10小時，這回一次搞定 Kafka 源碼

2020-10-04 程序猿久一

Kafka 因其優越的特性廣泛用於數據傳輸、消息中間件的設計、開發和維護等方面，也得到越來越多大廠（阿里、美團、百度、快手等）的青睞，很多 IT 界前輩更是在技術層面不斷深挖。最近有位後端三年的朋友在準備美團的面試，特意來諮詢 Kafka 的面試題，怕自己不能 cover 住技術面。這裡列出了一些大廠面試官高頻的問題：

為什麼要用 Kafka 集群？kafka 如何不消費重複數據？

Offeset 極限是多少？過了極限又是多少？

如何實現 exactly once？

不用 zk，怎麼管理集群元數據信息？

Kafka Producer 如何優化打入速度？解釋如何調整 Kafka 以獲得最佳性能。

如果各位答不上來，那就得好好看下 Kafka 的源碼了。這裡推薦一份 Kafka 進階精品視頻——《Kafka 生產者源碼解析》（本號粉絲限時5天免費開放）能讓你系統理解 Kafka 底層原理，滿足不同階段的開發工作需求：

  • 長期在小公司打拼，受限於業務，技術棧老舊，沒有機會接觸新技術；

  • 想突破職業瓶頸，進入BAT等一線大廠；

  • 想擺脫碼農標籤，轉型技術管理或架構師，但技術薄弱難以服人。

  • 別人跳槽薪資翻倍，自己卻面試無果或漲幅不高。

視頻將通過實戰項目貫穿技術架構演進始末，用通俗易懂的方式從 Kafka 底層源碼設計，深度揭秘 Kafka 各種特性，用 10h 時間幫你徹底解決 Kafka 的各種問題。

Kafka 生產者源碼解析

01 「10 小時」能收穫

  • 快速上手 Kafka 生產者底層實現原理，輕鬆掌握 Kafka 各種新特性；

  • 領略 kafka 源碼設計之美，系統掌握 Kafka 源碼實現邏輯，底層機制；

  • 扛起 Kafka 架構建設大旗，輕鬆應對工作、面試中各種 Kafka 難題。

02 「實戰·系統」乾貨

1、源碼閱讀準備

  • 基礎知識

  • 源碼環境

  • 源碼剖析思路介紹

  • 從 demo 入手

2、Kafka 生產者實現流程

  • Producer 核心流程介紹

  • Producer 初始化

  • Producer 端元數據管理

  • Producer 源碼核心流程初探

  • Producer 加載元數據

3、Kafka 生產者底層原理實現機制

  • 分區選擇

  • RecordAccumulator 封裝消息流程初探

  • CopyOnWriteMap 數據結構使用

  • 把數據寫入對應批次（分段加鎖）

  • 內存池設計

  • Sender 線程運行流程初探

  • 一個 batchs 什麼條件下可以發送？

  • 篩選可以發送消息的 broker

4、Kafka 生產者底層實現原理

  • Kafka 網絡設計

  • 如果網絡沒有建立會發送消息嗎？

  • Producer 終於與 Broker 建立連接了！

  • 生產者終於可以發送請求了！

5、Kafka 生產者源碼消息處理

  • Producer是如何處理粘包、拆包問題的？

  • 如何處理暫存狀態的響應消息？

  • 如何處理響應消息？

  • 消息發送完以後內存如何處理？

  • 消息有異常是如何處理的？

  • 如何處理超時的批次？

  • 如何處理長時間沒收到響應的消息？

6、Kafka 源碼總結

  • 生產者源碼精華總結

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各大網際網路公司都要求開發者具備源碼閱讀經驗，很看中候選人源碼二次開發能力，而《Kafka 生產者源碼解析》能完美解決這些工作求職困擾。尤其是近期要衝擊高薪的同學，千萬不要錯過！

最後，對於想要系統提升開發能力的 Java、PHP、Python、嵌入式等1-5年編程經驗的人，開課吧還邀請廖雪峰老師團隊打造了vip課程《大數據高級開發實戰班》，此課程中也有很多 Kafka 有關 Broker、Consumer 的源碼解析，感興趣的小夥伴可掃碼諮詢~

