Producer内存缓冲器原理1

之前我们分析了Producer的配置解析、组件分析、拉取元数据、消息的初步序列化方式、消息的路由策略。如下图：

这一节我们继续分析发送消息的内存缓冲器原理—RecordAccumulator.append()。

在doSend中的，拉取元数据、消息的初步序列化方式、消息的路由策略之后就是accumulator.append()。

如下代码所示：（去除了多余的日志和异常处理，截取了核心代码）

private Future<RecordMetadata> doSend(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback) {
        TopicPartition tp = null;
        try {
            //拉取元数据、消息的初步序列化方式、消息的路由策略
            long waitedOnMetadataMs = waitOnMetadata(record.topic(), this.maxBlockTimeMs);
            long remainingWaitMs = Math.max(0, this.maxBlockTimeMs - waitedOnMetadataMs);
            byte[] serializedKey = keySerializer.serialize(record.topic(), record.key());
            byte[] serializedValue = valueSerializer.serialize(record.topic(), record.value());
            int serializedSize = Records.LOG_OVERHEAD + Record.recordSize(serializedKey, serializedValue);
            ensureValidRecordSize(serializedSize);
            tp = new TopicPartition(record.topic(), partition);
            long timestamp = record.timestamp() == null ? time.milliseconds() : record.timestamp();
            Callback interceptCallback = this.interceptors == null ? 
                callback : new InterceptorCallback<>(callback, this.interceptors, tp);
           // 将路由结果、初步序列化的消息放入到消息内存缓冲器中
            RecordAccumulator.RecordAppendResult result = 
                accumulator.append(tp, timestamp, serializedKey, serializedValue, interceptCallback, remainingWaitMs);
            if (result.batchIsFull || result.newBatchCreated) {
                this.sender.wakeup();
            }
            return result.future;
        } catch (Exception e) {
            throw e;
        }
        //省略其他各种异常捕获
    }

accumulator.append() 它主要是将路由结果、初步序列化的消息放入到消息内存缓冲器中。

分析如何将消息放入内存缓冲器之前，需要回顾下它内部的基本结构。之前组件分析的时候，我们初步分析过RecordAccumulator的大体结构，如下图：

1）设置了一些参数 batchSize、totalSize、retryBackoffMs、lingerMs、compression等

2）初始化了一些数据结构，比如batches是一个 new CopyOnWriteMap<>()

3）初始化了BufferPool和IncompleteRecordBatches

回顾了RecordAccumulator这个组件之后，我们就来看看到底如何将消息放入内存缓冲器的数据结构中的。

public RecordAppendResult append(TopicPartition tp,
                                 long timestamp,
                                 byte[] key,
                                 byte[] value,
                                 Callback callback,
                                 long maxTimeToBlock) throws InterruptedException {
    // We keep track of the number of appending thread to make sure we do not miss batches in
    // abortIncompleteBatches().
    appendsInProgress.incrementAndGet();
    try {
        // check if we have an in-progress batch
        Deque<RecordBatch> dq = getOrCreateDeque(tp);
        synchronized (dq) {
            if (closed)
                throw new IllegalStateException("Cannot send after the producer is closed.");
            RecordAppendResult appendResult = tryAppend(timestamp, key, value, callback, dq);
            if (appendResult != null)
                return appendResult;
        }

        // we don't have an in-progress record batch try to allocate a new batch
        int size = Math.max(this.batchSize, Records.LOG_OVERHEAD + Record.recordSize(key, value));
        log.trace("Allocating a new {} byte message buffer for topic {} partition {}", size, tp.topic(), tp.partition());
        ByteBuffer buffer = free.allocate(size, maxTimeToBlock);
        synchronized (dq) {
            // Need to check if producer is closed again after grabbing the dequeue lock.
            if (closed)
                throw new IllegalStateException("Cannot send after the producer is closed.");

            RecordAppendResult appendResult = tryAppend(timestamp, key, value, callback, dq);
            if (appendResult != null) {
                // Somebody else found us a batch, return the one we waited for! Hopefully this doesn't happen often...
                free.deallocate(buffer);
                return appendResult;
            }
            MemoryRecords records = MemoryRecords.emptyRecords(buffer, compression, this.batchSize);
            RecordBatch batch = new RecordBatch(tp, records, time.milliseconds());
            FutureRecordMetadata future = Utils.notNull(batch.tryAppend(timestamp, key, value, callback, time.milliseconds()));

            dq.addLast(batch);
            incomplete.add(batch);
            return new RecordAppendResult(future, dq.size() > 1 || batch.records.isFull(), true);
        }
    } finally {
        appendsInProgress.decrementAndGet();
    }
}

