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# 24 | ReplicaManager（中）：副本管理器是如何读写副本的？
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你好，我是胡夕。上节课，我们学习了ReplicaManager类的定义和重要字段，今天我们接着学习这个类中的读写副本对象部分的源码。无论是读取副本还是写入副本，都是通过底层的Partition对象完成的，而这些分区对象全部保存在上节课所学的allPartitions字段中。可以说，理解这些字段的用途，是后续我们探索副本管理器类功能的重要前提。
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现在，我们就来学习下副本读写功能。整个Kafka的同步机制，本质上就是副本读取+副本写入，搞懂了这两个功能，你就知道了Follower副本是如何同步Leader副本数据的。
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## 副本写入：appendRecords
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所谓的副本写入，是指向副本底层日志写入消息。在ReplicaManager类中，实现副本写入的方法叫appendRecords。
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放眼整个Kafka源码世界，需要副本写入的场景有4个。
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* 场景一：生产者向Leader副本写入消息；
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* 场景二：Follower副本拉取消息后写入副本；
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* 场景三：消费者组写入组信息；
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* 场景四：事务管理器写入事务信息（包括事务标记、事务元数据等）。
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除了第二个场景是直接调用Partition对象的方法实现之外，其他3个都是调用appendRecords来完成的。
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该方法将给定一组分区的消息写入到对应的Leader副本中，并且根据PRODUCE请求中acks设置的不同，有选择地等待其他副本写入完成。然后，调用指定的回调逻辑。
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我们先来看下它的方法签名：
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def appendRecords(
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timeout: Long, // 请求处理超时时间
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requiredAcks: Short, // 请求acks设置
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internalTopicsAllowed: Boolean, // 是否允许写入内部主题
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origin: AppendOrigin, // 写入方来源
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entriesPerPartition: Map[TopicPartition, MemoryRecords], // 待写入消息
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// 回调逻辑
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responseCallback: Map[TopicPartition, PartitionResponse] => Unit,
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delayedProduceLock: Option[Lock] = None,
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recordConversionStatsCallback:
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Map[TopicPartition, RecordConversionStats] => Unit = _ => ())
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: Unit = {
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......
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}
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输入参数有很多，而且都很重要，我一个一个地说。
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* **timeout**：请求处理超时时间。对于生产者来说，它就是request.timeout.ms参数值。
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* **requiredAcks**：是否需要等待其他副本写入。对于生产者而言，它就是acks参数的值。而在其他场景中，Kafka默认使用-1，表示等待其他副本全部写入成功再返回。
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* **internalTopicsAllowed**：是否允许向内部主题写入消息。对于普通的生产者而言，该字段是False，即不允许写入内部主题。对于Coordinator组件，特别是消费者组GroupCoordinator组件来说，它的职责之一就是向内部位移主题写入消息，因此，此时，该字段值是True。
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* **origin**：AppendOrigin是一个接口，表示写入方来源。当前，它定义了3类写入方，分别是Replication、Coordinator和Client。Replication表示写入请求是由Follower副本发出的，它要将从Leader副本获取到的消息写入到底层的消息日志中。Coordinator表示这些写入由Coordinator发起，它既可以是管理消费者组的GroupCooridnator，也可以是管理事务的TransactionCoordinator。Client表示本次写入由客户端发起。前面我们说过了，Follower副本同步过程不调用appendRecords方法，因此，这里的origin值只可能是Replication或Coordinator。
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* **entriesPerPartitio**n：按分区分组的、实际要写入的消息集合。
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* **responseCallback**：写入成功之后，要调用的回调逻辑函数。
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* **delayedProduceLock**：专门用来保护消费者组操作线程安全的锁对象，在其他场景中用不到。
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* **recordConversionStatsCallback**：消息格式转换操作的回调统计逻辑，主要用于统计消息格式转换操作过程中的一些数据指标，比如总共转换了多少条消息，花费了多长时间。
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接下来，我们就看看，appendRecords如何利用这些输入参数向副本日志写入消息。我把它的完整代码贴出来。对于重要的步骤，我标注了注释：
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// requiredAcks合法取值是-1，0，1，否则视为非法
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if (isValidRequiredAcks(requiredAcks)) {
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val sTime = time.milliseconds
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// 调用appendToLocalLog方法写入消息集合到本地日志
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val localProduceResults = appendToLocalLog(
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internalTopicsAllowed = internalTopicsAllowed,
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origin, entriesPerPartition, requiredAcks)
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debug("Produce to local log in %d ms".format(time.milliseconds - sTime))
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val produceStatus = localProduceResults.map { case (topicPartition, result) =>
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topicPartition ->
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ProducePartitionStatus(
