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2024-11-08 10:56:01 来源:共享智能锁系统源码H5 分类:百科

1.Kafka消费者源码:重平衡(1)-初始化与FIND_COORDINATOR
2.源码解析kafka删除topic
3.浅析源码 golang kafka sarama包(一)如何生产消息以及通过docker部署kafka集群with kraft
4.kafka源码Topic的源译创建源码分析(附视频)
5.Kafka源码分析(五) - Server端 - 基于时间轮的延时组件

kafka 源码编译

Kafka消费者源码:重平衡(1)-初始化与FIND_COORDINATOR

       在Kafka 2.5.2的消费者组中,重平衡是码编关键,它定义了消费者如何根据订阅关系调整对Topic分区的源译分配。当消费者数量、码编订阅的源译Topic或GroupCoordinator所在的Broker发生变更时,会触发重平衡。码编源码资本邀请码

       消费者组状态由GroupState类管理,源译共有五个状态:Empty(无成员)、码编PreparingRebalance(加入中)、源译CompletingRebalance(等待分配)、码编Stable(已平衡)和Dead(元数据已删除)。源译状态间的码编转换基于预先定义的前置状态。例如,源译从Empty到PreparingRebalance,码编预示着重平衡的源译开始。

       重平衡过程分为几个步骤,首先是消费者和Broker之间的协调。服务端启动时,GroupCoordinator组件即已就绪,而Consumer通过ConsumerCoordinator与之通信。在启动时,消费者首先会通过FindCoordinatorRequest找到GroupCoordinator,通过最小负载节点发送请求,然后服务端确定哪个Broker负责协调,善助平台源码出售如groupId的hash值对consumer_offsets分区数取模确定。

       一旦找到GroupCoordinator,消费者会发送JoinGroupRequest。后续步骤如SYNC_GROUP和HEARTBEAT确保消费者与协调器保持同步。这部分详细内容在后续的文章中会进一步探讨。

源码解析kafka删除topic

       本文以kafka0.8.2.2为例,解析如何删除一个topic以及其背后的关键技术和源码实现过程。

       删除一个topic涉及两个关键点:配置删除参数以及执行删除操作。

       首先,配置参数`delete.topic.enable`为`True`,这是Broker级别的配置,用于指示kafka是否允许执行topic删除操作。

       其次,执行命令`bin/kafka-topics.sh --zookeeper zk_host:port/chroot --delete --topic my_topic_name`,此命令指示kafka删除指定的topic。

       若未配置`delete.topic.enable`为`True`,topic仅被标记为删除状态,而非立即清除。此时,通常的做法是手动删除Zookeeper中的topic信息和日志,但这仅会清除Zookeeper的数据,并不会真正清除kafkaBroker内存中的topic数据。因此,鲜花店html源码最佳做法是配置`delete.topic.enable`为`True`,然后重启kafka。

       接下来,我们介绍几个关键类和它们在删除topic过程中的作用。

       1. **PartitionStateMachine**:该类代表分区的状态机,决定分区的当前状态及其转移。状态包括:NonExistentPartition、NewPartition、OnlinePartition、OfflinePartition。

       2. **ReplicaManager**:负责管理当前机器的所有副本,处理读写、删除等具体操作。读写操作流程包括获取partition对象,再获取Replica对象,接着获取Log对象,并通过其管理的Segment对象将数据写入、读出。

       3. **ReplicaStateMachine**:副本的状态机,决定副本的当前状态和状态之间的转移。状态包括:NewReplica、OnlineReplica、OfflineReplica、战鱼德州圈源码ReplicaDeletionStarted、ReplicaDeletionSuccessful、ReplicaDeletionIneligible、NonExistentReplica。

       4. **TopicDeletionManager**:管理topic删除的状态机,包括发布删除命令、监听并开始删除topic、以及执行删除操作。

       在删除topic的过程中,分为四个阶段:客户端执行删除命令、未配置`delete.topic.enable`的流水、配置了`delete.topic.enable`的流水、以及手动删除Zookeeper上topic信息和磁盘数据。

