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Add km module kafka
This commit is contained in:
leewei
597
docs/zh/Kafka分享/Kafka Controller /TopicCommand之创建Topic源码解析.md
Normal file
597
docs/zh/Kafka分享/Kafka Controller /TopicCommand之创建Topic源码解析.md
Normal file
@@ -0,0 +1,597 @@
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## 脚本参数
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`sh bin/kafka-topic -help` 查看更具体参数
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下面只是列出了跟` --create` 相关的参数
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| 参数 |描述 |例子|
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|--|--|--|
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|`--bootstrap-server ` 指定kafka服务|指定连接到的kafka服务; 如果有这个参数,则 `--zookeeper`可以不需要|--bootstrap-server localhost:9092 |
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|`--zookeeper`|弃用, 通过zk的连接方式连接到kafka集群;|--zookeeper localhost:2181 或者localhost:2181/kafka|
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|`--replication-factor `|副本数量,注意不能大于broker数量;如果不提供,则会用集群中默认配置|--replication-factor 3 |
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|`--partitions`|分区数量|当创建或者修改topic的时候,用这个来指定分区数;如果创建的时候没有提供参数,则用集群中默认值; 注意如果是修改的时候,分区比之前小会有问题|--partitions 3 |
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|`--replica-assignment `|副本分区分配方式;创建topic的时候可以自己指定副本分配情况; |`--replica-assignment` BrokerId-0:BrokerId-1:BrokerId-2,BrokerId-1:BrokerId-2:BrokerId-0,BrokerId-2:BrokerId-1:BrokerId-0 ; 这个意思是有三个分区和三个副本,对应分配的Broker; 逗号隔开标识分区;冒号隔开表示副本|
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| `--config `<String: name=value> |用来设置topic级别的配置以覆盖默认配置;**只在--create 和--bootstrap-server 同时使用时候生效**; 可以配置的参数列表请看文末附件 |例如覆盖两个配置 `--config retention.bytes=123455 --config retention.ms=600001`|
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|`--command-config` <String: command 文件路径> |用来配置客户端Admin Client启动配置,**只在--bootstrap-server 同时使用时候生效**;|例如:设置请求的超时时间 `--command-config config/producer.proterties `; 然后在文件中配置 request.timeout.ms=300000|
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|`--create`|命令方式; 表示当前请求是创建Topic|`--create`|
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## 创建Topic脚本
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**zk方式(不推荐)**
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```shell
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bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic test
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```
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<font color="red">需要注意的是--zookeeper后面接的是kafka的zk配置, 假如你配置的是localhost:2181/kafka 带命名空间的这种,不要漏掉了 </font>
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**kafka版本 >= 2.2 支持下面方式（推荐）**
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```shell
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bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server localhost:9092 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic test
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```
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当前分析的kafka源码版本为 `kafka-2.5`
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## 创建Topic 源码分析
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<font color="red">温馨提示: 如果阅读源码略显枯燥,你可以直接看源码总结以及后面部分</font>
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首先我们找到源码入口处, 查看一下 `kafka-topic.sh`脚本的内容
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`exec $(dirname $0)/kafka-run-class.sh kafka.admin.TopicCommand "$@"`
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最终是执行了`kafka.admin.TopicCommand`这个类，找到这个地方之后就可以断点调试源码了,用IDEA启动
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记得配置一下入参
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比如: `--create --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --partitions 3 --topic test_create_topic3`
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### 1. 源码入口
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上面的源码主要作用是
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1. 根据是否有传入参数`--zookeeper` 来判断创建哪一种 对象`topicService`
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如果传入了`--zookeeper` 则创建 类 `ZookeeperTopicService`的对象
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否则创建类`AdminClientTopicService`的对象(我们主要分析这个对象)
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2. 根据传入的参数类型判断是创建topic还是删除等等其他 判断依据是 是否在参数里传入了`--create`
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### 2. 创建AdminClientTopicService 对象
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> `val topicService = new AdminClientTopicService(createAdminClient(commandConfig, bootstrapServer))`
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#### 2.1 先创建 Admin
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```scala
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object AdminClientTopicService {
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def createAdminClient(commandConfig: Properties, bootstrapServer: Option[String]): Admin = {
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bootstrapServer match {
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case Some(serverList) => commandConfig.put(CommonClientConfigs.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, serverList)
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||||
case None =>
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||||
}
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||||
Admin.create(commandConfig)
|
||||
}
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||||
def apply(commandConfig: Properties, bootstrapServer: Option[String]): AdminClientTopicService =
