kafka源码解析3：RecordAccumulator消息存储

概述

前面两节分析了部分源码，中间间隔了一个月没有继续分享，原因是在深入阅读中碰到了一些问题，因为我阅读源码是以KafkaProducer发送消息（send方法）作为入口开始逐行分析，涉及到新的类后就把整个类和相关的类全部解析一遍，但是引入的其他类在send方法里只用到了部分方法，导致我在分析时没有条理，效率很低。从本节开始，我调整下分享的思路，基本点不变，还是以KafkaProducer->send方法为入口，优先解析send中设计的代码，其他代码等用到时在深入解析。本节我们从RecordAccumulator开始，RecordAccumulator是一个消息累加器，producer会把消息封装到累加器里方便发送给broker。

入口

先放上KafkaProducer.send里调用累加器的部分代码，这里看到producer把消息的目标分区信息，序列化以后的key，value和回调还有headers统一传给累加器。

            RecordAccumulator.RecordAppendResult result = accumulator.append(tp, timestamp, serializedKey,
                    serializedValue, headers, interceptCallback, remainingWaitMs);

append解析

RecordAccumulator内部有一个类型为ConcurrentMap<TopicPartition, Deque<ProducerBatch>>的成员变量batches，key我们之前有提到过，是Topic的分区信息，value是一个批次的双端队列，ProducerBatch是一个批次，里面存放具体的消息。整个append方法重点步骤如下

1. 拿到对应TopicPartition的批次队列Deque<ProducerBatch>。
2. 第一次tryAppend
3. 成功则返回，如果失败分配缓冲区
4. 第二次tryAppend
5. 成功则返回，失败则创建新批次ProducerBatch
6. 第三次tryAppend
7. 释放缓冲区

这里RecordAccumulator用了一个细粒度锁的设计，主要考虑两点：

1. 没有给整个方法加锁，通过使用ConcurrentHashMap保证并发安全，这样并发度就高了，每一个TopicPartition对应的的批次都可以并发操作。
2. 也没有给整段操作批次的代码加锁，而是分段加锁，把能并发执行的申请缓冲区分离出来，这个设计可以看出在性能上考虑的很极致，只在必需的地方加锁。

进一步的解析可以看下面代码注释：

    public RecordAppendResult append(TopicPartition tp,
                                     long timestamp,
                                     byte[] key,
                                     byte[] value,
                                     Header[] headers,
                                     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();
        ByteBuffer buffer = null;
        if (headers == null) headers = Record.EMPTY_HEADERS;
        try {
            // 获取批次队列，有就返还旧的，没有就新增然后返回新的
            Deque<ProducerBatch> dq = getOrCreateDeque(tp);
            synchronized (dq) {
                if (closed)
                    throw new KafkaException("Producer closed while send in progress");
                //第一次尝试append，如果批次队列中没有批次或者空间不够就返回null
                RecordAppendResult appendResult = tryAppend(timestamp, key, value, headers, callback, dq);
                if (appendResult != null)
                    return appendResult;
            }

            // we don't have an in-progress record batch try to allocate a new batch
            byte maxUsableMagic = apiVersions.maxUsableProduceMagic();
            int size = Math.max(this.batchSize, AbstractRecords.estimateSizeInBytesUpperBound(maxUsableMagic, compression, key, value, headers));
            log.trace("Allocating a new {} byte message buffer for topic {} partition {}", size, tp.topic(), tp.partition());
            //申请缓冲区，这里可以并发执行没必要加锁影响性能
            buffer = free.allocate(size, maxTimeToBlock);
            synchronized (dq) {
                // Need to check if producer is closed again after grabbing the dequeue lock.
                if (closed)
                    throw new KafkaException("Producer closed while send in progress");

                //第二次尝试，因为上面锁锁释放掉了所以别的线程有可能已经创建好了批次，这里再尝试append一次
                RecordAppendResult appendResult = tryAppend(timestamp, key, value, headers, callback, dq);
                if (appendResult != null) {
                    // Somebody else found us a batch, return the one we waited for! Hopefully this doesn't happen often...
                    return appendResult;
                }
                //又失败了，说明释放锁的时候没有别的线程创建批次，只能自己创建了，下面是准备工作
                MemoryRecordsBuilder recordsBuilder = recordsBuilder(buffer, maxUsableMagic);
                ProducerBatch batch = new ProducerBatch(tp, recordsBuilder, time.milliseconds());
                //第三次tryAppend，这次一定要成功了
                FutureRecordMetadata future = Utils.notNull(batch.tryAppend(timestamp, key, value, headers, callback, time.milliseconds()));
                //新创建的批次加入到队列中
                dq.addLast(batch);
                incomplete.add(batch);

                // Don't deallocate this buffer in the finally block as it's being used in the record batch
                buffer = null;

                return new RecordAppendResult(future, dq.size() > 1 || batch.isFull(), true);
            }
        } finally {
            //释放掉刚才申请的缓冲区，缓冲区后面会讲
            if (buffer != null)
                free.deallocate(buffer);
            appendsInProgress.decrementAndGet();
        }
    }