Kafka处理请求的流程是什么
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Reactor模式
在扯到Kafka之前我们先来说说Reactor模式，基本上只要是底层的高性能网络通信就离不开Reactor模式。像Netty、redis都是使用Reactor模式。
像我们以前刚学网络编程的时候以下代码可是非常的熟悉，新来一个请求，要么在当前线程直接处理了，要么新起一个线程处理。
在早期这样的编程是没问题的，但是随着互联网的快速发展，单线程处理不过来，也不能充分的利用计算机资源。
而每个请求都新起一个线程去处理，资源的要求就太高了，并且创建线程也是一个重操作。
说到这有人想到了，那搞个线程池不就完事了嘛，还要啥Reactor。 
池化技术确实能缓解资源的问题，但是池子是有限的，池子里的一个线程不还是得候着某个连接，等待指示嘛。现在的互联网时代早已突破C10K了。
因此引入的IO多路复用，由一个线程来监视一堆连接，同步等待一个或多个IO事件的到来，然后将事件分发给对应的Handler处理，这就叫Reactor模式。
网络通信模型的发展如下 > 单线程 => 多线程 => 线程池 => Reactor模型
Kafka所采用的Reactor模型如下 
Kafka Broker 网络通信模型
简单来说就是，Broker 中有个Acceptor(mainReactor)监听新连接的到来，与新连接建连之后轮询选择一个Processor(subReactor)管理这个连接。
而Processor会监听其管理的连接，当事件到达之后，读取封装成Request，并将Request放入共享请求队列中。
然后IO线程池不断的从该队列中取出请求，执行真正的处理。处理完之后将响应发送到对应的Processor的响应队列中，然后由Processor将Response返还给客户端。
每个listener只有一个Acceptor线程，因为它只是作为新连接建连再分发，没有过多的逻辑，很轻量，一个足矣。
Processor 在Kafka中称之为网络线程，默认网络线程池有3个线程，对应的参数是num.network.threads。并且可以根据实际的业务动态增减。
还有个 IO 线程池，即KafkaRequestHandlerPool，执行真正的处理，对应的参数是num.io.threads，默认值是 8。IO线程处理完之后会将Response放入对应的Processor中，由Processor将响应返还给客户端。
可以看到网络线程和IO线程之间利用的经典的生产者 - 消费者模式，不论是用于处理Request的共享请求队列，还是IO处理完返回的Response。
这样的好处是什么？生产者和消费者之间解耦了，可以对生产者或者消费者做独立的变更和扩展。并且可以平衡两者的处理能力，例如消费不过来了，我多加些IO线程。
如果你看过其他中间件源码，你会发现生产者-消费者模式真的是太常见了，所以面试题经常会有手写一波生产者-消费者。
源码级别剖析网络通信模型
Kafka 网络通信组件主要由两大部分构成：SocketServer和 KafkaRequestHandlerPool。
SocketServer
可以看出SocketServer旗下管理着，Acceptor 线程、Processor 线程和 RequestChannel 等对象。
data-plane和control-plane稍后再做分析，先看看RequestChannel是什么。
RequestChannel
关键的属性和方法都已经在下面代码中注释了，可以看出这个对象主要就是管理Processor和作为传输Request和Response的中转站。
Acceptor
接下来我们再看看Acceptor
可以看到它继承了AbstractServerThread，接下来再看看它run些啥
再来看看accept(key) 做了啥 
很简单，标准selector的处理，获取准备就绪事件，调用serverSocketChannel.accept()得到socketChannel，将socketChannel交给通过轮询选择出来的Processor，之后由它来处理IO事件。 ##Processor 接下来我们再看看Processor，相对而言比Acceptor 复杂一些。
先来看看三个关键的成员
再来看看主要的处理逻辑。
可以看到Processor主要是将底层读事件IO数据封装成Request存入队列中，然后将IO线程塞入的Response，返还给客户端，并处理Response 的回调逻辑。
#KafkaRequestHandlerPool
IO线程池，实际处理请求的线程。
再来看看IO线程都干了些啥
很简单，核心就是不断的从requestChannel拿请求，然后调用handle处理请求。
handle方法是位于KafkaApis类中，可以理解为通过switch，根据请求头里面不同的apikey调用不同的handle来处理请求。
我们再举例看下较为简单的处理LIST_OFFSETS的过程，即handleListOffsetRequest，来完成一个请求的闭环。
我用红色箭头标示了调用链。表明处理完请求之后是塞给对应的Processor的。 
最后再来个更详细的总览图，把源码分析到的类基本上都对应的加上去了。
请求处理优先级
上面提到的data-plane和control-plane是时候揭开面纱了。这两个对应的就是数据类请求和控制类请求。
为什么需要分两类请求呢？直接在请求里面用key标明请求是要读写数据啊还是更新元数据不就行了吗？
简单点的说比如我们想删除某个topic，我们肯定是想这个topic马上被删除的，而此时producer还一直往这个topic写数据，那这个情况可能是我们的删除请求排在第N个...等前面的写入请求处理好了才轮到删除的请求。实际上前面哪些往这个topic写入的请求都是没用的，平白的消耗资源。
再或者说进行Preferred Leader选举时候，producer将ack设置为all时候，老leader还在等着follower写完数据向他报告呢，谁知follower已经成为了新leader，而通知它leader已经变更的请求由于被一堆数据类型请求堵着呢，老leader就傻傻的在等着，直到超时。
就是为了解决这种情况，社区将请求分为两类。
那如何让控制类的请求优先被处理？优先队列？
社区采取的是两套Listener，即数据类型一个listener，控制类一个listener。
对应的就是我们上面讲的网络通信模型，在kafka中有两套！kafka通过两套监听变相的实现了请求优先级，毕竟数据类型请求肯定很多，控制类肯定少，这样看来控制类肯定比大部分数据类型先被处理！
迂回战术啊。
控制类的和数据类区别就在于，就一个Porcessor线程，并且请求队列写死的长度为20。
到此，相信大家对“Kafka处理请求的流程是什么”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
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