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||||
new AdminClientTopicService(createAdminClient(commandConfig, bootstrapServer))
|
||||
}
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```
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1. 如果有入参`--command-config` ,则将这个文件里面的参数都放到map `commandConfig`里面, 并且也加入`bootstrap.servers`的参数;假如配置文件里面已经有了`bootstrap.servers`配置，那么会将其覆盖
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2. 将上面的`commandConfig` 作为入参调用`Admin.create(commandConfig)`创建 Admin; 这个时候调用的Client模块的代码了, 从这里我们就可以看出,我们调用`kafka-topic.sh`脚本实际上是kafka模拟了一个客户端`Client`来创建Topic的过程;
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### 3. AdminClientTopicService.createTopic 创建Topic
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` topicService.createTopic(opts)`
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```scala
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case class AdminClientTopicService private (adminClient: Admin) extends TopicService {
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||||
override def createTopic(topic: CommandTopicPartition): Unit = {
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||||
//如果配置了副本副本数--replication-factor 一定要大于0
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||||
if (topic.replicationFactor.exists(rf => rf > Short.MaxValue || rf < 1))
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||||
throw new IllegalArgumentException(s"The replication factor must be between 1 and ${Short.MaxValue} inclusive")
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||||
//如果配置了--partitions 分区数 必须大于0
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||||
if (topic.partitions.exists(partitions => partitions < 1))
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||||
throw new IllegalArgumentException(s"The partitions must be greater than 0")
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||||
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||||
//查询是否已经存在该Topic
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||||
if (!adminClient.listTopics().names().get().contains(topic.name)) {
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||||
val newTopic = if (topic.hasReplicaAssignment)
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||||
//如果指定了--replica-assignment参数；则按照指定的来分配副本
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||||
new NewTopic(topic.name, asJavaReplicaReassignment(topic.replicaAssignment.get))
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||||
else {
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||||
new NewTopic(
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||||
topic.name,
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||||
topic.partitions.asJava,
|
||||
topic.replicationFactor.map(_.toShort).map(Short.box).asJava)
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||||
}
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||||
// 将配置--config 解析成一个配置map
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||||
val configsMap = topic.configsToAdd.stringPropertyNames()
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.asScala
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.map(name => name -> topic.configsToAdd.getProperty(name))
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.toMap.asJava
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||||
newTopic.configs(configsMap)
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||||
//调用adminClient创建Topic
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||||
val createResult = adminClient.createTopics(Collections.singleton(newTopic))
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||||
createResult.all().get()
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||||
println(s"Created topic ${topic.name}.")
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||||
} else {
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||||
throw new IllegalArgumentException(s"Topic ${topic.name} already exists")
|
||||
}
|
||||
}
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```
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1. 检查各项入参是否有问题
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2. `adminClient.listTopics()`,然后比较是否已经存在待创建的Topic;如果存在抛出异常;
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3. 判断是否配置了参数`--replica-assignment` ; 如果配置了,那么Topic就会按照指定的方式来配置副本情况
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4. 解析配置`--config ` 配置放到` configsMap`中; `configsMap`给到`NewTopic`对象
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5. 调用`adminClient.createTopics`创建Topic; 它是如何创建Topic的呢？往下分析源码
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#### 3.1 KafkaAdminClient.createTopics(NewTopic) 创建Topic
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```java
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||||
@Override
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public CreateTopicsResult createTopics(final Collection<NewTopic> newTopics,
|
||||
final CreateTopicsOptions options) {
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||||
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||||
//省略部分源码...
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||||
Call call = new Call("createTopics", calcDeadlineMs(now, options.timeoutMs()),
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||||
new ControllerNodeProvider()) {
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
public CreateTopicsRequest.Builder createRequest(int timeoutMs) {
|
||||
return new CreateTopicsRequest.Builder(
|
||||
new CreateTopicsRequestData().
