KAFKA的啟動
直接執行Kafka.scala中的main方法（需要指定啟動引數，也就是server.properties的位置）來啟動Kafka。因為kafka依賴zookeeper，所以我們需要提前啟動zookeeper，然後在server.properties中指定zk地址後，啟動。
看一下main()方法：
def main(args: Array[String]): Unit = {
try {
// 載入對應的server.properties配置檔案,並生成Properties例項.
val serverProps = getPropsFromArgs(args)
//這裡生成一個KafkaServer的例項,這個例項生成時,會在例項中同時生成一個KafkaServer的例項,
// 生成KafkaServer例項前,需要先通過serverProps生成出一個KafkaConfig的例項.
val kafkaServerStartable = KafkaServerStartable.fromProps(serverProps)
// attach shutdown handler to catch control-c
Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread() {
override def run() = {
kafkaServerStartable.shutdown
}
})
// 停止 服務
kafkaServerStartable.startup
kafkaServerStartable.awaitShutdown
}
catch {
case e: Throwable =>
fatal(e)
System.exit(1)
}
System.exit(0)
}
複製程式碼根據properties生成server例項
getPropsFromArgs(args)，這一行很明確，就是從配置檔案中讀取我們配置的內容，然後賦值給serverProps。 KafkaServerStartable.fromProps(serverProps)，
object KafkaServerStartable {
def fromProps(serverProps: Properties) = {
KafkaMetricsReporter.startReporters(new VerifiableProperties(serverProps))
new KafkaServerStartable(KafkaConfig.fromProps(serverProps))
}
}
複製程式碼這塊主要是啟動了一個內部的監控服務（內部狀態監控）。
KafkaServer的啟動
下面是一個在java中常見的鉤子函式，在關閉時會啟動一些銷燬程式，保證程式安全關閉。kafkaServerStartable.startup。跟進去可以很清楚的看到，裡面呼叫的方法是KafkaServer中的startup方法：
// 啟動kafka的排程器,這個KafkaScheduler的例項生成時需要得到background.threads配置的值,預設是10個,用於配置後臺執行緒池的個數
def startup() {
try {
info("starting")
if(isShuttingDown.get)
throw new IllegalStateException("Kafka server is still shutting down, cannot re-start!")
if(startupComplete.get)
return
val canStartup = isStartingUp.compareAndSet(false, true)
if (canStartup) {
metrics = new Metrics(metricConfig, reporters, kafkaMetricsTime, true)
brokerState.newState(Starting)
// 啟動scheduler 例項
/* start scheduler */
kafkaScheduler.startup()
// 生產zk 初始化 並依賴 判斷 broker 是否發生變化
/* setup zookeeper */
zkUtils = initZk()
// 初始化建立並啟動LogManager的例項,
/* start log manager */
logManager = createLogManager(zkUtils.zkClient, brokerState)
logManager.startup()
// 如果broker.id的配置沒有配置(小於0的值時),同時broker.id.generation.enable配置為true,預設也就是true,
// 這個時候根據zk中/brokers/seqid路徑的version值,第一次從0開始,每次增加.並加上reserved.broker.max.id配置的值,預設是1000,
//來充當這個server的broker.id,同時把這個broker.id更新到logDir目錄下的meta.properties檔案中,
//下次讀取時,直接讀取這個配置檔案中的broker.id的值,而不需要重新進行建立.
/* generate brokerId */
config.brokerId = getBrokerId
this.logIdent = "[Kafka Server " + config.brokerId + "], "
// 啟動 kafka 的sockerServer
socketServer = new SocketServer(config, metrics, kafkaMetricsTime)
socketServer.startup()
//,生成並啟動ReplicaManager,此例項依賴kafkaScheduler與logManager例項.
/* start replica manager */
replicaManager = new ReplicaManager(config, metrics, time, kafkaMetricsTime, zkUtils, kafkaScheduler, logManager,
isShuttingDown)
replicaManager.startup()
//生成並啟動KafkaController例項,此使用用於控制當前的broker中的所有的leader的partition的操作.
/* start kafka controller */
kafkaController = new KafkaController(config, zkUtils, brokerState, kafkaMetricsTime, metrics, threadNamePrefix)
kafkaController.startup()
//生成並啟動GroupCoordinator的例項,這個是0.9新加入的一個玩意,用於對consumer中新加入的與partition的檢查,並對partition與consumer進行平衡操作.
/* start group coordinator */
groupCoordinator = GroupCoordinator(config, zkUtils, replicaManager, kafkaMetricsTime)
groupCoordinator.startup()
// 根據authorizer.class.name配置項配置的Authorizer的實現類,生成一個用於認證的例項,用於對使用者的操作進行認證.這個預設為不認證.