       客户端执行删除命令时,会在"/admin/delete_topics"目录下创建topicName节点。

       未配置`delete.topic.enable`时,topic删除流程涉及监听topic删除命令、判断`delete.topic.enable`状态、标记topic为不可删除、以及队列删除topic任务。

       配置了`delete.topic.enable`时,额外步骤包括停止删除topic、检查特定条件、蘑菇街登录界面源码更新删除topic集合、激活删除线程、执行删除操作,如解除分区变动监听、清除内存数据结构、删除副本数据、删除Zookeeper节点信息等。

       关于手动删除Zookeeper上topic信息和磁盘数据,通常做法是删除Zookeeper的topic相关信息及磁盘数据,但这可能导致部分内存数据未清除。是否会有隐患,需要进一步测试。

       总结而言,kafka的topic删除流程基于Zookeeper实现,通过配置参数、执行命令、管理状态机以及清理相关数据,以实现topic的有序删除。正确配置`delete.topic.enable`并执行删除操作是确保topic完全清除的关键步骤。

浅析源码 golang kafka sarama包(一)如何生产消息以及通过docker部署kafka集群with kraft

       本文将深入探讨Golang中使用sarama包进行Kafka消息生产的过程,以及如何通过Docker部署Kafka集群采用Kraft模式。首先,我们关注数据的生产部分。

       在部署Kafka集群时,我们将选择Kraft而非Zookeeper,通过docker-compose实现。集群中,理解LISTENERS的含义至关重要,主要有几个类型:

       Sarama在每个topic和partition下,会为数据传输创建独立的goroutine。生产者操作的起点是创建简单生产者的方法,接着维护局部处理器并根据topic创建topicProducer。

       在newBrokerProducer中,run()方法和bridge的匿名函数是关键。它们反映了goroutine间的巧妙桥接,通过channel在不同线程间传递信息,体现了goroutine使用的精髓。

       真正发送消息的过程发生在AsyncProduce方法中,这是数据在三层协程中传输的环节,虽然深度适中,但需要仔细理解。

       sarama的架构清晰,但数据传输的核心操作隐藏在第三层goroutine中。输出变量的使用也有讲究:当output = p.bridge,它作为连接内外协程的桥梁;output = nil则关闭channel,output = bridge时允许写入。

kafka源码Topic的创建源码分析(附视频)

       关于Kafka Topic创建的源码分析,可以从kafka-topic.sh脚本的入口开始,它执行了kafka.admin.TopicCommand类。在创建Topic时,主要涉及AdminClientTopicService对象的创建和AdminClientClient创建Topics方法的调用,其中Controller负责处理客户端的CreateTopics请求。

       服务端的处理逻辑在KafkaRequestHandler.run()方法中,通过apis.handle(request)调用对应接口,如KafkaApis.handleCreateTopicsRequest,这个方法会触发adminManager.createTopics(),创建主题并监控其完成状态。创建的Topic配置和分区副本信息会被写入Zookeeper,如Topic配置和Topic的分区副本分配。

       当Controller监听到/brokers/topics/Topic名称的变更后,会触发Broker在磁盘上创建相关Log文件。如果Controller在创建过程中失败,如Controller挂掉,待重新选举后,创建过程会继续,直到Log文件被创建并同步到zk中。

       创建Topic时,zk上会创建特定节点,包括主题配置和分区信息。手动添加或删除/brokers/topics/节点将影响Topic的创建和管理。完整参数可通过sh bin/kafka-topic -help查看。

Kafka源码分析(五) - Server端 - 基于时间轮的延时组件

       Kafka内部处理大量的延时操作,例如,在接收到PRODUCE请求后,副本可以等待一个timeout的时间再响应客户端。下面我们来探讨一个问题:为什么Kafka要自己实现一个延时任务组件,而不是直接使用Java的java.util.concurrent.DelayQueue呢?我们可以从以下两个方面来分析这个问题。