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||||
setTopics(topics).
|
||||
setTimeoutMs(timeoutMs).
|
||||
setValidateOnly(options.shouldValidateOnly()));
|
||||
}
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||||
|
||||
@Override
|
||||
public void handleResponse(AbstractResponse abstractResponse) {
|
||||
//省略
|
||||
}
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||||
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||||
@Override
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||||
void handleFailure(Throwable throwable) {
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||||
completeAllExceptionally(topicFutures.values(), throwable);
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||||
}
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||||
};
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||||
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||||
}
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```
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这个代码里面主要看下Call里面的接口; 先不管Kafka如何跟服务端进行通信的细节; 我们主要关注创建Topic的逻辑;
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1. `createRequest`会构造一个请求参数`CreateTopicsRequest` 例如下图
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2. 选择ControllerNodeProvider这个节点发起网络请求
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可以清楚的看到, 创建Topic这个操作是需要Controller来执行的;
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### 4. 发起网络请求
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[==>服务端客户端网络模型 ](TODO)
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### 5. Controller角色的服务端接受请求处理逻辑
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首先找到服务端处理客户端请求的 **源码入口** ⇒ `KafkaRequestHandler.run()`
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主要看里面的 `apis.handle(request)` 方法; 可以看到客户端的请求都在`request.bodyAndSize()`里面
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#### 5.1 KafkaApis.handle(request) 根据请求传递Api调用不同接口
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进入方法可以看到根据`request.header.apiKey` 调用对应的方法,客户端传过来的是`CreateTopics`
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#### 5.2 KafkaApis.handleCreateTopicsRequest 处理创建Topic的请求
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```java
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def handleCreateTopicsRequest(request: RequestChannel.Request): Unit = {
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||||
// 部分代码省略
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||||
//如果当前Broker不是属于Controller的话,就抛出异常
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if (!controller.isActive) {
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||||
createTopicsRequest.data.topics.asScala.foreach { topic =>
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||||
results.add(new CreatableTopicResult().setName(topic.name).
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||||
setErrorCode(Errors.NOT_CONTROLLER.code))
|
||||
}
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||||
sendResponseCallback(results)
|
||||
} else {
|
||||
// 部分代码省略
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||||
}
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||||
adminManager.createTopics(createTopicsRequest.data.timeoutMs,
|
||||
createTopicsRequest.data.validateOnly,
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||||
toCreate,
|
||||
authorizedForDescribeConfigs,
|
||||
handleCreateTopicsResults)
|
||||
}
|
||||
}
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||||
```
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1. 判断当前处理的broker是不是Controller,如果不是Controller的话直接抛出异常,从这里可以看出,CreateTopic这个操作必须是Controller来进行, 出现这种情况有可能是客户端发起请求的时候Controller已经变更;
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2. 鉴权 [【Kafka源码】kafka鉴权机制]()
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3. 调用`adminManager.createTopics()`
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#### 5.3 adminManager.createTopics()
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||||
> 创建主题并等等主题完全创建,回调函数将会在超时、错误、或者主题创建完成时触发
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该方法过长,省略部分代码
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```scala
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||||