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result.info.lastOffset + 1, // 设置下一条待写入消息的位移值
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// 构建PartitionResponse封装写入结果
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new PartitionResponse(result.error, result.info.firstOffset.getOrElse(-1), result.info.logAppendTime,
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result.info.logStartOffset, result.info.recordErrors.asJava, result.info.errorMessage))
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}
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// 尝试更新消息格式转换的指标数据
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recordConversionStatsCallback(localProduceResults.map { case (k, v) => k -> v.info.recordConversionStats })
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// 需要等待其他副本完成写入
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if (delayedProduceRequestRequired(
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requiredAcks, entriesPerPartition, localProduceResults)) {
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val produceMetadata = ProduceMetadata(requiredAcks, produceStatus)
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// 创建DelayedProduce延时请求对象
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val delayedProduce = new DelayedProduce(timeout, produceMetadata, this, responseCallback, delayedProduceLock)
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val producerRequestKeys = entriesPerPartition.keys.map(TopicPartitionOperationKey(_)).toSeq
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// 再一次尝试完成该延时请求
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// 如果暂时无法完成，则将对象放入到相应的Purgatory中等待后续处理
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delayedProducePurgatory.tryCompleteElseWatch(delayedProduce, producerRequestKeys)
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} else { // 无需等待其他副本写入完成，可以立即发送Response
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val produceResponseStatus = produceStatus.map { case (k, status) => k -> status.responseStatus }
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// 调用回调逻辑然后返回即可
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responseCallback(produceResponseStatus)
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}
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} else { // 如果requiredAcks值不合法
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val responseStatus = entriesPerPartition.map { case (topicPartition, _) =>
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topicPartition -> new PartitionResponse(Errors.INVALID_REQUIRED_ACKS,
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LogAppendInfo.UnknownLogAppendInfo.firstOffset.getOrElse(-1), RecordBatch.NO_TIMESTAMP, LogAppendInfo.UnknownLogAppendInfo.logStartOffset)
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}
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// 构造INVALID_REQUIRED_ACKS异常并封装进回调函数调用中
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responseCallback(responseStatus)
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}
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为了帮助你更好地理解，我再用一张图说明一下appendRecords方法的完整流程。
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我再给你解释一下它的执行流程。
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首先，它会判断requiredAcks的取值是否在合理范围内，也就是“是否是-1、0、1这3个数值中的一个”。如果不是合理取值，代码就进入到外层的else分支，构造名为INVALID\_REQUIRED\_ACKS的异常，并将其封装进回调函数中执行，然后返回结果。否则的话，代码进入到外层的if分支下。
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进入到if分支后，代码调用**appendToLocalLog**方法，将要写入的消息集合保存到副本的本地日志上。然后构造PartitionResponse对象实例，来封装写入结果以及一些重要的元数据信息，比如本次写入有没有错误（errorMessage）、下一条待写入消息的位移值、本次写入消息集合首条消息的位移值，等等。待这些做完了之后，代码会尝试更新消息格式转换的指标数据。此时，源码需要调用delayedProduceRequestRequired方法，来判断本次写入是否算是成功了。
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如果还需要等待其他副本同步完成消息写入，那么就不能立即返回，代码要创建DelayedProduce延时请求对象，并把该对象交由Purgatory来管理。DelayedProduce是生产者端的延时发送请求，对应的Purgatory就是ReplicaManager类构造函数中的delayedProducePurgatory。所谓的Purgatory管理，主要是调用tryCompleteElseWatch方法尝试完成延时发送请求。如果暂时无法完成，就将对象放入到相应的Purgatory中，等待后续处理。
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如果无需等待其他副本同步完成消息写入，那么，appendRecords方法会构造响应的Response，并调用回调逻辑函数，至此，方法结束。
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从刚刚的分析中，我们可以知道，appendRecords实现消息写入的方法是**appendToLocalLog**，用于判断是否需要等待其他副本写入的方法是**delayedProduceRequestRequired**。下面我们就深入地学习下这两个方法的代码。
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首先来看appendToLocalLog。从它的名字来看，就是写入副本本地日志。我们来看一下该方法的主要代码片段。
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```
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private def appendToLocalLog(
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internalTopicsAllowed: Boolean,
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origin: AppendOrigin,
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entriesPerPartition: Map[TopicPartition, MemoryRecords],
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requiredAcks: Short): Map[TopicPartition, LogAppendResult] = {
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......