       1.1 DelayQueue的能力

       DelayQueue相关的接口/类如下所示:

       相应地,DelayQueue提供的能力如下:

       1.2 Kafka的业务场景

       Kafka的业务背景具有以下特点:

       相应地,Kafka对延时任务组件有以下两点要求:

       这两点要求都无法通过直接应用DelayQueue的方式得到满足。

       二. 组件接口

       让我们来看看Kafka的延时任务组件对外提供的接口,从而了解其提供的能力和使用方式。

       如下所示:

       左边的两个类定义了"延时操作",右边的DelayedOperationPurgatory类定义了一个维护DelayOperaton的容器,其核心操作如下:

       三. 实现

       以下是关于"延时"实现方式的介绍。

       3.1 业务模型

       时间轮延时组件的思路如下:

       接下来,通过一个具体的例子来说明这种映射逻辑:

       首先关注上图中①号时间轮。圆环中的每一个单元格表示一个TimerTaskList。单元格有其关联的时间跨度;下方的"1s x "表示时间轮上共有个单元格,每个单元格的时间跨度为1秒。有一个指针指向了"当前时间"所对应的单元格。顺时针方向为时间流动方向。

       当收到一个延迟时间在0-1s的TimerTask时,会将其追加到①号时间轮的橙色单元格中。当收到一个延迟时间在3-4s的TimerTask时,会将其追加到①号时间轮的**单元格中。以此类推。

       现在有一个问题:①号时间轮能表示的最大延迟时间是秒,那如果收到了延迟秒的任务该怎么办?这时该用到②号时间轮了,我们称②号为①号的"溢出时间轮"。②号时间轮的特点如下:

       如此,延迟时间在-s的TimerTask会被追加到②号的紫色单元格,延迟时间在-s的TimerTask会被追加到②号的绿色单元格中。③号时间轮同理。

       刚刚是按①->②->③的顺序来分析时间轮的逻辑,反过来也可以得到有用的想象手里有一个"放大镜",其实③号时间轮的蓝色单元格"放大"后是②号时间轮;②号时间轮的蓝色单元格"放大"后是①号时间轮;蓝色单元格并不实际存储TimerTask。

       3.2 数据结构

       DelayedOperationPurgatory有一个Timer类型的timeoutTimer属性,用于维护延时任务。实际使用的是Timer的实现类:SystemTimer。该类用于维护延时任务的核心属性有两个:delayQueue和timingWheel。TimingWheel表示单个时间轮,接下来我们来看看其类图:

       各属性含义如下:

       3.3 算法

       3.3.1 添加任务

       添加任务的入口是DelayedOperationPurgatory.tryCompleteElseWatch,其核心逻辑分为如下两步:

       SystemTimer.add直接调用了addTimerTaskEntry方法,后者逻辑如下:

       TimingWheel.add的逻辑也很清晰,分如下4种场景处理:

       3.3.2 尝试提前触发任务

       入口是DelayedOperationPurgatory.checkAndComplete:

       接下来看Watchers.tryCompleteWatched方法的内容:

       DelayedOperation.maybeTryComplete方法最终调用了DelayedOperation.tryComplete;

       DelayedOperation的子类需要在后者中实现自己的"触发条件"检查逻辑;若满足了提前触发的条件,则调用forceComplete方法执行事件触发场景下的业务逻辑。

       3.3.3 任务到期自动执行

       DelayedOperationPurgatory中维护了一个expirationReaper线程,其职责就是循环调用kafka.utils.timer.SystemTimer#advanceClock来从时间轮中获取已超时的任务,并更新时间轮的"当前时间"指针。

       四. 总结

       才疏学浅,未能窥其十之一二,随时欢迎各位交流补充。若文章质量还算及格,可以点赞收藏加以鼓励,后续我继续更新。

       另外,也可以在目录中找到同系列的其他文章:

       感谢阅读。

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