# 12 | ControllerChannelManager:Controller如何管理请求发送? 你好,我是胡夕。上节课,我们深入研究了ControllerContext.scala源码文件,掌握了Kafka集群定义的重要元数据。今天,我们来学习下Controller是如何给其他Broker发送请求的。 掌握了这部分实现原理,你就能更好地了解Controller究竟是如何与集群Broker进行交互,从而实现管理集群元数据的功能的。而且,阅读这部分源码,还能帮你定位和解决线上问题。我先跟你分享一个真实的案例。 当时还是在Kafka 0.10.0.1时代,我们突然发现,在线上环境中,很多元数据变更无法在集群的所有Broker上同步了。具体表现为,创建了主题后,有些Broker依然无法感知到。 我的第一感觉是Controller出现了问题,但又苦于无从排查和验证。后来,我想到,会不会是Controller端请求队列中积压的请求太多造成的呢?因为当时Controller所在的Broker本身承载着非常重的业务,这是非常有可能的原因。 在看了相关代码后,我们就在相应的源码中新加了一个监控指标,用于实时监控Controller的请求队列长度。当更新到生产环境后,我们很轻松地定位了问题。果然,由于Controller所在的Broker自身负载过大,导致Controller端的请求积压,从而造成了元数据更新的滞后。精准定位了问题之后,解决起来就很容易了。后来,社区于0.11版本正式引入了相关的监控指标。 你看,阅读源码,除了可以学习优秀开发人员编写的代码之外,我们还能根据自身的实际情况做定制化方案,实现一些非开箱即用的功能。 ## Controller发送请求类型 下面,我们就正式进入到Controller请求发送管理部分的学习。你可能会问:“Controller也会给Broker发送请求吗?”当然!**Controller会给集群中的所有Broker(包括它自己所在的Broker)机器发送网络请求**。发送请求的目的,是让Broker执行相应的指令。我用一张图,来展示下Controller都会发送哪些请求,如下所示: ![](https://static001.geekbang.org/resource/image/3e/f7/3e8b0a34f003db5d67d5adafe8781ef7.jpg) 当前,Controller只会向Broker发送三类请求,分别是LeaderAndIsrRequest、StopReplicaRequest和UpdateMetadataRequest。注意,这里我使用的是“当前”!我只是说,目前仅有这三类,不代表以后不会有变化。事实上,我几乎可以肯定,以后能发送的RPC协议种类一定会变化的。因此,你需要掌握请求发送的原理。毕竟,所有请求发送都是通过相同的机制完成的。 还记得我在[第8节课](https://time.geekbang.org/column/article/232134)提到的控制类请求吗?没错,这三类请求就是典型的控制类请求。我来解释下它们的作用。 * LeaderAndIsrRequest:最主要的功能是,告诉Broker相关主题各个分区的Leader副本位于哪台Broker上、ISR中的副本都在哪些Broker上。在我看来,**它应该被赋予最高的优先级,毕竟,它有令数据类请求直接失效的本领**。试想一下,如果这个请求中的Leader副本变更了,之前发往老的Leader的PRODUCE请求是不是全部失效了?因此,我认为它是非常重要的控制类请求。 * StopReplicaRequest:告知指定Broker停止它上面的副本对象,该请求甚至还能删除副本底层的日志数据。这个请求主要的使用场景,是**分区副本迁移**和**删除主题**。在这两个场景下,都要涉及停掉Broker上的副本操作。 * UpdateMetadataRequest:顾名思义,该请求会更新Broker上的元数据缓存。集群上的所有元数据变更,都首先发生在Controller端,然后再经由这个请求广播给集群上的所有Broker。在我刚刚分享的案例中,正是因为这个请求被处理得不及时,才导致集群Broker无法获取到最新的元数据信息。 现在,社区越来越倾向于**将重要的数据结构源代码从服务器端的core工程移动到客户端的clients工程中**。这三类请求Java类的定义就封装在clients中,它们的抽象基类是AbstractControlRequest类,这个类定义了这三类请求的公共字段。 我用代码展示下这三类请求及其抽象父类的定义,以便让你对Controller发送的请求类型有个基本的认识。这些类位于clients工程下的src/main/java/org/apache/kafka/common/requests路径下。 先来看AbstractControlRequest类的主要代码: ``` public abstract class AbstractControlRequest extends AbstractRequest { public static final long UNKNOWN_BROKER_EPOCH = -1L; public static abstract class Builder extends AbstractRequest.Builder { protected final int controllerId; protected final int controllerEpoch; protected final long brokerEpoch; ...... } ``` 区别于其他的数据类请求,抽象类请求必然包含3个字段。 * **controllerId**:Controller所在的Broker ID。 * **controllerEpoch**:Controller的版本信息。 * **brokerEpoch**:目标Broker的Epoch。 后面这两个Epoch字段用于隔离Zombie Controller和Zombie Broker,以保证集群的一致性。 在同一源码路径下,你能找到LeaderAndIsrRequest、StopReplicaRequest和UpdateMetadataRequest的定义,如下所示: ``` public class LeaderAndIsrRequest extends AbstractControlRequest { ...... } public class StopReplicaRequest extends AbstractControlRequest { ...... } public class UpdateMetadataRequest extends AbstractControlRequest { ...... } ``` ## RequestSendThread 说完了Controller发送什么请求,接下来我们说说怎么发。 