相關焦點

  • 就這一次！拼多多內部架構師培訓Kafka源碼筆記（現已絕版）
    這就會碰到一個問題，整個系統是由多個服務(子系統)組成的，數據需要在各個服務中不停流轉。如果數據在各個子系統中傳輸時，速度過慢，就會形成瓶頸，降低整個系統的性能。從而就形成了以Kafka為中心的解決方案！
  • 一次面試引發的Kafka源碼之旅
    引子之所以寫這篇文章是因為之前面試時候被面試官問到(倒)了，面試官說：「你說你對Kafka比較熟？看過源碼? 那說說kafka日誌段如何讀寫的吧？」我心裡默默的說了句 「擦...我說看過一點點源碼，不是億點點。早知道不提這句了！」，那怎麼辦呢，只能回家等通知了啊。
  • 阿里雲技術負責人首推:kafka從源碼到實戰一手掌握
    2011年年初，美國領英公司（LinkedIn)開源了一款基礎架構軟體，以奧地利作家弗蘭茲·卡夫卡(Franz Kafka）的名字命名，之後LinkedIn將其貢獻給Apache基金會，隨後該軟體於2012年10月成功完成孵化並順利晉升為Apache頂級項目——這便是大名鼎鼎的ApacheKafka。
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    從一個Demo入手我們kafka源碼的doc文檔拿下來一個Demo,這個Demo用於向服務端發送消息，從這個例子我們可以知道發送消息是通過生產者的KafkaProducer來完成的，這一篇文章將先完成KafkaProducer的分析 Properties props = new Properties(); props.put(&34;, &34;); props.put(&34;, &34
  • springboot + kafka的使用
    源碼獲取關注並轉發文章之後私信回復關鍵字【源碼】即可獲取啦，你的關注是我持續創作的動力。broker發消息的客戶端；2）Consumer ：消息消費者，向kafka broker取消息的客戶端；3）Topic ：可以理解為一個隊列；4） Consumer Group （CG）：這是kafka用來實現一個topic消息的廣播（發給所有的consumer）和單播（發給任意一個consumer）的手段。
  • Kafka生產者源碼剖析
    從一個Demo入手我們Kafka源碼的doc文檔拿下來一個Demo,這個Demo用於向服務端發送消息，從這個例子我們可以知道發送消息是通過生產者的KafkaProducer來完成的，這一篇文章將先完成KafkaProducer的分析
  • 美團愛問Kafka？太真實了
    kafka 如何不消費重複數據？Offeset 極限是多少？過了極限又是多少？如何實現 exactly once？不用 zk，怎麼管理集群元數據信息？Kafka Producer 如何優化打入速度？解釋如何調整 Kafka 以獲得最佳性能。
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    kafka 如何不消費重複數據？Offeset 極限是多少？過了極限又是多少？如何實現 exactly once？不用 zk，怎麼管理集群元數據信息？Kafka Producer 如何優化打入速度？如果各位答不上來，那就得好好看下 Kafka 的源碼了。
  • 數據源管理 | Kafka集群環境搭建，消息存儲機制詳解
    2、解壓重命名tar -zxvf kafka_2.11-0.11.0.0.tgzmv kafka_2.11-0.11.0.0 kafka2.11創建日誌目錄[root@en-master kafka2.11] vim server.properties
  • 華為架構師親手操刀，世界五百強都在用的kafka也就那麼回事
    針對這類場景是否有新的技術和框架出現？但是市場上系統學習kafka的資料真的太少了，今天分享的這份kafka資料由華為架構師親手操刀，內容涵蓋源碼到實戰，堪稱一絕，後面附自己整理的kafka由基礎到架構的面試題Kafka源碼解析與實戰kafka
  • 62.Kafka消息隊列訂閱發布
    user_kafkaadmin這個就是1中提到的連接訪問請求驗證信息,所以這條是必須的.user_kafkaclient1/user_kafkaclient2定義了kafka的client,其值就是密碼.
  • flink消費kafka的offset與checkpoint