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entriesPerPartition.map { case (topicPartition, records) =>
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brokerTopicStats.topicStats(topicPartition.topic)
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.totalProduceRequestRate.mark()
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brokerTopicStats.allTopicsStats.totalProduceRequestRate.mark()
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// 如果要写入的主题是内部主题，而internalTopicsAllowed=false，则返回错误
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if (Topic.isInternal(topicPartition.topic)
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&& !internalTopicsAllowed) {
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(topicPartition, LogAppendResult(
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LogAppendInfo.UnknownLogAppendInfo,
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Some(new InvalidTopicException(s"Cannot append to internal topic ${topicPartition.topic}"))))
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} else {
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try {
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// 获取分区对象
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val partition = getPartitionOrException(topicPartition, expectLeader = true)
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// 向该分区对象写入消息集合
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val info = partition.appendRecordsToLeader(records, origin, requiredAcks)
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......
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// 返回写入结果
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(topicPartition, LogAppendResult(info))
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} catch {
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......
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}
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}
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}
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}
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我忽略了很多打日志以及错误处理的代码。你可以看到，该方法主要就是利用Partition的appendRecordsToLeader方法写入消息集合，而后者就是利用我们在[第3节课](https://time.geekbang.org/column/article/225993)学到的appendAsLeader方法写入本地日志的。总体来说，appendToLocalLog的逻辑不复杂，你应该很容易理解。
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下面我们看下delayedProduceRequestRequired方法的源码。它用于判断消息集合被写入到日志之后，是否需要等待其他副本也写入成功。我们看下它的代码：
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```
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private def delayedProduceRequestRequired(
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requiredAcks: Short,
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entriesPerPartition: Map[TopicPartition, MemoryRecords],
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localProduceResults: Map[TopicPartition, LogAppendResult]): Boolean = {
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requiredAcks == -1 && entriesPerPartition.nonEmpty &&
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localProduceResults.values.count(_.exception.isDefined) < entriesPerPartition.size
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}
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该方法返回一个布尔值，True表示需要等待其他副本完成；False表示无需等待。上面的代码表明，如果需要等待其他副本的写入，就必须同时满足3个条件：
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1. requiredAcks必须等于-1；
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2. 依然有数据尚未写完；
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3. 至少有一个分区的消息已经成功地被写入到本地日志。
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其实，你可以把条件2和3联合在一起来看。如果所有分区的数据写入都不成功，就表明可能出现了很严重的错误，此时，比较明智的做法是不再等待，而是直接返回错误给发送方。相反地，如果有部分分区成功写入，而部分分区写入失败了，就表明可能是由偶发的瞬时错误导致的。此时，不妨将本次写入请求放入Purgatory，再给它一个重试的机会。
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## 副本读取：fetchMessages
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好了，说完了副本的写入，下面我们进入到副本读取的源码学习。
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在ReplicaManager类中，负责读取副本数据的方法是fetchMessages。不论是Java消费者API，还是Follower副本，它们拉取消息的主要途径都是向Broker发送FETCH请求，Broker端接收到该请求后，调用fetchMessages方法从底层的Leader副本取出消息。
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和appendRecords方法类似，fetchMessages方法也可能会延时处理FETCH请求，因为Broker端必须要累积足够多的数据之后，才会返回Response给请求发送方。
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可以看一下下面的这张流程图，它展示了fetchMessages方法的主要逻辑。
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我们来看下该方法的签名：
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def fetchMessages(timeout: Long,
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replicaId: Int,
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fetchMinBytes: Int,
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fetchMaxBytes: Int,
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hardMaxBytesLimit: Boolean,
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fetchInfos: Seq[(TopicPartition, PartitionData)],
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quota: ReplicaQuota,
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responseCallback: Seq[(TopicPartition, FetchPartitionData)] => Unit,
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isolationLevel: IsolationLevel,
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clientMetadata: Option[ClientMetadata]): Unit = {
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......