def createTopics(timeout: Int,
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||||
validateOnly: Boolean,
|
||||
toCreate: Map[String, CreatableTopic],
|
||||
includeConfigsAndMetatadata: Map[String, CreatableTopicResult],
|
||||
responseCallback: Map[String, ApiError] => Unit): Unit = {
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||||
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||||
// 1. map over topics creating assignment and calling zookeeper
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||||
val brokers = metadataCache.getAliveBrokers.map { b => kafka.admin.BrokerMetadata(b.id, b.rack) }
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||||
val metadata = toCreate.values.map(topic =>
|
||||
try {
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||||
//省略部分代码
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||||
//检查Topic是否存在
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||||
//检查 --replica-assignment参数和 (--partitions || --replication-factor ) 不能同时使用
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||||
// 如果(--partitions || --replication-factor ) 没有设置,则使用 Broker的配置(这个Broker肯定是Controller)
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||||
// 计算分区副本分配方式
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||||
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||||
createTopicPolicy match {
|
||||
case Some(policy) =>
|
||||
//省略部分代码
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||||
adminZkClient.validateTopicCreate(topic.name(), assignments, configs)
|
||||
if (!validateOnly)
|
||||
adminZkClient.createTopicWithAssignment(topic.name, configs, assignments)
|
||||
|
||||
case None =>
|
||||
if (validateOnly)
|
||||
//校验创建topic的参数准确性
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||||
adminZkClient.validateTopicCreate(topic.name, assignments, configs)
|
||||
else
|
||||
//把topic相关数据写入到zk中
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||||
adminZkClient.createTopicWithAssignment(topic.name, configs, assignments)
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
}
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||||
```
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||||
1. 做一些校验检查
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||||
①.检查Topic是否存在
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||||
②. 检查` --replica-assignment`参数和 (`--partitions || --replication-factor` ) 不能同时使用
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||||
③.如果(`--partitions || --replication-factor` ) 没有设置,则使用 Broker的配置(这个Broker肯定是Controller)
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||||
④.计算分区副本分配方式
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||||
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2. `createTopicPolicy` 根据Broker是否配置了创建Topic的自定义校验策略; 使用方式是自定义实现`org.apache.kafka.server.policy.CreateTopicPolicy`接口;并 在服务器配置 `create.topic.policy.class.name=自定义类`; 比如我就想所有创建Topic的请求分区数都要大于10; 那么这里就可以实现你的需求了
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||||
3. `createTopicWithAssignment`把topic相关数据写入到zk中; 进去分析一下
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#### 5.4 写入zookeeper数据
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我们进入到` adminZkClient.createTopicWithAssignment(topic.name, configs, assignments)
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||||
`看看有哪些数据写入到了zk中;
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||||
```scala
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||||
def createTopicWithAssignment(topic: String,
|
||||
config: Properties,
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||||
partitionReplicaAssignment: Map[Int, Seq[Int]]): Unit = {
|
||||
validateTopicCreate(topic, partitionReplicaAssignment, config)
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||||
|
||||
// 将topic单独的配置写入到zk中
|
||||
zkClient.setOrCreateEntityConfigs(ConfigType.Topic, topic, config)
|
||||
|
||||
// 将topic分区相关信息写入zk中
|
||||
writeTopicPartitionAssignment(topic, partitionReplicaAssignment.mapValues(ReplicaAssignment(_)).toMap, isUpdate = false)
|
||||
}
|
||||
|
||||
```
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||||
源码就不再深入了,这里直接详细说明一下
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||||