    查閱資料得知，flink會自己維護一份kafka的offset，然後checkpoint時間點到了，再把offset更新回kafka。為了驗證這個觀點，「flink在checkpoint的時候，才把消費kafka的offset更新回kafka」，同時，觀察，savepoint機制是否會重複消費kafka，我嘗試寫一個程序，邏輯很簡單，就是從topic "test"讀取數據，然後寫入topic "test2"。特別說明，這個作業的checkpoint是1分鐘。
  • 10 分鐘學會如何在 Spring Boot 程序中使用 Kafka 作為消息隊列
    */@Beanpublic NewTopic myTopic() { return new NewTopic(myTopic, 2, (short) 1);}@Beanpublic NewTopic myTopic2() { return new NewTopic(myTopic2, 1, (short) 1);}} 當我們到了這一步之後，你就可以試著運行項目了
  • Docker + Nodejs + Kafka + Redis + MySQL搭建簡單秒殺環境
    秒殺的架構設計也是對於一個架構師架構設計能力的一次考驗。本文的目的並不在於提供一個可以直接落地的設計方案，而是意在提供一個簡單的方法，一個思路，使大家能夠對於秒殺背後的一些設計有更感性的認識, 並且可以自己親自動手實踐一下。所有的配置及源碼都在本文最後的github repository中可以找到。　　首先，先簡單介紹下本文中會涉及到的一些組件，如下圖所示：
  • docker單點kafka擴容
    背景公司為了快速上線，幾個月前通過docker鏡像 kafka 部署了一臺kafka-borker。2.1 未指定broker.idbroker.id是kafka-broker的唯一標識，選舉、服務查找等操作都是基於此標識。如果沒有顯式的指定，kafka-broker會由zk生成並下發一個大於1000的id，如:(1001)，並保存在kafka-broker本地的meta.properties文件中。
  • Kafka-manager部署與使用簡單介紹
    /releases下載下來的是源碼包，需要進行sbt編譯，為了方便我這裡直接下載編譯好的kafka-manager-1.3.3.8.zip下面搭建kafka測試環境，簡單演示kafka manager部署與使用1、kafka環境準備
  • kafka核心原理的秘密，藏在這16張圖裡
    默認 10s 該參數是 Consumer Group 主動檢測 （組內成員 comsummer) 崩潰的時間間隔，類似於心跳過期時間。對於精確到一次的語義，最好手動提交位移fetch.max.bytes： 單次拉取數據的最大字節數量max.poll.records： 單次 poll 調用返回的最大消息數，如果處理邏輯很輕量，可以適當提高該值。
  • 15年架構師：再有面試官問你Kafka，就拿這篇學習筆記懟他
    kafka的外在表現很像消息系統，允許發布和訂閱消息流，但是它和傳統的消息系統有很大的差異：首先，kafka是個現代分布式系統，以集群的方式運行，可以自由伸縮其次，kafka可以按照要求存儲數據，保存多久都可以第三，流式處理將數據處理的層次提示到了新高度，消息系統只會傳遞數據。
  • 一文詳解 SparkStreaming 如何整合 Kafka!附代碼可實踐
    整合kafka兩種模式說明這同時也是一個面試題的熱點。0.10以後只保留了direct模式(Reveiver模式不適合生產環境)，並且0.10版本API有變化（更加強大）結論：我們學習和開發都直接使用0.10版本中的direct模式，但是關於Receiver和Direct的區別面試的時候要能夠答得上來spark-streaming-kafka-0-8(了解)
  • 從未如此簡單:10分鐘帶你逆襲Kafka!
    對於 RabbitMQ 和 Redis 的入隊和出隊操作，各執行 100 萬次，每 10 萬次記錄一次執行時間。測試數據分為 128Bytes、512Bytes、1K 和 10K 四個不同大小的數據。這兩個模型中的每一個都有優點和缺點。排隊的優勢在於，它允許您將數據處理劃分到多個使用者實例上，從而擴展處理量。不幸的是，隊列不是多用戶的—一次進程讀取了丟失的數據。發布-訂閱允許您將數據廣播到多個進程，但是由於每條消息都傳遞給每個訂閱者，因此無法擴展處理。Kafka 的消費者群體概念概括了這兩個概念。