Kafka源码剖析-Producer基于内存缓存池分配ByteBuffer
创始人
2024-11-14 19:34:26
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文章目录

  • 在将消息发送到内存缓中区之前做的准备工作
      • 发送消息前的准备工作
      • 代码示例
      • 源码分析
        • 1. **消息序列化**
        • 2. **元数据准备**
        • 3. **分区选择**
        • 4. **批处理准备**
      • 总结
  • 大致浏览一下源码中将消息写入内存缓冲的运行流程
      • 源码分析
        • 1. **消息序列化和创建记录批次**
        • 2. **确定分区**
        • 3. **元数据准备**
        • 4. **写入 `RecordAccumulator`**
      • 总结
  • 如何基于CopyOnWriteMap实现线程安全的分区队列构建
      • 设计思路
      • 示例代码
      • 说明
      • 注意事项
  • 对队列加锁之后尝试将消息放入队列已有的batch中
      • 设计思路
      • 示例代码
      • 说明
      • 注意事项
  • 如果内存空间充足,那么如何基干NIOByteBuffer分配内存
      • 使用 `ByteBuffer` 分配内存
      • 示例代码
      • 说明
      • 在 Kafka 生产者中的应用
      • 示例代码
      • 注意事项
  • 为什么要在内存缓冲写入算法中引入double-check模式
      • Double-check 模式的原理
      • 为什么需要 double-check 模式
      • 应用示例
      • 说明
      • 注意事项
  • 如何基于申请的ByteBuffer构造Batch并放入队列?
      • 设计思路
      • 示例代码
      • 说明
      • 注意事项
  • 一条消息是如何按照二进制协议写入Batch的ByteBuffer的?
      • Kafka 消息结构
      • 编码过程
      • 说明
      • 使用示例
      • 注意事项
  • 频繁写入的消息是如何直接进入已有的分区batch中的?
      • 设计思路
      • 示例代码
      • 说明
      • 注意事项
  • 如果一个Batch被写满了,如何申请内存块构建下一个Batch?
      • Kafka 的 Batch 和内存管理
      • Kafka 内存管理分析
      • 源码分析
        • 示例代码
      • 说明
      • 总结
  • Kafka的Producer如何基于缓冲池中的ByteBuffer来复用内存空间
      • 内存管理原理
      • 源码分析
        • 示例代码
        • ProducerBatch 示例
        • RecordAccumulator 示例
      • 使用示例
      • 说明
      • 总结
  • Kafka的Producer不断申请内存空间的情况下导致可用内存耗尽了怎么办?
      • 示例代码
      • 说明
      • 总结

在将消息发送到内存缓中区之前做的准备工作

在 Kafka 生产者将消息发送到内存缓冲区(即 RecordAccumulator)之前,需要进行一系列准备工作。这些准备工作包括但不限于消息的序列化、元数据的准备、以及可能的分区键计算等步骤。下面我将详细描述这一过程。

发送消息前的准备工作

  1. 消息序列化:

    • 在将消息发送到 RecordAccumulator 之前,需要先将消息的键和值进行序列化。
    • 序列化是将 Java 对象转换成字节流的过程,以便在网络上传输或存储。
    • 生产者会使用用户配置的 Serializer 来完成这个任务。
  2. 元数据准备:

    • 确保目标主题的元数据已经准备好。
    • 如果目标主题的元数据尚未加载,生产者会触发元数据更新。
    • 这一步是为了确保生产者知道目标主题的分区信息和 Broker 信息。
  3. 分区选择:

    • 根据分区键或消息值计算出消息应该发送到哪个分区。
    • 如果提供了分区键,则使用分区键来计算分区。
    • 如果没有提供分区键,则使用消息值来计算分区。
  4. 批处理准备:

    • 生产者会将消息添加到一个批处理中,这有助于提高性能。
    • 批处理是一组消息的集合,它们将被一起发送到 Broker。
    • 生产者会根据配置的批量大小、延迟等因素来决定何时发送批处理。

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