Kafka第四篇——生产数据总体概括，源码解析分区策略，数据收集器，Sender发送线程，key值

流程图以及总体概述

producer进行发送record，record对象包含topic，key,value,partition,时间戳，通过拦截器，将数据信息发送给broker，但是咱们也不知道把数据信息发送给哪个broker，而我们的Metadata就可以获取出来这个，如下面代码就是获取到9092.获取到缓存，放在底层。然后经过key对象的序列化，value对象的序列化，对应在代码中就是，configMap.put()那两行，并且这个是必须写的。然后经过分区器，partition，每个数据需要发送到broker中，每个消息发送到特定的主题，主题分为多个分区。kafka在发送数据时候，可以将数据发送到指定主题的指定分区，kafka会自动决定将消息发送到那个分区。分区器有那种判断发送给那个broker。然后进行数据校验。在数据收集器当中，相当于一个缓冲池，将同一个主题的数据可以存放在一个队列中，按“批”为单位进行发送，提高效率，并且指定了每批的大小是16K，

数据已经缓存到数据收集器后，就可以进行发送数据喽！此时就不会按topic为单位进行发送了，就可以重新整合，以节点为主！（why？？因为不同的topic可以发送给同一个节点呀傻瓜！也就是说，在缓冲区以topic为单位，在发送线程中以节点为单位）封装请求，然后放在缓冲区中。再由网络通信从缓冲区中取出，发送给socket。在缓冲区，需要注意概念，在途请求缓冲区为5，表示同一个节点同一时间处理的请求数量。

拦截器

数据的规范化处理。可以有多个，可以按顺序执行数据的被拦截。和框架那块的一样。

onsend方法就是主要进行执行拦截规则的，for(ProducerInterceptor<K,V> interceptor:this.intercept)就可以循环执行多个拦截器，并且，看try,catch内容，无论当前拦截器发生什么异常，都不会影响到下一个拦截器的执行，更不会影响整个数据的发送。

自定义实现拦截器，帮助自己更好地了解拦截器。

java
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;

import java.util.Map;

public class ValueInterceptorTest implements ProducerInterceptor<String, String> {

    /**
     * 实现拦截器规则
     *
     */
    @Override
    public ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> record) {
        
    }

    /**
     * 当记录被Broker确认接收时调用
     *
     * 
     */
    @Override
    public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
        // 这个方法在记录被Broker确认接收时被调用
        // 根据确认情况实现自定义的处理逻辑
    }

    /**
     * 关闭拦截器时调用
     */
    @Override
    public void close() {
        
    }

    /**
     * 配置拦截器时调用
     *
     *configs 配置信息
     */
    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {
        
    }
}

分区器以及分区计算策略

为啥进行分区计算？

数据发送给某个主题，主题会有很多分区，会在不同的broker当中，所以要算分区编号，不然连数据要发送给主题哪个节点都不知道。但是分区标号也得有范围呀！

producer生产者怎么知道有哪些分区？

从元数据缓存中获取到producer需要的主题相关信息

意味着只要元数据信息缓存了，主题的相关信息我们就可以拿到。

分区器通过Matadata获取到分区，副本id，leadid之类的，

分区计算

¹²³⁴ 如果参数中指定了分区编号就直接返回

如何自定义实现分区器？

1.实现partitioner接口， 重写相关方法。感觉主要就是实现partition方法。

import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;
import org.apache.kafka.common.Cluster;
import org.apache.kafka.common.PartitionInfo;
import org.apache.kafka.common.utils.Utils;

import java.util.List;
import java.util.Map;

public class CustomPartitioner implements Partitioner {

    /**
     * 配置分区器
     *
     * @param configs 配置信息
     */
    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {
       

    }

    /**
     * 计算分区
     *
     * @param topic       主题名称
     * @param key         消息键，可以为null
     * @param keyBytes    消息键的字节数组表示，可以为null
     * @param value       消息值
     * @param valueBytes  消息值的字节数组表示
     * @param cluster     Kafka集群信息
     * @return 分配的分区ID
     */
    @Override
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes,
                         Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
        List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
        int numPartitions = partitions.size();