Kafka源码非常喜欢生产者-消费者模式。该模式的好处在于,**解耦生产者和消费者逻辑,分离两者的集中性交互**。学完了“请求处理”模块,现在,你一定很赞同这个说法吧。还记得Broker端的SocketServer组件吗?它就在内部定义了一个线程共享的请求队列:它下面的Processor线程扮演Producer,而KafkaRequestHandler线程扮演Consumer。 对于Controller而言,源码同样使用了这个模式:它依然是一个线程安全的阻塞队列,Controller事件处理线程(第13节课会详细说它)负责向这个队列写入待发送的请求,而一个名为RequestSendThread的线程负责执行真正的请求发送。如下图所示: ![](https://static001.geekbang.org/resource/image/82/21/825d084eb1517daace5532d1c93b0321.jpg) Controller会为集群中的每个Broker都创建一个对应的RequestSendThread线程。Broker上的这个线程,持续地从阻塞队列中获取待发送的请求。 那么,Controller往阻塞队列上放什么数据呢?这其实是由源码中的QueueItem类定义的。代码如下: ``` case class QueueItem(apiKey: ApiKeys, request: AbstractControlRequest.Builder[_ <: AbstractControlRequest], callback: AbstractResponse => Unit, enqueueTimeMs: Long) ``` 每个QueueItem的核心字段都是**AbstractControlRequest.Builder对象**。你基本上可以认为,它就是阻塞队列上AbstractControlRequest类型。 需要注意的是这里的“<:”符号,它在Scala中表示**上边界**的意思,即字段request必须是AbstractControlRequest的子类,也就是上面说到的那三类请求。 这也就是说,每个QueueItem实际保存的都是那三类请求中的其中一类。如果使用一个BlockingQueue对象来保存这些QueueItem,那么,代码就实现了一个请求阻塞队列。这就是RequestSendThread类做的事情。 接下来,我们就来学习下RequestSendThread类的定义。我给一些主要的字段添加了注释。 ``` class RequestSendThread(val controllerId: Int, // Controller所在Broker的Id val controllerContext: ControllerContext, // Controller元数据信息 val queue: BlockingQueue[QueueItem], // 请求阻塞队列 val networkClient: NetworkClient, // 用于执行发送的网络I/O类 val brokerNode: Node, // 目标Broker节点 val config: KafkaConfig, // Kafka配置信息 val time: Time, val requestRateAndQueueTimeMetrics: Timer, val stateChangeLogger: StateChangeLogger, name: String) extends ShutdownableThread(name = name) { ...... } ``` 其实,RequestSendThread最重要的是它的**doWork方法**,也就是执行线程逻辑的方法: ``` override def doWork(): Unit = { def backoff(): Unit = pause(100, TimeUnit.MILLISECONDS) val QueueItem(apiKey, requestBuilder, callback, enqueueTimeMs) = queue.take() // 以阻塞的方式从阻塞队列中取出请求 requestRateAndQueueTimeMetrics.update(time.milliseconds() - enqueueTimeMs, TimeUnit.MILLISECONDS) // 更新统计信息 var clientResponse: ClientResponse = null try { var isSendSuccessful = false while (isRunning && !isSendSuccessful) { try { // 如果没有创建与目标Broker的TCP连接,或连接暂时不可用 if (!brokerReady()) { isSendSuccessful = false backoff() // 等待重试 } else { val clientRequest = networkClient.newClientRequest(brokerNode.idString, requestBuilder, time.milliseconds(), true) // 发送请求,等待接收Response clientResponse = NetworkClientUtils.sendAndReceive(networkClient, clientRequest, time) isSendSuccessful = true } } catch { case e: Throwable => warn(s"Controller $controllerId epoch ${controllerContext.epoch} fails to send request $requestBuilder " + s"to broker $brokerNode. Reconnecting to broker.", e) // 如果出现异常,关闭与对应Broker的连接 networkClient.close(brokerNode.idString) isSendSuccessful = false backoff() } } // 如果接收到了Response if (clientResponse != null) { val requestHeader = clientResponse.requestHeader val api = requestHeader.apiKey // 此Response的请求类型必须是LeaderAndIsrRequest、StopReplicaRequest或UpdateMetadataRequest中的一种 if (api != ApiKeys.LEADER_AND_ISR && api != ApiKeys.STOP_REPLICA && api != ApiKeys.UPDATE_METADATA) throw new KafkaException(s"Unexpected apiKey received: $apiKey") val response = clientResponse.responseBody stateChangeLogger.withControllerEpoch(controllerContext.epoch) .trace(s"Received response " + s"${response.toString(requestHeader.apiVersion)} for request $api with correlation id " + s"${requestHeader.correlationId} sent to broker $brokerNode") if (callback != null) { callback(response) // 处理回调 } } } catch { case e: Throwable => error(s"Controller $controllerId fails to send a request to broker $brokerNode", e) networkClient.close(brokerNode.idString) } } ``` 我用一张图来说明doWork的执行逻辑: ![](https://static001.geekbang.org/resource/image/86/19/869727e22f882509a149d1065a8a1719.jpg) 总体上来看,doWork的逻辑很直观。它的主要作用是从阻塞队列中取出待发送的请求,然后把它发送出去,之后等待Response的返回。在等待Response的过程中,线程将一直处于阻塞状态。当接收到Response之后,调用callback执行请求处理完成后的回调逻辑。 需要注意的是,RequestSendThread线程对请求发送的处理方式与Broker处理请求不太一样。它调用的sendAndReceive方法在发送完请求之后,会原地进入阻塞状态,等待Response返回。只有接收到Response,并执行完回调逻辑之后,该线程才能从阻塞队列中取出下一个待发送请求进行处理。 ## ControllerChannelManager 了解了RequestSendThread线程的源码之后,我们进入到ControllerChannelManager类的学习。 这个类和RequestSendThread是合作共赢的关系。在我看来,它有两大类任务。 * 管理Controller与集群Broker之间的连接,并为每个Broker创建RequestSendThread线程实例; * 将要发送的请求放入到指定Broker的阻塞队列中,等待该Broker专属的RequestSendThread线程进行处理。 由此可见,它们是紧密相连的。 ControllerChannelManager类最重要的数据结构是brokerStateInfo,它是在下面这行代码中定义的: ``` protected val brokerStateInfo = new HashMap[Int, ControllerBrokerStateInfo] ``` 这是一个HashMap类型,Key是Integer类型,其实就是集群中Broker的ID信息,而Value是一个ControllerBrokerStateInfo。 你可能不太清楚ControllerBrokerStateInfo类是什么,我先解释一下。它本质上是一个POJO类,仅仅是承载若干数据结构的容器,如下所示: ``` case class ControllerBrokerStateInfo(networkClient: NetworkClient, brokerNode: Node, messageQueue: BlockingQueue[QueueItem], requestSendThread: RequestSendThread, queueSizeGauge: Gauge[Int], requestRateAndTimeMetrics: Timer, reconfigurableChannelBuilder: Option[Reconfigurable]) ``` 它有三个非常关键的字段。 * **brokerNode**:目标Broker节点对象,里面封装了目标Broker的连接信息,比如主机名、端口号等。 * **messageQueue**:请求消息阻塞队列。你可以发现,Controller为每个目标Broker都创建了一个消息队列。 * **requestSendThread**:Controller使用这个线程给目标Broker发送请求。 你一定要记住这三个字段,因为它们是实现Controller发送请求的关键因素。 为什么呢?我们思考一下,如果Controller要给Broker发送请求,肯定需要解决三个问题:发给谁?发什么?怎么发?“发给谁”就是由brokerNode决定的;messageQueue里面保存了要发送的请求,因而解决了“发什么”的问题;最后的“怎么发”就是依赖requestSendThread变量实现的。 好了,我们现在回到ControllerChannelManager。它定义了5个public方法,我来一一介绍下。 * **startup方法**:Controller组件在启动时,会调用ControllerChannelManager的startup方法。该方法会从元数据信息中找到集群的Broker列表,然后依次为它们调用addBroker方法,把它们加到brokerStateInfo变量中,最后再依次启动brokerStateInfo中的RequestSendThread线程。 * **shutdown方法**:关闭所有RequestSendThread线程,并清空必要的资源。 * **sendRequest方法**:从名字看,就是发送请求,实际上就是把请求对象提交到请求队列。 * **addBroker方法**:添加目标Broker到brokerStateInfo数据结构中,并创建必要的配套资源,如请求队列、RequestSendThread线程对象等。最后,RequestSendThread启动线程。 * **removeBroker方法**:从brokerStateInfo移除目标Broker的相关数据。 这里面大部分的方法逻辑都很简单,从方法名字就可以看得出来。我重点说一下**addBroker**,以及**底层相关的私有方法addNewBroker和startRequestSendThread方法**。 毕竟,addBroker是最重要的逻辑。每当集群中扩容了新的Broker时,Controller就会调用这个方法为新Broker增加新的RequestSendThread线程。 我们先来看addBroker: ``` def addBroker(broker: Broker): Unit = { brokerLock synchronized { // 如果该Broker是新Broker的话 if (!brokerStateInfo.contains(broker.id)) { // 将新Broker加入到Controller管理,并创建对应的RequestSendThread线程 addNewBroker(broker) // 启动RequestSendThread线程 startRequestSendThread(broker.id) } } } ``` 整个代码段被brokerLock保护起来了。还记得brokerStateInfo的定义吗?它仅仅是一个HashMap对象,因为不是线程安全的,所以任何访问该变量的地方,都需要锁的保护。 这段代码的逻辑是,判断目标Broker的序号,是否已经保存在brokerStateInfo中。如果是,就说明这个Broker之前已经添加过了,就没必要再次添加了;否则,addBroker方法会对目前的Broker执行两个操作: 1. 把该Broker节点添加到brokerStateInfo中; 2. 启动与该Broker对应的RequestSendThread线程。 这两步分别是由addNewBroker和startRequestSendThread方法实现的。 addNewBroker方法的逻辑比较复杂,我用注释的方式给出主要步骤: ``` private def addNewBroker(broker: Broker): Unit = { // 为该Broker构造请求阻塞队列 val messageQueue = new LinkedBlockingQueue[QueueItem] debug(s"Controller ${config.brokerId} trying to connect to broker ${broker.id}") val controllerToBrokerListenerName = config.controlPlaneListenerName.getOrElse(config.interBrokerListenerName) val controllerToBrokerSecurityProtocol = config.controlPlaneSecurityProtocol.getOrElse(config.interBrokerSecurityProtocol) // 获取待连接Broker节点对象信息 val brokerNode = broker.node(controllerToBrokerListenerName) val logContext = new LogContext(s"[Controller id=${config.brokerId}, targetBrokerId=${brokerNode.idString}] ") val (networkClient, reconfigurableChannelBuilder) = { val channelBuilder = ChannelBuilders.clientChannelBuilder( controllerToBrokerSecurityProtocol, JaasContext.Type.SERVER, config, controllerToBrokerListenerName, config.saslMechanismInterBrokerProtocol, time, config.saslInterBrokerHandshakeRequestEnable, logContext ) val reconfigurableChannelBuilder = channelBuilder match { case reconfigurable: Reconfigurable => config.addReconfigurable(reconfigurable) Some(reconfigurable) case _ => None } // 创建NIO Selector实例用于网络数据传输 val selector = new Selector( NetworkReceive.UNLIMITED, Selector.NO_IDLE_TIMEOUT_MS, metrics, time, "controller-channel", Map("broker-id" -> brokerNode.idString).asJava, false, channelBuilder, logContext ) // 创建NetworkClient实例 // NetworkClient类是Kafka clients工程封装的顶层网络客户端API // 提供了丰富的方法实现网络层IO数据传输 val networkClient = new NetworkClient( selector, new ManualMetadataUpdater(Seq(brokerNode).asJava), config.brokerId.toString, 1, 0, 