1.kafka源码阅读之MacBook Pro M1搭建Kafka2.7版本源码运行环境
2.源码解析kafka删除topic
3.kafka源码Topic的源码创建源码分析(附视频)
4.Kafka Logcleaner源码分析
5.SpringBoot系列SpringBoot整合Kafka(含源码)
6.Kafka消费者源码：重平衡（1）-初始化与FIND_COORDINATOR

kafka源码阅读之MacBook Pro M1搭建Kafka2.7版本源码运行环境

       在探索Kafka源码的过程中，决定搭建本地环境进行实际运行，源码以辅助理解和注释。源码由于日常开发中常使用Kafka 2.7版本，源码选择了在MacBook Pro M1笔记本上搭建此版本的源码源码环境。搭建过程中，源码分时图见底预警指标源码记录了遇到的源码障碍，方便未来再次搭建时不必从头开始。源码

       搭建Kafka 2.7源码环境需要准备以下基础环境：

       一、源码Zulu JDK1.8

       在MacBook Pro M1笔记本上，源码基本都已安装JDK，源码版本不同而已。源码使用的源码是Zulu JDK1.8版本，通过下载.dmg格式的源码一键安装，环境自动配置，源码安装路径通常在 /Library/Java/JavaVirtualMachines。

       二、Scala 2..1

       并未在系统里安装Scala，而是直接利用IDEA。按照Preferences -> Plugins -> Scala安装。选择IDEA的不同Scala JDK版本。

       三、安装Gradle6.6

       通过官网gradle.org/releases/下载Gradle6.6版本。如国内下载速度较慢，可直接从百度网盘下载安装包。安装完成后，解压并放置在目录/Users/helloword/software/gradle-6.6，通过mac终端执行指令配置环境。

       四、购买app 源码Zookeeper3.4.6安装

       直接从百度网盘下载zookeeper-3.4.6.tar.gz包，解压后放置在三台机器的/app目录下。在每个目录中创建data子目录，并建立myid文件，按照特定数字填写。在zoo.cfg文件中进行配置并复制至其他机器。

       五、Kafka2.7源码部署

       从官网下载Kafka 2.7源码，或从百度网盘获取。解压至目录/Users/helloword/software/kafka/kafka-2.7.0-src，并通过Gradle构建环境。在mac终端执行指令，生成gradle-wrapper.jar，配置依赖。将源码导入IDEA，加载Gradle构建的项目。

       六、源码运行

       确保源码运行打印日志，需将log4j.properties复制到core的 resources目录，并在build.gradle中添加log4配置。修改config/server.properties配置，包括zookeeper路径和broker的ip。配置server、consumer、producer三个进程，确保Kafka服务、消费者和生产者能够正常工作。

       整个Kafka 2.7版本源码的swf 网站源码本地搭建步骤完成。后续计划撰写系列文章总结阅读源码的经验。关注公众号写代码的朱季谦，获取更多分类归纳的博客。

源码解析kafka删除topic

       本文以kafka0.8.2.2为例，解析如何删除一个topic以及其背后的关键技术和源码实现过程。

       删除一个topic涉及两个关键点：配置删除参数以及执行删除操作。

       首先，配置参数`delete.topic.enable`为`True`，这是Broker级别的配置，用于指示kafka是否允许执行topic删除操作。

       其次，执行命令`bin/kafka-topics.sh --zookeeper zk_host:port/chroot --delete --topic my_topic_name`，此命令指示kafka删除指定的topic。

       若未配置`delete.topic.enable`为`True`，topic仅被标记为删除状态，而非立即清除。此时，通常的做法是手动删除Zookeeper中的topic信息和日志，但这仅会清除Zookeeper的数据，并不会真正清除kafkaBroker内存中的topic数据。因此，最佳做法是配置`delete.topic.enable`为`True`，然后重启kafka。

       接下来，我们介绍几个关键类和它们在删除topic过程中的作用。

       1. **PartitionStateMachine**：该类代表分区的状态机，决定分区的当前状态及其转移。状态包括：NonExistentPartition、dedecms源码分析NewPartition、OnlinePartition、OfflinePartition。

       2. **ReplicaManager**：负责管理当前机器的所有副本，处理读写、删除等具体操作。读写操作流程包括获取partition对象，再获取Replica对象，接着获取Log对象，并通过其管理的Segment对象将数据写入、读出。

       3. **ReplicaStateMachine**：副本的状态机，决定副本的当前状态和状态之间的转移。状态包括：NewReplica、OnlineReplica、OfflineReplica、ReplicaDeletionStarted、ReplicaDeletionSuccessful、ReplicaDeletionIneligible、NonExistentReplica。

       4. **TopicDeletionManager**：管理topic删除的状态机，包括发布删除命令、监听并开始删除topic、以及执行删除操作。

       在删除topic的过程中，分为四个阶段：客户端执行删除命令、未配置`delete.topic.enable`的流水、配置了`delete.topic.enable`的刮刮卡源码下载流水、以及手动删除Zookeeper上topic信息和磁盘数据。

       客户端执行删除命令时，会在"/admin/delete_topics"目录下创建topicName节点。

       未配置`delete.topic.enable`时，topic删除流程涉及监听topic删除命令、判断`delete.topic.enable`状态、标记topic为不可删除、以及队列删除topic任务。

       配置了`delete.topic.enable`时，额外步骤包括停止删除topic、检查特定条件、更新删除topic集合、激活删除线程、执行删除操作，如解除分区变动监听、清除内存数据结构、删除副本数据、删除Zookeeper节点信息等。