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||||
**写入Topic配置信息**
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||||
1. 先调用`SetDataRequest`请求往节点` /config/topics/Topic名称` 写入数据; 这里
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||||
一般这个时候都会返回 `NONODE (NoNode)`;节点不存在; 假如zk已经存在节点就直接覆盖掉
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||||
2. 节点不存在的话,就发起`CreateRequest`请求,写入数据; 并且节点类型是**持久节点**
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||||
这里写入的数据,是我们入参时候传的topic配置`--config`; 这里的配置会覆盖默认配置
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||||
**写入Topic分区副本信息**
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||||
1. 将已经分配好的副本分配策略写入到 `/brokers/topics/Topic名称` 中; 节点类型 **持久节点**
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||||
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|
||||
**具体跟zk交互的地方在**
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||||
`ZookeeperClient.send()` 这里包装了很多跟zk的交互;
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### 6. Controller监听 `/brokers/topics/Topic名称`, 通知Broker将分区写入磁盘
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||||
> Controller 有监听zk上的一些节点; 在上面的流程中已经在zk中写入了 `/brokers/topics/Topic名称` ; 这个时候Controller就监听到了这个变化并相应;
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||||
`KafkaController.processTopicChange`
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||||
```scala
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||||
private def processTopicChange(): Unit = {
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||||
//如果处理的不是Controller角色就返回
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||||
if (!isActive) return
|
||||
//从zk中获取 `/brokers/topics 所有Topic
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||||
val topics = zkClient.getAllTopicsInCluster
|
||||
//找出哪些是新增的
|
||||
val newTopics = topics -- controllerContext.allTopics
|
||||
//找出哪些Topic在zk上被删除了
|
||||
val deletedTopics = controllerContext.allTopics -- topics
|
||||
controllerContext.allTopics = topics
|
||||
|
||||
|
||||
registerPartitionModificationsHandlers(newTopics.toSeq)
|
||||
val addedPartitionReplicaAssignment = zkClient.getFullReplicaAssignmentForTopics(newTopics)
|
||||
deletedTopics.foreach(controllerContext.removeTopic)
|
||||
addedPartitionReplicaAssignment.foreach {
|
||||
case (topicAndPartition, newReplicaAssignment) => controllerContext.updatePartitionFullReplicaAssignment(topicAndPartition, newReplicaAssignment)
|
||||
}
|
||||
info(s"New topics: [$newTopics], deleted topics: [$deletedTopics], new partition replica assignment " +
|
||||
s"[$addedPartitionReplicaAssignment]")
|
||||
if (addedPartitionReplicaAssignment.nonEmpty)
|
||||
onNewPartitionCreation(addedPartitionReplicaAssignment.keySet)
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
1. 从zk中获取 `/brokers/topics` 所有Topic跟当前Broker内存中所有Broker`controllerContext.allTopics`的差异; 就可以找到我们新增的Topic; 还有在zk中被删除了的Broker(该Topic会在当前内存中remove掉)
|
||||
2. 从zk中获取`/brokers/topics/{TopicName}` 给定主题的副本分配。并保存在内存中
|
||||
|
||||
4. 执行`onNewPartitionCreation`;分区状态开始流转
|
||||
|
||||
#### 6.1 onNewPartitionCreation 状态流转
|
||||
> 关于Controller的状态机 详情请看: [【kafka源码】Controller中的状态机](TODO)
|
||||
|
||||
```scala
|
||||
/**
|
||||
* This callback is invoked by the topic change callback with the list of failed brokers as input.
|
||||
* It does the following -
|
||||
* 1. Move the newly created partitions to the NewPartition state
|
||||
* 2. Move the newly created partitions from NewPartition->OnlinePartition state
|
||||
*/
|
||||
private def onNewPartitionCreation(newPartitions: Set[TopicPartition]): Unit = {
|
||||
info(s"New partition creation callback for ${newPartitions.mkString(",")}")
|
||||
partitionStateMachine.handleStateChanges(newPartitions.toSeq, NewPartition)
|
||||
replicaStateMachine.handleStateChanges(controllerContext.replicasForPartition(newPartitions).toSeq, NewReplica)
|
||||
partitionStateMachine.handleStateChanges(
|
||||
newPartitions.toSeq,
|
||||
OnlinePartition,
|
||||
Some(OfflinePartitionLeaderElectionStrategy(false))
|
||||
)
|
||||
replicaStateMachine.handleStateChanges(controllerContext.replicasForPartition(newPartitions).toSeq, OnlineReplica)
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
1. 将待创建的分区状态流转为`NewPartition`;