0, Selectable.USE_DEFAULT_BUFFER_SIZE, Selectable.USE_DEFAULT_BUFFER_SIZE, config.requestTimeoutMs, ClientDnsLookup.DEFAULT, time, false, new ApiVersions, logContext ) (networkClient, reconfigurableChannelBuilder) } // 为这个RequestSendThread线程设置线程名称 val threadName = threadNamePrefix match { case None => s"Controller-${config.brokerId}-to-broker-${broker.id}-send-thread" case Some(name) => s"$name:Controller-${config.brokerId}-to-broker-${broker.id}-send-thread" } // 构造请求处理速率监控指标 val requestRateAndQueueTimeMetrics = newTimer( RequestRateAndQueueTimeMetricName, TimeUnit.MILLISECONDS, TimeUnit.SECONDS, brokerMetricTags(broker.id) ) // 创建RequestSendThread实例 val requestThread = new RequestSendThread(config.brokerId, controllerContext, messageQueue, networkClient, brokerNode, config, time, requestRateAndQueueTimeMetrics, stateChangeLogger, threadName) requestThread.setDaemon(false) val queueSizeGauge = newGauge(QueueSizeMetricName, () => messageQueue.size, brokerMetricTags(broker.id)) // 创建该Broker专属的ControllerBrokerStateInfo实例 // 并将其加入到brokerStateInfo统一管理 brokerStateInfo.put(broker.id, ControllerBrokerStateInfo(networkClient, brokerNode, messageQueue, requestThread, queueSizeGauge, requestRateAndQueueTimeMetrics, reconfigurableChannelBuilder)) } ``` 为了方便你理解,我还画了一张流程图形象说明它的执行流程: ![](https://static001.geekbang.org/resource/image/4f/22/4f34c319f9480c16ac12dee78d5ba322.jpg) addNewBroker的关键在于,**要为目标Broker创建一系列的配套资源**,比如,NetworkClient用于网络I/O操作、messageQueue用于阻塞队列、requestThread用于发送请求,等等。 至于startRequestSendThread方法,就简单得多了,只有几行代码而已。 ``` protected def startRequestSendThread(brokerId: Int): Unit = { // 获取指定Broker的专属RequestSendThread实例 val requestThread = brokerStateInfo(brokerId).requestSendThread if (requestThread.getState == Thread.State.NEW) // 启动线程 requestThread.start() } ``` 它首先根据给定的Broker序号信息,从brokerStateInfo中找出对应的ControllerBrokerStateInfo对象。有了这个对象,也就有了为该目标Broker服务的所有配套资源。下一步就是从ControllerBrokerStateInfo中拿出RequestSendThread对象,再启动它就好了。 ## 总结 今天,我结合ControllerChannelManager.scala文件,重点分析了Controller向Broker发送请求机制的实现原理。 Controller主要通过ControllerChannelManager类来实现与其他Broker之间的请求发送。其中,ControllerChannelManager类中定义的RequestSendThread是主要的线程实现类,用于实际发送请求给集群Broker。除了RequestSendThread之外,ControllerChannelManager还定义了相应的管理方法,如添加Broker、移除Broker等。通过这些管理方法,Controller在集群扩缩容时能够快速地响应到这些变化,完成对应Broker连接的创建与销毁。 我们来回顾下这节课的重点。 * Controller端请求:Controller发送三类请求给Broker,分别是LeaderAndIsrRequest、StopReplicaRequest和UpdateMetadataRequest。 * RequestSendThread:该线程负责将请求发送给集群中的相关或所有Broker。 * 请求阻塞队列+RequestSendThread:Controller会为集群上所有Broker创建对应的请求阻塞队列和RequestSendThread线程。 其实,今天讲的所有东西都只是这节课的第二张图中“消费者”的部分,我们并没有详细了解请求是怎么被放到请求队列中的。接下来,我们就会针对这个问题,深入地去探讨Controller单线程的事件处理器是如何实现的。 ![](https://static001.geekbang.org/resource/image/00/b9/00fce28d26a94389f2bb5e957b650bb9.jpg) ## 课后讨论 你觉得,为每个Broker都创建一个RequestSendThread的方案有什么优缺点? 欢迎你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。