/* Get the authorizer and initialize it if one is specified.*/
authorizer = Option(config.authorizerClassName).filter(_.nonEmpty).map { authorizerClassName =>
val authZ = CoreUtils.createObject[Authorizer](authorizerClassName)
authZ.configure(config.originals())
authZ
}
// 成用於對外對外提供服務的KafkaApis例項,並設定當前的broker的狀態為執行狀態
/* start processing requests */
apis = new KafkaApis(socketServer.requestChannel, replicaManager, groupCoordinator,
kafkaController, zkUtils, config.brokerId, config, metadataCache, metrics, authorizer)
requestHandlerPool = new KafkaRequestHandlerPool(config.brokerId, socketServer.requestChannel, apis, config.numIoThreads)
brokerState.newState(RunningAsBroker)
Mx4jLoader.maybeLoad()
//生成動態配置修改的處理管理,主要是topic修改與client端配置的修改,並把已經存在的clientid對應的配置進行修改.
/* start dynamic config manager */
dynamicConfigHandlers = Map[String, ConfigHandler](ConfigType.Topic -> new TopicConfigHandler(logManager, config),
ConfigType.Client -> new ClientIdConfigHandler(apis.quotaManagers))
// Apply all existing client configs to the ClientIdConfigHandler to bootstrap the overrides
// TODO: Move this logic to DynamicConfigManager
AdminUtils.fetchAllEntityConfigs(zkUtils, ConfigType.Client).foreach {
case (clientId, properties) => dynamicConfigHandlers(ConfigType.Client).processConfigChanges(clientId, properties)
}
// 建立一個配置例項 併發起通知給個個block
// Create the config manager. start listening to notifications
dynamicConfigManager = new DynamicConfigManager(zkUtils, dynamicConfigHandlers)
dynamicConfigManager.startup()
/* tell everyone we are alive */
val listeners = config.advertisedListeners.map {case(protocol, endpoint) =>
if (endpoint.port == 0)
(protocol, EndPoint(endpoint.host, socketServer.boundPort(protocol), endpoint.protocolType))
else
(protocol, endpoint)
}
kafkaHealthcheck = new KafkaHealthcheck(config.brokerId, listeners, zkUtils, config.rack,
config.interBrokerProtocolVersion)
kafkaHealthcheck.startup()
// Now that the broker id is successfully registered via KafkaHealthcheck, checkpoint it
checkpointBrokerId(config.brokerId)
/* register broker metrics */
registerStats()
shutdownLatch = new CountDownLatch(1)
startupComplete.set(true)
isStartingUp.set(false)
AppInfoParser.registerAppInfo(jmxPrefix, config.brokerId.toString)
info("started")
}
}
catch {
case e: Throwable =>
fatal("Fatal error during KafkaServer startup. Prepare to shutdown", e)
isStartingUp.set(false)
shutdown()
throw e
}
}
複製程式碼首先判斷是否目前正在關閉中或者已經啟動了，這兩種情況直接丟擲異常。然後是一個CAS的操作isStartingUp，防止執行緒併發操作啟動，判斷是否可以啟動。如果可以啟動，就開始我們的啟動過程。
構造Metrics類 定義broker狀態為啟動中starting 啟動定時器kafkaScheduler.startup() 構造zkUtils：利用引數中的zk資訊，啟動一個zk客戶端 啟動檔案管理器：讀取zk中的配置資訊，包含__consumer_offsets和__system.topic__。重點是啟動一些定時任務，來刪除符合條件的記錄(cleanupLogs)，清理髒記錄(flushDirtyLogs)，把所有記錄寫到一個文字檔案中，防止在啟動時重啟所有的記錄檔案(checkpointRecoveryPointOffsets)。
/**
* Start the background threads to flush logs and do log cleanup
*/
def startup() {
/* Schedule the cleanup task to delete old logs */
if(scheduler != null) {
info("Starting log cleanup with a period of %d ms.".format(retentionCheckMs))
scheduler.schedule("kafka-log-retention",
cleanupLogs,
delay = InitialTaskDelayMs,
period = retentionCheckMs,
TimeUnit.MILLISECONDS)
info("Starting log flusher with a default period of %d ms.".format(flushCheckMs))
scheduler.schedule("kafka-log-flusher",
flushDirtyLogs,
delay = InitialTaskDelayMs,
period = flushCheckMs,
TimeUnit.MILLISECONDS)
scheduler.schedule("kafka-recovery-point-checkpoint",
checkpointRecoveryPointOffsets,
delay = InitialTaskDelayMs,
period = flushCheckpointMs,
TimeUnit.MILLISECONDS)
}
if(cleanerConfig.enableCleaner)
cleaner.startup()
}
複製程式碼