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learn.lianglianglee.com/专栏/Kafka核心技术与实战/24 请求是怎么被处理的？.md.html
周伟 48163c6373 y
2022-05-11 18:52:13 +08:00

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<p id="tip" align="center"></p>
<div><h1>24 请求是怎么被处理的？</h1>
<p>你好，我是胡夕。今天我要和你分享的主题是：Kafka 请求是怎么被处理的。</p>
<p>无论是 Kafka 客户端还是 Broker 端，它们之间的交互都是通过“请求 / 响应”的方式完成的。比如，客户端会通过网络发送消息生产请求给 Broker，而 Broker 处理完成后，会发送对应的响应给到客户端。</p>
<p>Apache Kafka 自己定义了一组请求协议，用于实现各种各样的交互操作。比如常见的 PRODUCE 请求是用于生产消息的，FETCH 请求是用于消费消息的，METADATA 请求是用于请求 Kafka 集群元数据信息的。</p>
<p>总之，Kafka 定义了很多类似的请求格式。我数了一下，截止到目前最新的 2.3 版本，Kafka 共定义了多达 45 种请求格式。<strong>所有的请求都是通过 TCP 网络以 Socket 的方式进行通讯的</strong>。</p>
<p>今天，我们就来详细讨论一下 Kafka Broker 端处理请求的全流程。</p>
<p>关于如何处理请求，我们很容易想到的方案有两个。</p>
<p>1.<strong>顺序处理请求</strong>。如果写成伪代码，大概是这个样子：</p>
<pre><code>while (true) {
Request request = accept(connection);
handle(request);
}
</code></pre>
<p>这个方法实现简单，但是有个致命的缺陷，那就是<strong>吞吐量太差</strong>。由于只能顺序处理每个请求，因此，每个请求都必须等待前一个请求处理完毕才能得到处理。这种方式只适用于<strong>请求发送非常不频繁的系统</strong>。</p>
<p><strong>2. 每个请求使用单独线程处理</strong>。也就是说，我们为每个入站请求都创建一个新的线程来异步处理。我们一起来看看这个方案的伪代码。</p>
<pre><code>while (true) {
Request = request = accept(connection);
Thread thread = new Thread(() -&gt; {
handle(request);});
thread.start();
}
</code></pre>
<p>这个方法反其道而行之，完全采用<strong>异步</strong>的方式。系统会为每个入站请求都创建单独的线程来处理。这个方法的好处是，它是完全异步的，每个请求的处理都不会阻塞下一个请求。但缺陷也同样明显。为每个请求都创建线程的做法开销极大，在某些场景下甚至会压垮整个服务。还是那句话，这个方法只适用于请求发送频率很低的业务场景。</p>
<p>既然这两种方案都不好，那么，Kafka 是如何处理请求的呢？用一句话概括就是，Kafka 使用的是<strong>Reactor 模式</strong>。</p>
<p>谈到 Reactor 模式，大神 Doug Lea 的“<a href="http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf">Scalable IO in Java</a>”应该算是最好的入门教材了。即使你没听说过 Doug Lea，那你应该也用过 ConcurrentHashMap 吧？这个类就是这位大神写的。其实，整个 java.util.concurrent 包都是他的杰作！</p>
<p>好了，我们说回 Reactor 模式。简单来说，<strong>Reactor 模式是事件驱动架构的一种实现方式，特别适合应用于处理多个客户端并发向服务器端发送请求的场景</strong>。我借用 Doug Lea 的一页 PPT 来说明一下 Reactor 的架构，并借此引出 Kafka 的请求处理模型。</p>
<p>Reactor 模式的架构如下图所示：</p>
<p><img src="assets/654b83dc6b24d89c138938c15d2e8352.png" alt="img" /></p>