整个方法的脉络，看着逻辑比较多，涉及了很多数据结构，我们一步一步来分析下。第一次看的话，大体你可以梳理如下脉络：

1）getOrCreateDeque 这个方法应该是才创建一个双端队列，队列放的每一个元素不是单条消息Record，而是消息的集合RecordBatch。

2）free.allocate 应该是在分配内存缓冲器中的内存

3）tryAppend 应该是将消息放入内存中

在将消息放入内存缓冲器之前，首先通过getOrCreateDeque 创建的是一个存放消息集合的队列。代码如下：

private final ConcurrentMap<TopicPartition, Deque<RecordBatch>> batches;
public RecordAccumulator(int batchSize,
                         long totalSize,
                         CompressionType compression,
                         long lingerMs,
                         long retryBackoffMs,
                         Metrics metrics,
                         Time time) {
     //省略...
    this.batches = new CopyOnWriteMap<>();
     //省略...
}
/**
 * Get the deque for the given topic-partition, creating it if necessary.
 */
private Deque<RecordBatch> getOrCreateDeque(TopicPartition tp) {
    Deque<RecordBatch> d = this.batches.get(tp);
    if (d != null)
        return d;
    d = new ArrayDeque<>();
    Deque<RecordBatch> previous = this.batches.putIfAbsent(tp, d);
    if (previous == null)
        return d;
    else
        return previous;
}

这个创建的内存结构可以看到，是一个变量 batches，它是一个CopyOnWriteMap。这个数据结构之前我们组件图初步分析过。再结合这段代码，不难理解它的脉络：

这个map主要根据Topic分区信息作为key，value是一个队列核心数据结构是RecordBatch，由于是第一次给某个topic分区发送的消息，value为空，需要初始化队列，否则说明曾经给这个topic的分区发送给数据，value非空，直接返回之前的队列。

由于我们这里是第一次向test-topic发送消息，所以可以得到下图的数据结构：

之后执行了一段加锁逻辑，之前提到，tryAppend应该是将消息放入内存中。但是由于队列是刚创建的，deque.peekLast();肯定是空，所以这段加锁的代码不会执行。

   synchronized (dq) {
       if (closed)
       throw new IllegalStateException("Cannot send after the producer is closed.");
       RecordAppendResult appendResult = tryAppend(timestamp, key, value, callback, dq);
       if (appendResult != null)
       return appendResult;
   }
    private RecordAppendResult tryAppend(long timestamp, byte[] key, byte[] value, Callback callback, Deque<RecordBatch> deque){
        RecordBatch last = deque.peekLast();
        if (last != null) {
            FutureRecordMetadata future = last.tryAppend(timestamp, key, value, callback, time.milliseconds());
            if (future == null)
                last.records.close();
            else
                return new RecordAppendResult(future, deque.size() > 1 || last.records.isFull(), false);
        }
        return null;
    }

但是到这里你会发现代码一个明显的特点：

在这些代码红，使用了的synchronized加锁和线程安全的内存结构CopyOnWriteMap，这些都是明显线程安全的控制。

为什么呢？因为同一个Producer可以使用多线程进行发送消息，必然要考虑线程安全的很多东西。

为什么选用CopyOnWriteMap,而不用ConcurrentHashMap呢？你可以思考下。（这里给个提示，JDK成长记提到过，CopyOnWriteMap它的底层是写时复制，适合读多写少的场景）

synchronized加锁代码块使用了，分段加锁，并没有暴力的在方法上加synchronized。这也是一个使用亮点。

到这里，你会发现在中间件会大量的见到并发包下的组件的使用，工作中你用到可能都是凤毛麟角，这些组件的使用是我们研究中间件源码值得学习的一点。

你一定要多思考为什么，不要停留在是什么，怎么用上，这个思想需要刻意训练，希望你可以慢慢养成。

好了，今天的内容就到这里，之前有同学反馈，每一节的只是太过于干了，实实在在的干货！看起来有时候会比较费劲，所以之后的章节尽量会避免上万字的大章节，会控制在6000字左右。

另外，等端午过后，每周除了2更的java或者大数据技术的干货成长记外，我会分享我自己的故事和行业中遇见的事情，希望大家从我的经历中可以有另一番成长和收获，比如我是如何学习和提升技术的？我是如何画图的？我如何做技术分享的等等。