|
||||
|
||||
2. 将待创建的副本 状态流转为`NewReplica`;
|
||||
|
||||
3. 将分区状态从刚刚的`NewPartition`流转为`OnlinePartition`
|
||||
0. 获取`leaderIsrAndControllerEpochs`; Leader为副本的第一个;
|
||||
1. 向zk中写入`/brokers/topics/{topicName}/partitions/` 持久节点; 无数据
|
||||
2. 向zk中写入`/brokers/topics/{topicName}/partitions/{分区号}` 持久节点; 无数据
|
||||
3. 向zk中写入`/brokers/topics/{topicName}/partitions/{分区号}/state` 持久节点; 数据为`leaderIsrAndControllerEpoch`
|
||||
4. 向副本所属Broker发送[`leaderAndIsrRequest`]()请求
|
||||
5. 向所有Broker发送[`UPDATE_METADATA` ]()请求
|
||||
4. 将副本状态从刚刚的`NewReplica`流转为`OnlineReplica` ,更新下内存
|
||||
|
||||
关于分区状态机和副本状态机详情请看[【kafka源码】Controller中的状态机](TODO)
|
||||
|
||||
### 7. Broker收到LeaderAndIsrRequest 创建本地Log
|
||||
>上面步骤中有说到向副本所属Broker发送[`leaderAndIsrRequest`]()请求,那么这里做了什么呢
|
||||
>其实主要做的是 创建本地Log
|
||||
>
|
||||
代码太多,这里我们直接定位到只跟创建Topic相关的关键代码来分析
|
||||
`KafkaApis.handleLeaderAndIsrRequest->replicaManager.becomeLeaderOrFollower->ReplicaManager.makeLeaders...LogManager.getOrCreateLog`
|
||||
|
||||
```scala
|
||||
/**
|
||||
* 如果日志已经存在，只返回现有日志的副本否则如果 isNew=true 或者如果没有离线日志目录，则为给定的主题和给定的分区创建日志 否则抛出 KafkaStorageException
|
||||
*/
|
||||
def getOrCreateLog(topicPartition: TopicPartition, config: LogConfig, isNew: Boolean = false, isFuture: Boolean = false): Log = {
|
||||
logCreationOrDeletionLock synchronized {
|
||||
getLog(topicPartition, isFuture).getOrElse {
|
||||
// create the log if it has not already been created in another thread
|
||||
if (!isNew && offlineLogDirs.nonEmpty)
|
||||
throw new KafkaStorageException(s"Can not create log for $topicPartition because log directories ${offlineLogDirs.mkString(",")} are offline")
|
||||
|
||||
val logDirs: List[File] = {
|
||||
val preferredLogDir = preferredLogDirs.get(topicPartition)
|
||||
|
||||
if (isFuture) {
|
||||
if (preferredLogDir == null)
|
||||
throw new IllegalStateException(s"Can not create the future log for $topicPartition without having a preferred log directory")
|
||||
else if (getLog(topicPartition).get.dir.getParent == preferredLogDir)
|
||||
throw new IllegalStateException(s"Can not create the future log for $topicPartition in the current log directory of this partition")
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (preferredLogDir != null)
|
||||
List(new File(preferredLogDir))
|
||||
else
|
||||
nextLogDirs()
|
||||
}
|
||||
|
||||
val logDirName = {
|
||||
if (isFuture)
|
||||
Log.logFutureDirName(topicPartition)
|
||||
else
|
||||
Log.logDirName(topicPartition)
|
||||
}
|
||||
|
||||
val logDir = logDirs
|
||||
.toStream // to prevent actually mapping the whole list, lazy map
|
||||
.map(createLogDirectory(_, logDirName))
|
||||
.find(_.isSuccess)
|
||||
.getOrElse(Failure(new KafkaStorageException("No log directories available. Tried " + logDirs.map(_.getAbsolutePath).mkString(", "))))
|
||||
.get // If Failure, will throw
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val log = Log(
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dir = logDir,
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config = config,
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logStartOffset = 0L,
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recoveryPoint = 0L,
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maxProducerIdExpirationMs = maxPidExpirationMs,
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producerIdExpirationCheckIntervalMs = LogManager.ProducerIdExpirationCheckIntervalMs,
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scheduler = scheduler,
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time = time,
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brokerTopicStats = brokerTopicStats,
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logDirFailureChannel = logDirFailureChannel)
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if (isFuture)
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futureLogs.put(topicPartition, log)
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else
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currentLogs.put(topicPartition, log)
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info(s"Created log for partition $topicPartition in $logDir with properties " + s"{${config.originals.asScala.mkString(", ")}}.")