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}
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这些输入参数都是我们理解下面的重要方法的基础，所以，我们来逐个分析一下。
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* **timeout**：请求处理超时时间。对于消费者而言，该值就是request.timeout.ms参数值；对于Follower副本而言，该值是Broker端参数replica.fetch.wait.max.ms的值。
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* **replicaId**：副本ID。对于消费者而言，该参数值是-1；对于Follower副本而言，该值就是Follower副本所在的Broker ID。
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* **fetchMinBytes & fetchMaxBytes**：能够获取的最小字节数和最大字节数。对于消费者而言，它们分别对应于Consumer端参数fetch.min.bytes和fetch.max.bytes值；对于Follower副本而言，它们分别对应于Broker端参数replica.fetch.min.bytes和replica.fetch.max.bytes值。
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* **hardMaxBytesLimit**：对能否超过最大字节数做硬限制。如果hardMaxBytesLimit=True，就表示，读取请求返回的数据字节数绝不允许超过最大字节数。
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* **fetchInfos**：规定了读取分区的信息，比如要读取哪些分区、从这些分区的哪个位移值开始读、最多可以读多少字节，等等。
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* **quota**：这是一个配额控制类，主要是为了判断是否需要在读取的过程中做限速控制。
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* **responseCallback**：Response回调逻辑函数。当请求被处理完成后，调用该方法执行收尾逻辑。
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有了这些铺垫之后，我们进入到方法代码的学习。为了便于学习，我将整个方法的代码分成两部分：第一部分是读取本地日志；第二部分是根据读取结果确定Response。
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我们先看第一部分的源码：
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// 判断该读取请求是否来自于Follower副本或Consumer
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val isFromFollower = Request.isValidBrokerId(replicaId)
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val isFromConsumer = !(isFromFollower || replicaId == Request.FutureLocalReplicaId)
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// 根据请求发送方判断可读取范围
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// 如果请求来自于普通消费者，那么可以读到高水位值
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// 如果请求来自于配置了READ_COMMITTED的消费者，那么可以读到Log Stable Offset值
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// 如果请求来自于Follower副本，那么可以读到LEO值
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val fetchIsolation = if (!isFromConsumer)
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FetchLogEnd
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else if (isolationLevel == IsolationLevel.READ_COMMITTED)
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FetchTxnCommitted
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else
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FetchHighWatermark
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val fetchOnlyFromLeader = isFromFollower || (isFromConsumer && clientMetadata.isEmpty)
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// 定义readFromLog方法读取底层日志中的消息
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def readFromLog(): Seq[(TopicPartition, LogReadResult)] = {
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val result = readFromLocalLog(
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replicaId = replicaId,
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fetchOnlyFromLeader = fetchOnlyFromLeader,
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fetchIsolation = fetchIsolation,
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fetchMaxBytes = fetchMaxBytes,
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hardMaxBytesLimit = hardMaxBytesLimit,
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readPartitionInfo = fetchInfos,
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quota = quota,
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clientMetadata = clientMetadata)
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if (isFromFollower) updateFollowerFetchState(replicaId, result)
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else result
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}
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// 读取消息并返回日志读取结果
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val logReadResults = readFromLog()
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```
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这部分代码首先会判断，读取消息的请求方到底是Follower副本，还是普通的Consumer。判断的依据就是看**replicaId字段是否大于0**。Consumer的replicaId是-1，而Follower副本的则是大于0的数。一旦确定了请求方，代码就能确定可读取范围。
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这里的fetchIsolation是读取隔离级别的意思。对于Follower副本而言，它能读取到Leader副本LEO值以下的所有消息；对于普通Consumer而言，它只能“看到”Leader副本高水位值以下的消息。
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待确定了可读取范围后，fetchMessages方法会调用它的内部方法**readFromLog**，读取本地日志上的消息数据，并将结果赋值给logReadResults变量。readFromLog方法的主要实现是调用readFromLocalLog方法，而后者就是在待读取分区上依次调用其日志对象的read方法执行实际的消息读取。
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fetchMessages方法的第二部分，是根据上一步的读取结果创建对应的Response。我们看下具体实现：
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var bytesReadable: Long = 0
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var errorReadingData = false
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val logReadResultMap = new mutable.HashMap[TopicPartition, LogReadResult]
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// 统计总共可读取的字节数
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logReadResults.foreach { case (topicPartition, logReadResult) =>
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brokerTopicStats.topicStats(topicPartition.topic).totalFetchRequestRate.mark()
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brokerTopicStats.allTopicsStats.totalFetchRequestRate.mark()
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if (logReadResult.error != Errors.NONE)
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errorReadingData = true