       关于手动删除Zookeeper上topic信息和磁盘数据，通常做法是删除Zookeeper的topic相关信息及磁盘数据，但这可能导致部分内存数据未清除。是否会有隐患，需要进一步测试。

       总结而言，kafka的topic删除流程基于Zookeeper实现，通过配置参数、执行命令、管理状态机以及清理相关数据，以实现topic的有序删除。正确配置`delete.topic.enable`并执行删除操作是确保topic完全清除的关键步骤。

kafka源码Topic的创建源码分析(附视频)

       关于Kafka Topic创建的源码分析，可以从kafka-topic.sh脚本的入口开始，它执行了kafka.admin.TopicCommand类。在创建Topic时，主要涉及AdminClientTopicService对象的创建和AdminClientClient创建Topics方法的调用，其中Controller负责处理客户端的CreateTopics请求。

       服务端的处理逻辑在KafkaRequestHandler.run()方法中，通过apis.handle(request)调用对应接口，如KafkaApis.handleCreateTopicsRequest，这个方法会触发adminManager.createTopics()，创建主题并监控其完成状态。创建的Topic配置和分区副本信息会被写入Zookeeper，如Topic配置和Topic的分区副本分配。

       当Controller监听到/brokers/topics/Topic名称的变更后，会触发Broker在磁盘上创建相关Log文件。如果Controller在创建过程中失败，如Controller挂掉，待重新选举后，创建过程会继续，直到Log文件被创建并同步到zk中。

       创建Topic时，zk上会创建特定节点，包括主题配置和分区信息。手动添加或删除/brokers/topics/节点将影响Topic的创建和管理。完整参数可通过sh bin/kafka-topic -help查看。

Kafka Logcleaner源码分析

       Kafka日志保留策略包括按时间/大小和compact两种。Logcleaner遵循compact策略清理日志，只保留最新的消息，当多个消息具有相同key时，只保留最新的一个。

       每个日志由两部分组成：clean和dirty。dirty部分可以进一步划分为cleanable和uncleanable。uncleanable部分不允许清理，包括活跃段和未达到compact延迟时间的段。

       清理过程由后台线程定期执行，选择最脏的日志进行清理，脏度由dirty部分字节数与总字节数的比例决定。清理前，Logcleaner构建一个key->last_offset映射，包含dirty部分的所有消息。清理后，日志文件过滤掉过期消息，并合并较小的连续段为较大文件。

       payload为null的消息被Logcleaner删除，这类消息在topic配置的时间内保留，然后被清理。清理过程需与幂等性和事务性生产者兼容，保留活跃生产者最后一批消息，直到产生新消息或生产者不活跃。只清理提交或终止事物中的消息，未提交事物中的消息不清理。

       Logcleaner通过cleanOrSleep方法启动清理，选择最脏日志，调用clean清理并合并段。在清理前计算tombstone的移除时间，确保在clean部分驻留一定时间后移除。清理过程包括构建offset映射，分组段文件并清理合并。

       Logcleaner的清理逻辑确保了高效和一致的日志管理，助力Kafka系统稳定运行。

SpringBoot系列SpringBoot整合Kafka(含源码)

       在现代微服务架构的构建中，消息队列扮演着关键角色，而Apache Kafka凭借其高吞吐量、可扩展性和容错性脱颖而出。本文将深入讲解如何在SpringBoot框架中集成Kafka，以实现实时数据传输和处理。

       Kafka是一个开源的流处理平台，由LinkedIn开发，专为大型实时数据流处理应用设计。它基于发布/订阅模式，支持分布式系统中的数据可靠传递，并可与Apache Storm、Hadoop、Spark等集成，应用于日志收集、大规模消息系统、用户活动跟踪、实时数据处理、指标聚合以及事件分发等场景。

       在集成SpringBoot和Kafka时，首先需要配置版本依赖。如果遇到如"Error connecting to node"的连接问题，可以尝试修改本地hosts文件，确保正确指定Kafka服务器的IP地址。成功整合后，SpringBoot将允许服务间高效地传递消息，避免消息丢失，极大地简化了开发过程。

       完整源码可通过关注公众号"架构殿堂"获取，回复"SpringBoot+Kafka"即可。最后，感谢您的支持和持续关注，"架构殿堂"公众号将不断更新AIGC、Java基础面试题、Netty、Spring Boot、Spring Cloud等实用内容，期待您的持续关注和学习。

Kafka消费者源码：重平衡（1）-初始化与FIND_COORDINATOR

       在Kafka 2.5.2的消费者组中，重平衡是关键，它定义了消费者如何根据订阅关系调整对Topic分区的分配。当消费者数量、订阅的Topic或GroupCoordinator所在的Broker发生变更时，会触发重平衡。

       消费者组状态由GroupState类管理，共有五个状态：Empty（无成员）、PreparingRebalance（加入中）、CompletingRebalance（等待分配）、Stable（已平衡）和Dead（元数据已删除）。状态间的转换基于预先定义的前置状态。例如，从Empty到PreparingRebalance，预示着重平衡的开始。

       重平衡过程分为几个步骤，首先是消费者和Broker之间的协调。服务端启动时，GroupCoordinator组件即已就绪，而Consumer通过ConsumerCoordinator与之通信。在启动时，消费者首先会通过FindCoordinatorRequest找到GroupCoordinator，通过最小负载节点发送请求，然后服务端确定哪个Broker负责协调，如groupId的hash值对consumer_offsets分区数取模确定。

       一旦找到GroupCoordinator，消费者会发送JoinGroupRequest。后续步骤如SYNC_GROUP和HEARTBEAT确保消费者与协调器保持同步。这部分详细内容在后续的文章中会进一步探讨。