<p>从这张图中，我们可以发现，多个客户端会发送请求给到 Reactor。Reactor 有个请求分发线程 Dispatcher，也就是图中的 Acceptor，它会将不同的请求下发到多个工作线程中处理。</p>
<p>在这个架构中，Acceptor 线程只是用于请求分发，不涉及具体的逻辑处理，非常得轻量级，因此有很高的吞吐量表现。而这些工作线程可以根据实际业务处理需要任意增减，从而动态调节系统负载能力。</p>
<p>如果我们来为 Kafka 画一张类似的图的话，那它应该是这个样子的：</p>
<p><img src="assets/e1ae8884999175dac0c6e21beb2f7e6e.png" alt="img" /></p>
<p>显然，这两张图长得差不多。Kafka 的 Broker 端有个 SocketServer 组件，类似于 Reactor 模式中的 Dispatcher，它也有对应的 Acceptor 线程和一个工作线程池，只不过在 Kafka 中，这个工作线程池有个专属的名字，叫网络线程池。Kafka 提供了 Broker 端参数 num.network.threads，用于调整该网络线程池的线程数。其<strong>默认值是 3，表示每台 Broker 启动时会创建 3 个网络线程，专门处理客户端发送的请求</strong>。</p>
<p>Acceptor 线程采用轮询的方式将入站请求公平地发到所有网络线程中，因此，在实际使用过程中，这些线程通常都有相同的几率被分配到待处理请求。这种轮询策略编写简单，同时也避免了请求处理的倾斜，有利于实现较为公平的请求处理调度。</p>
<p>好了，你现在了解了客户端发来的请求会被 Broker 端的 Acceptor 线程分发到任意一个网络线程中，由它们来进行处理。那么，当网络线程接收到请求后，它是怎么处理的呢？你可能会认为，它顺序处理不就好了吗？实际上，Kafka 在这个环节又做了一层异步线程池的处理，我们一起来看一看下面这张图。</p>
<p><img src="assets/d8a7d6f0bdf9dc3af4ff55ff79b42068.png" alt="img" /></p>
<p>当网络线程拿到请求后，它不是自己处理，而是将请求放入到一个共享请求队列中。Broker 端还有个 IO 线程池，负责从该队列中取出请求，执行真正的处理。如果是 PRODUCE 生产请求，则将消息写入到底层的磁盘日志中；如果是 FETCH 请求，则从磁盘或页缓存中读取消息。</p>
<p>IO 线程池处中的线程才是执行请求逻辑的线程。Broker 端参数<strong>num.io.threads</strong>控制了这个线程池中的线程数。<strong>目前该参数默认值是 8，表示每台 Broker 启动后自动创建 8 个 IO 线程处理请求</strong>。你可以根据实际硬件条件设置此线程池的个数。</p>
<p>比如，如果你的机器上 CPU 资源非常充裕，你完全可以调大该参数，允许更多的并发请求被同时处理。当 IO 线程处理完请求后，会将生成的响应发送到网络线程池的响应队列中，然后由对应的网络线程负责将 Response 返还给客户端。</p>
<p>细心的你一定发现了请求队列和响应队列的差别：<strong>请求队列是所有网络线程共享的，而响应队列则是每个网络线程专属的</strong>。这么设计的原因就在于，Dispatcher 只是用于请求分发而不负责响应回传，因此只能让每个网络线程自己发送 Response 给客户端，所以这些 Response 也就没必要放在一个公共的地方。</p>
<p>我们再来看看刚刚的那张图，图中有一个叫 Purgatory 的组件，这是 Kafka 中著名的“炼狱”组件。它是用来<strong>缓存延时请求</strong>（Delayed Request）的。<strong>所谓延时请求，就是那些一时未满足条件不能立刻处理的请求</strong>。比如设置了 acks=all 的 PRODUCE 请求，一旦设置了 acks=all，那么该请求就必须等待 ISR 中所有副本都接收了消息后才能返回，此时处理该请求的 IO 线程就必须等待其他 Broker 的写入结果。当请求不能立刻处理时，它就会暂存在 Purgatory 中。稍后一旦满足了完成条件，IO 线程会继续处理该请求，并将 Response 放入对应网络线程的响应队列中。</p>
<p>讲到这里，Kafka 请求流程解析的故事其实已经讲完了，我相信你应该已经了解了 Kafka Broker 是如何从头到尾处理请求的。但是我们不会现在就收尾，我要给今天的内容开个小灶，再说点不一样的东西。</p>