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// Remove the preferred log dir since it has already been satisfied
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preferredLogDirs.remove(topicPartition)
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log
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}
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}
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}
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```
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1. 如果日志已经存在，只返回现有日志的副本否则如果 isNew=true 或者如果没有离线日志目录，则为给定的主题和给定的分区创建日志 否则抛出` KafkaStorageException`
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详细请看 [【kafka源码】LeaderAndIsrRequest请求]()
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## 源码总结
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> 如果上面的源码分析,你不想看,那么你可以直接看这里的简洁叙述
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1. 根据是否有传入参数`--zookeeper` 来判断创建哪一种 对象`topicService`
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如果传入了`--zookeeper` 则创建 类 `ZookeeperTopicService`的对象
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否则创建类`AdminClientTopicService`的对象(我们主要分析这个对象)
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2. 如果有入参`--command-config` ,则将这个文件里面的参数都放到mapl类型 `commandConfig`里面, 并且也加入`bootstrap.servers`的参数;假如配置文件里面已经有了`bootstrap.servers`配置，那么会将其覆盖
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3. 将上面的`commandConfig `作为入参调用`Admin.create(commandConfig)`创建 Admin; 这个时候调用的Client模块的代码了, 从这里我们就可以猜测,我们调用`kafka-topic.sh`脚本实际上是kafka模拟了一个客户端Client来创建Topic的过程;
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4. 一些异常检查
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①.如果配置了副本副本数--replication-factor 一定要大于0
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②.如果配置了--partitions 分区数 必须大于0
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③.去zk查询是否已经存在该Topic
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5. 判断是否配置了参数`--replica-assignment` ; 如果配置了,那么Topic就会按照指定的方式来配置副本情况
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6. 解析配置`--config ` 配置放到`configsMap`中; configsMap给到NewTopic对象
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7. **将上面所有的参数包装成一个请求参数`CreateTopicsRequest` ；然后找到是`Controller`的节点发起请求(`ControllerNodeProvider`)**
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8. 服务端收到请求之后,开始根据`CreateTopicsRequest`来调用创建Topic的方法; 不过首先要判断一下自己这个时候是不是`Controller`; 有可能这个时候Controller重新选举了; 这个时候要抛出异常
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9. 服务端进行一下请求参数检查
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①.检查Topic是否存在
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②.检查 `--replica-assignment`参数和 (`--partitions` || `--replication-factor` ) 不能同时使用
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10. 如果(`--partitions` || `--replication-factor` ) 没有设置,则使用 Broker的默认配置(这个Broker肯定是Controller)
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11. 计算分区副本分配方式;如果是传入了 `--replica-assignment`;则会安装自定义参数进行组装;否则的话系统会自动计算分配方式; 具体详情请看 [【kafka源码】创建Topic的时候是如何分区和副本的分配规则 ]()
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12. `createTopicPolicy `根据Broker是否配置了创建Topic的自定义校验策略; 使用方式是自定义实现`org.apache.kafka.server.policy.CreateTopicPolicy`接口;并 在服务器配置 `create.topic.policy.class.name`=自定义类; 比如我就想所有创建Topic的请求分区数都要大于10; 那么这里就可以实现你的需求了
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13. **zk中写入Topic配置信息** 发起`CreateRequest`请求,这里写入的数据,是我们入参时候传的topic配置`--config`; 这里的配置会覆盖默认配置；并且节点类型是持久节点;**path** = `/config/topics/Topic名称`
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14. **zk中写入Topic分区副本信息** 发起`CreateRequest`请求 ,将已经分配好的副本分配策略 写入到 `/brokers/topics/Topic名称 `中; 节点类型 持久节点
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15. `Controller`监听zk上面的topic信息; 根据zk上变更的topic信息;计算出新增/删除了哪些Topic; 然后拿到新增Topic的 副本分配信息; 并做一些状态流转
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16. 向新增Topic所在Broker发送`leaderAndIsrRequest`请求,
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17. Broker收到`发送leaderAndIsrRequest请求`; 创建副本Log文件;
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## Q&A
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### 创建Topic的时候 在Zk上创建了哪些节点
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>接受客户端请求阶段：
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>1. topic的配置信息 ` /config/topics/Topic名称` 持久节点
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>2. topic的分区信息`/brokers/topics/Topic名称` 持久节点
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>
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>Controller监听zk节点`/brokers/topics`变更阶段
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>1. `/brokers/topics/{topicName}/partitions/ `持久节点; 无数据
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>2. 向zk中写入`/brokers/topics/{topicName}/partitions/{分区号}` 持久节点; 无数据
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>3. 向zk中写入`/brokers/topics/{topicName}/partitions/{分区号}/state` 持久节点;
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### 创建Topic的时候 什么时候在Broker磁盘上创建的日志文件
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>当Controller监听zk节点`/brokers/topics`变更之后,将新增的Topic 解析好的分区状态流转
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>`NonExistentPartition`->`NewPartition`->`OnlinePartition` 当流转到`OnlinePartition`的时候会像分区分配到的Broker发送一个`leaderAndIsrRequest`请求,当Broker们收到这个请求之后,根据请求参数做一些处理,其中就包括检查自身有没有这个分区副本的本地Log;如果没有的话就重新创建;
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### 如果我没有指定分区数或者副本数,那么会如何创建
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>我们都知道,如果我们没有指定分区数或者副本数, 则默认使用Broker的配置, 那么这么多Broker,假如不小心默认值配置不一样,那究竟使用哪一个呢？ 那肯定是哪台机器执行创建topic的过程,就是使用谁的配置;
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**所以是谁执行的？** 那肯定是Controller啊! 上面的源码我们分析到了,创建的过程,会指定Controller这台机器去进行;
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### 如果我手动删除了`/brokers/topics/`下的某个节点会怎么样？
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>在Controller中的内存中更新一下相关信息
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>其他Broker呢？TODO.