        // 如果键为null，则使用轮询分区策略
        if (keyBytes == null) {
            return Utils.toPositive(Utils.murmur2(valueBytes)) % numPartitions;
        }

        // 使用键的hashCode来计算分区
        return Utils.toPositive(Utils.murmur2(keyBytes)) % numPartitions;
    }

    /**
     * 关闭分区器
     */
    @Override
    public void close() {
        // 可以在这里进行资源的清理操作，通常分区器不需要进行额外的关闭操作
    }
}

想说的在图里啦！宝宝！💡** **

嘿嘿，这里解决了之前的问题，key并不像之前学到的hashmap中消费者用来消费的key，它的核心作用就是用来进行分区计算！

这个点就可以从：没有指定特定的分区标号，并且分区标号没有超过范围！序列化key以及分区器不忽略key的情况下看出来。partitionForKey()方法中就用不加密的hash算法并且对分区数量进行取余处理计算。

如果key值忘记传递了呢！？

return RecordMetadata.UNKNOWN_PARTITION;(这是一个表示未知分区的常量)。表明当前生产者无法确定消息发送到哪个分区，可能需要进一步处理或记录错误信息。那感觉也不太对啊，不知道把key发送到哪一个分区！

其实他是在数据收集器那一步追加了，看这个accumulator.append方法！

点进去哦！分区标号计算：粘性分区策略

如果没有进行传递key参数，也就是当前分区是未知分区，就会根据当前主题的分区负载情况来动态获取分区标号。这就是一种优化后的粘性分区策略！如图1.1

🤔图1.1 当前分区是未知分区，就会根据当前主题的分区负载因子来动态获取分区标号。

会根据当前分区负载情况判断去那个分区！如图1.2

✅当分区负载情况为空，就动态去随机选择分区，然后就尽可能的给这个分区追加数据（粘性分区策略），并且也不能超过数值batch.size=16K。如果超过这个阈值就会切换到下一个分区。并且更新分区负载情况。

✅当前主题分区负载情况不为空，那就不用随机生成了。会根据分区负载使用频率随机生成一个随机权重，然后利用二分查找算法找与权重相近的值，根据这个值获取到相应的分区，就可以得到我们的分区标号啦！

图1.2

数据校验

当数据校验成功，数据就到达了数据收集器当中。数据收集器，生产的数据作为一个临时的存储。

数据收集器

如果直接生产一条数据就通过网络通信来发送，这样做效率很低哦！像javaio流读取文件一样，读一个字节写一个字节，性能很低呀！

所以就有了**ProducerBatch双端队列,**从很减少频繁的网络交互，提高传输效率！

在神魔时候真正进行网络交互呢？？

嘿嘿，看最大范围，batch.size=16K。在前面分区计算中，有一个粘性分区策略（一旦确定了一个分区，就尽可能往这个分区中追加数据，追加数据就是往producebatch中追加数据，当到达16K，就会被sender检测到），里面就有“没有传递key，如果没有分区负载情况，就会随机生成分区，不能超过最大

注意

🤔而且这里的16k意思是超过16k就不再接收数据了，不意味着数据不能超过16k！比如数据是20k，kafka要保证数据的完整性，发现这个数据值大于16k，就立马关闭，不再接收！

Sender发送线程

kafka底层就采用了很多生产者消费者模型，一个放一个取。数据收集器是按照主题分区来放数据，而Sender发送线程会按照broker重新整合。（主题的不同分区会放在不同的节点当中，所以有可能存在不同主题的分区在同一个节点当中）。

当整合好之后，就会封装成produceRequest,进而发送给网络客户端。

默认发送时间0，也就是消息取过来就可以直接发送了！

注意这个在途请求缓冲区数量：5

• Broker 和 Topic：每个 broker 可以存储一个或多个 topic 的数据分片，Kafka 集群的每个 broker 都可以服务于多个 topic。
• Topic 和 分区：每个 topic 可以被分为多个分区，分区内的消息顺序是有序的，而不同分区之间的消息顺序则不保证，分区允许 Kafka 横向扩展和提高并行处理能力。
• Broker 和 分区：每个 broker 可能会存储多个 topic 的多个分区数据，这样在整个 Kafka 集群中就形成了数据的分布式存储和处理能力。