<p>到目前为止，我提及的请求处理流程对于所有请求都是适用的，也就是说，Kafka Broker 对所有请求是一视同仁的。但是，在 Kafka 内部，除了客户端发送的 PRODUCE 请求和 FETCH 请求之外，还有很多执行其他操作的请求类型，比如负责更新 Leader 副本、Follower 副本以及 ISR 集合的 LeaderAndIsr 请求，负责勒令副本下线的 StopReplica 请求等。与 PRODUCE 和 FETCH 请求相比，这些请求有个明显的不同：它们不是数据类的请求，而是控制类的请求。也就是说，它们并不是操作消息数据的，而是用来执行特定的 Kafka 内部动作的。</p>
<p>Kafka 社区把 PRODUCE 和 FETCH 这类请求称为数据类请求，把 LeaderAndIsr、StopReplica 这类请求称为控制类请求。细究起来，当前这种一视同仁的处理方式对控制类请求是不合理的。为什么呢？因为<strong>控制类请求有这样一种能力：它可以直接令数据类请求失效！</strong></p>
<p>我来举个例子说明一下。假设我们有个主题只有 1 个分区，该分区配置了两个副本，其中 Leader 副本保存在 Broker 0 上，Follower 副本保存在 Broker 1 上。假设 Broker 0 这台机器积压了很多的 PRODUCE 请求，此时你如果使用 Kafka 命令强制将该主题分区的 Leader、Follower 角色互换，那么 Kafka 内部的控制器组件（Controller）会发送 LeaderAndIsr 请求给 Broker 0，显式地告诉它，当前它不再是 Leader，而是 Follower 了，而 Broker 1 上的 Follower 副本因为被选为新的 Leader，因此停止向 Broker 0 拉取消息。</p>
<p>这时，一个尴尬的场面就出现了：如果刚才积压的 PRODUCE 请求都设置了 acks=all，那么这些在 LeaderAndIsr 发送之前的请求就都无法正常完成了。就像前面说的，它们会被暂存在 Purgatory 中不断重试，直到最终请求超时返回给客户端。</p>
<p>设想一下，如果 Kafka 能够优先处理 LeaderAndIsr 请求，Broker 0 就会立刻抛出<strong>NOT_LEADER_FOR_PARTITION 异常</strong>，快速地标识这些积压 PRODUCE 请求已失败，这样客户端不用等到 Purgatory 中的请求超时就能立刻感知，从而降低了请求的处理时间。即使 acks 不是 all，积压的 PRODUCE 请求能够成功写入 Leader 副本的日志，但处理 LeaderAndIsr 之后，Broker 0 上的 Leader 变为了 Follower 副本，也要执行显式的日志截断（Log Truncation，即原 Leader 副本成为 Follower 后，会将之前写入但未提交的消息全部删除），依然做了很多无用功。</p>
<p>再举一个例子，同样是在积压大量数据类请求的 Broker 上，当你删除主题的时候，Kafka 控制器（我会在专栏后面的内容中专门介绍它）向该 Broker 发送 StopReplica 请求。如果该请求不能及时处理，主题删除操作会一直 hang 住，从而增加了删除主题的延时。</p>
<p>基于这些问题，社区于 2.3 版本正式实现了数据类请求和控制类请求的分离。其实，在社区推出方案之前，我自己尝试过修改这个设计。当时我的想法是，在 Broker 中实现一个优先级队列，并赋予控制类请求更高的优先级。这是很自然的想法，所以我本以为社区也会这么实现的，但后来我这个方案被清晰地记录在“已拒绝方案”列表中。</p>
<p>究其原因，这个方案最大的问题在于，它无法处理请求队列已满的情形。当请求队列已经无法容纳任何新的请求时，纵然有优先级之分，它也无法处理新的控制类请求了。</p>
<p>那么，社区是如何解决的呢？很简单，你可以再看一遍今天的第三张图，社区完全拷贝了这张图中的一套组件，实现了两类请求的分离。也就是说，Kafka Broker 启动后，会在后台分别创建网络线程池和 IO 线程池，它们分别处理数据类请求和控制类请求。至于所用的 Socket 端口，自然是使用不同的端口了，你需要提供不同的<strong>listeners 配置</strong>，显式地指定哪套端口用于处理哪类请求。</p>
<h2>小结</h2>
<p>讲到这里，Kafka Broker 请求处理流程的解析应该讲得比较完整了。明确请求处理过程的最大意义在于，它是你日后执行 Kafka 性能优化的前提条件。如果你能从请求的维度去思考 Kafka 的工作原理，你会发现，优化 Kafka 并不是一件困难的事情。</p>
<p><img src="assets/4f02758b4af67f48c480bd65e3092c48.png" alt="img" /></p>
</div>
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