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### 如果我手动在zk中添加`/brokers/topics/{TopicName}`节点会怎么样
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>**先说结论:** 根据上面分析过的源码画出的时序图可以指定; 客户端发起创建Topic的请求,本质上是去zk里面写两个数据
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>1. topic的配置信息 ` /config/topics/Topic名称` 持久节点
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>2. topic的分区信息`/brokers/topics/Topic名称` 持久节点
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>所以我们绕过这一步骤直接去写入数据,可以达到一样的效果;不过我们的数据需要保证准确
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>因为在这一步已经没有了一些基本的校验了; 假如这一步我们写入的副本Brokerid不存在会怎样,从时序图中可以看到，`leaderAndIsrRequest请求`; 就不会正确的发送的不存在的BrokerId上,那么那台机器就不会创建Log文件;
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>
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>
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>**下面不妨让我们来验证一下;**
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>创建一个节点`/brokers/topics/create_topic_byhand_zk` 节点数据为下面数据;
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>```
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>{"version":2,"partitions":{"2":[3],"1":[3],"0":[3]},"adding_replicas":{},"removing_replicas":{}}
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>```
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>
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>这里我用的工具`PRETTYZOO`手动创建的,你也可以用命令行创建;
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>创建完成之后我们再看看本地有没有生成一个Log文件
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>
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>可以看到我们指定的Broker,已经生成了对应的分区副本Log文件;
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>而且zk中也写入了其他的数据
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>`在我们写入zk数据的时候，就已经确定好了哪个每个分区的Leader是谁了,那就是第一个副本默认为Leader`
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>
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### 如果写入`/brokers/topics/{TopicName}`节点之后Controller挂掉了会怎么样
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> **先说结论**：Controller 重新选举的时候,会有一些初始化的操作; 会把创建过程继续下去
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> 然后我们来模拟这么一个过程,先停止集群,然后再zk中写入`/brokers/topics/{TopicName}`节点数据; 然后再启动一台Broker;
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> **源码分析:** 我们之前分析过[Controller的启动过程与选举]() 有提到过,这里再提一下Controller当选之后有一个地方处理这个事情
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> ```
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> replicaStateMachine.startup()
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> partitionStateMachine.startup()
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> ```
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> 启动状态机的过程是不是跟上面的**6.1 onNewPartitionCreation 状态流转** 的过程很像; 最终都把状态流转到了`OnlinePartition`; 伴随着是不发起了`leaderAndIsrRequest`请求; 是不是Broker收到请求之后,创建本地Log文件了
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>
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## 附件
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### --config 可生效参数
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请以`sh bin/kafka-topic -help` 为准
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```xml
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configurations:
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cleanup.policy
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compression.type
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delete.retention.ms
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||||
file.delete.delay.ms
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flush.messages
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||||
flush.ms
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||||
follower.replication.throttled.
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||||
replicas
|
||||
index.interval.bytes
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||||
leader.replication.throttled.replicas
|
||||
max.compaction.lag.ms
|
||||
max.message.bytes
|
||||
message.downconversion.enable
|
||||
message.format.version
|
||||
message.timestamp.difference.max.ms
|
||||
message.timestamp.type
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||||
min.cleanable.dirty.ratio
|
||||
min.compaction.lag.ms
|
||||
min.insync.replicas
|
||||
preallocate
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||||
retention.bytes
|
||||
retention.ms
|
||||
segment.bytes
|
||||
segment.index.bytes
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||||
segment.jitter.ms
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||||
segment.ms
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unclean.leader.election.enable
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```
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<font color=red size=5>Tips:如果关于本篇文章你有疑问,可以在评论区留下,我会在**Q&A**部分进行解答 </font>
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<font color=red size=2>PS: 文章阅读的源码版本是kafka-2.5 </font>
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Reference in New Issue
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