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bytesReadable = bytesReadable + logReadResult.info.records.sizeInBytes
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logReadResultMap.put(topicPartition, logReadResult)
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}
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// 判断是否能够立即返回Reponse，满足以下4个条件中的任意一个即可：
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// 1. 请求没有设置超时时间，说明请求方想让请求被处理后立即返回
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// 2. 未获取到任何数据
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// 3. 已累积到足够多的数据
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// 4. 读取过程中出错
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if (timeout <= 0 || fetchInfos.isEmpty || bytesReadable >= fetchMinBytes || errorReadingData) {
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// 构建返回结果
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val fetchPartitionData = logReadResults.map { case (tp, result) =>
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tp -> FetchPartitionData(result.error, result.highWatermark, result.leaderLogStartOffset, result.info.records,
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result.lastStableOffset, result.info.abortedTransactions, result.preferredReadReplica, isFromFollower && isAddingReplica(tp, replicaId))
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}
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// 调用回调函数
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responseCallback(fetchPartitionData)
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} else { // 如果无法立即完成请求
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val fetchPartitionStatus = new mutable.ArrayBuffer[(TopicPartition, FetchPartitionStatus)]
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|
fetchInfos.foreach { case (topicPartition, partitionData) =>
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logReadResultMap.get(topicPartition).foreach(logReadResult => {
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val logOffsetMetadata = logReadResult.info.fetchOffsetMetadata
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fetchPartitionStatus += (topicPartition -> FetchPartitionStatus(logOffsetMetadata, partitionData))
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})
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}
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val fetchMetadata: SFetchMetadata = SFetchMetadata(fetchMinBytes, fetchMaxBytes, hardMaxBytesLimit,
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fetchOnlyFromLeader, fetchIsolation, isFromFollower, replicaId, fetchPartitionStatus)
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// 构建DelayedFetch延时请求对象
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val delayedFetch = new DelayedFetch(timeout, fetchMetadata, this, quota, clientMetadata,
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responseCallback)
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val delayedFetchKeys = fetchPartitionStatus.map { case (tp, _) => TopicPartitionOperationKey(tp) }
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// 再一次尝试完成请求，如果依然不能完成，则交由Purgatory等待后续处理
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delayedFetchPurgatory.tryCompleteElseWatch(delayedFetch, delayedFetchKeys)
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}
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```
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这部分代码首先会根据上一步得到的读取结果，统计可读取的总字节数，之后，判断此时是否能够立即返回Reponse。那么，怎么判断是否能够立即返回Response呢？实际上，只要满足以下4个条件中的任意一个即可：
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1. 请求没有设置超时时间，说明请求方想让请求被处理后立即返回；
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2. 未获取到任何数据；
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3. 已累积到足够多数据；
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4. 读取过程中出错。
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如果这4个条件一个都不满足，就需要进行延时处理了。具体来说，就是构建DelayedFetch对象，然后把该延时对象交由delayedFetchPurgatory后续自动处理。
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至此，关于副本管理器读写副本的两个方法appendRecords和fetchMessages，我们就学完了。本质上，它们在底层分别调用Log的append和read方法，以实现本地日志的读写操作。当完成读写操作之后，这两个方法还定义了延时处理的条件。一旦发现满足了延时处理的条件，就交给对应的Purgatory进行处理。
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从这两个方法中，我们已经看到了之前课程中单个组件融合在一起的趋势。就像我在开篇词里面说的，虽然我们学习单个源码文件的顺序是自上而下，但串联Kafka主要组件功能的路径却是自下而上。
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就拿这节课的副本写入操作来说，日志对象的append方法被上一层Partition对象中的方法调用，而后者又进一步被副本管理器中的方法调用。我们是按照自上而下的方式阅读副本管理器、日志对象等单个组件的代码，了解它们各自的独立功能的，现在，我们开始慢慢地把它们融合在一起，勾勒出了Kafka操作分区副本日志对象的完整调用路径。咱们同时采用这两种方式来阅读源码，就可以更快、更深入地搞懂Kafka源码的原理了。
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## 总结
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今天，我们学习了Kafka副本状态机类ReplicaManager是如何读写副本的，重点学习了它的两个重要方法appendRecords和fetchMessages。我们再简单回顾一下。
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* appendRecords：向副本写入消息的方法，主要利用Log的append方法和Purgatory机制，共同实现Follower副本向Leader副本获取消息后的数据同步工作。
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* fetchMessages：从副本读取消息的方法，为普通Consumer和Follower副本所使用。当它们向Broker发送FETCH请求时，Broker上的副本管理器调用该方法从本地日志中获取指定消息。
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下节课中，我们要把重心转移到副本管理器对副本和分区对象的管理上。这是除了读写副本之外，副本管理器另一大核心功能，你一定不要错过！
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## 课后讨论
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appendRecords参数列表中有个origin。我想请你思考一下，在写入本地日志的过程中，这个参数的作用是什么？你能找出最终使用origin参数的具体源码位置吗？
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欢迎在留言区写下你的思考和答案，跟我交流讨论，也欢迎你把今天的内容分享给你的朋友。
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