造
      List> interceptorList = (List) (new ProducerConfig(userProvidedConfigs, false)).getConfiguredInstances(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG,
                    ProducerInterceptor.class);
      this.interceptors = new ProducerInterceptors<>(interceptorList);   
  }           
}

攔截器設置完成后,在send方法中進行調用:

@Override
public Future send(ProducerRecord record, Callback callback) {
    // intercept the record, which can be potentially modified; this method does not throw exceptions
    ProducerRecord interceptedRecord = this.interceptors.onSend(record);
    return doSend(interceptedRecord, callback);
}
ProducerInterceptors

ProducerInterceptors是一個容器類,封裝了多個攔截器,onSend方法被producer的send方法調用。

/**
* A container that holds the list {@link org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor}
* and wraps calls to the chain of custom interceptors.
*/
public class ProducerInterceptors implements Closeable {
    private final List> interceptors;

    public ProducerInterceptors(List> interceptors) {
        this.interceptors = interceptors;
    }
    
    public ProducerRecord onSend(ProducerRecord record) {
        ProducerRecord interceptRecord = record;
        // 按順序執行每一個攔截器的onSend方法
        for (ProducerInterceptor interceptor : this.interceptors) {
            try {
                interceptRecord = interceptor.onSend(interceptRecord);
            } catch (Exception e) {
                // do not propagate interceptor exception, log and continue calling other interceptors
                // be careful not to throw exception from here
                if (record != null)
                    log.warn("Error executing interceptor onSend callback for topic: {}, partition: {}", record.topic(), record.partition(), e);
                else
                    log.warn("Error executing interceptor onSend callback", e);
            }
        }
        return interceptRecord;
    }
    
    /**
    * 1. 當發送的消息被服務器接受并返回時調用
    * 2. 當發送的消息未到達服務器之前就失敗時調用(見下方onSendError方法)
    **/
    public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
        for (ProducerInterceptor interceptor : this.interceptors) {
            try {
                interceptor.onAcknowledgement(metadata, exception);
            } catch (Exception e) {
                // do not propagate interceptor exceptions, just log
                log.warn("Error executing interceptor onAcknowledgement callback", e);
            }
        }
    }
    
    /**
    * Producer在發送數據前要構建多種不同的信息,每一步都有可能拋出異常,本方法由producer在遇到異常時調用,
    * TopicPartition記錄了topic和partition信息,由producer構建,但若異常發生在其構建之前,該參數為空,因此從record里提取topic和partition數據構建。
    **/
    public void onSendError(ProducerRecord record, TopicPartition interceptTopicPartition, Exception exception) {
        for (ProducerInterceptor interceptor : this.interceptors) {
            try {
                if (record == null && interceptTopicPartition == null) {
                    interceptor.onAcknowledgement(null, exception);
                } else {
                    if (interceptTopicPartition == null) {
                        interceptTopicPartition = new TopicPartition(record.topic(),
                                record.partition() == null ? RecordMetadata.UNKNOWN_PARTITION : record.partition());
                    }
                    interceptor.onAcknowledgement(new RecordMetadata(interceptTopicPartition, -1, -1,
                                    RecordBatch.NO_TIMESTAMP, Long.valueOf(-1L), -1, -1), exception);
                }
            } catch (Exception e) {
                // do not propagate interceptor exceptions, just log
                log.warn("Error executing interceptor onAcknowledgement callback", e);
            }
        }
    }
}

需要注意的是,如果攔截器拋出異常,程序不會停止,只會寫入一個warn級別的日志。并且攔截器鏈也不會停止執行,而是繼續執行下一個攔截器。如果下一個攔截器依賴于上一個的結果,那么最終得到的數據可能不正確。

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