Kafka请求处理模块(一):RequestChannel的Request与Response

本文详细解析了Kafka中RequestChannel的工作原理,包括Request与Response的定义、RequestContext的作用及如何解析Request等内容。

RequestChannel,顾名思义,就是传输 Request/Response 的通道。现在我们先看看RequestChannel 源码中的 Request 定义

Request

sealed trait BaseRequest
case object ShutdownRequest extends BaseRequest

class Request(val processor: Int, //processor 是 Processor 线程的序号,即这个请求是由哪个 Processor 线程接收处理的
                //为什么要保存 Processor 线程序号呢?这是因为,当 Request 被后面的 I/O 线程处理完成后,还要依靠 Processor 线程发送 Response 给请求发送方,
                //因此,Request 中必须记录它之前是被哪个 Processor 线程接收的。
				// Processor 线程仅仅是网络接收线程,不会执行真正的 Request 请求处理逻辑,那是 I/O 线程负责的事情。
                val context: RequestContext, // context 是用来标识请求上下文信息,具体定义见下面RequestContext
                val startTimeNanos: Long, // startTimeNanos 记录了 Request 对象被创建的时间,主要用于各种时间统计指标的计算。
                memoryPool: MemoryPool, // memoryPool 表示源码定义的一个非阻塞式的内存缓冲区,主要作用是避免 Request 对象无限使用内存。
                @volatile private var buffer: ByteBuffer, //buffer 是真正保存 Request 对象内容的字节缓冲区。
                // Request 发送方必须按照 Kafka RPC 协议规定的格式向该缓冲区写入字节,否则将抛出 InvalidRequestException 异常
                metrics: RequestChannel.Metrics // metrics 是 Request 相关的各种监控指标的一个管理类。它里面构建了一个 Map,封装了所有的请求 JMX 指标。
               ) extends BaseRequest {
  ......
}

RequestContext
context 是用来标识请求上下文信息的。Kafka 源码中定义了 RequestContext 类,顾名思义,它保存了有关 Request 的所有上下文信息。RequestContext 类定义在 clients 工程中

public class RequestContext implements AuthorizableRequestContext {
    public final RequestHeader header; // Request头部数据,主要是一些对用户不可见的元数据信息,如Request类型、Request API版本、clientId等
    public final String connectionId; // Request发送方的TCP连接串标识,由Kafka根据一定规则定义,主要用于表示TCP连接
    public final InetAddress clientAddress; // Request发送方IP地址
    public final KafkaPrincipal principal;  // Kafka用户认证类,用于认证授权
    public final ListenerName listenerName; // 监听器名称,可以是预定义的监听器(如PLAINTEXT),也可自行定义
    public final SecurityProtocol securityProtocol; // 安全协议类型,目前支持4种:PLAINTEXT、SSL、SASL_PLAINTEXT、SASL_SSL
    public final ClientInformation clientInformation; // 用户自定义的一些连接方信息
    // 从给定的ByteBuffer中提取出Request和对应的Size值
    public RequestAndSize parseRequest(ByteBuffer buffer) {
        if (isUnsupportedApiVersionsRequest()) {
            // Unsupported ApiVersion requests are treated as v0 requests and are not parsed
            // 不支持的ApiVersions请求类型被视为是V0版本的请求,并且不做解析操作,直接返回
            ApiVersionsRequest apiVersionsRequest = new ApiVersionsRequest(new ApiVersionsRequestData(), (short) 0, header.apiVersion());
            return new RequestAndSize(apiVersionsRequest, 0);
        } else {
            // 从请求头部数据中获取ApiKeys信息
            ApiKeys apiKey = header.apiKey();
            try {
                // 从请求头部数据中获取版本信息
                short apiVersion = header.apiVersion();
                // 解析请求
                Struct struct = apiKey.parseRequest(apiVersion, buffer);
                AbstractRequest body = AbstractRequest.parseRequest(apiKey, apiVersion, struct);
                // 封装解析后的请求对象以及请求大小返回
                return new RequestAndSize(body, struct.sizeOf());
            } catch (Throwable ex) {
                // 解析过程中出现任何问题都视为无效请求,抛出异常
                throw new InvalidRequestException("Error getting request for apiKey: " + apiKey +
                        ", apiVersion: " + header.apiVersion() +
                        ", connectionId: " + connectionId +
                        ", listenerName: " + listenerName +
                        ", principal: " + principal, ex);
            }
        }
    }
    // 其他Getter方法
    ......
}

Response

Kafka 为 Response 定义了 1 个抽象父类和 5 个具体子类

  • Response:定义 Response 的抽象基类。每个 Response 对象都包含了对应的 Request 对象。这个类里最重要的方法是 onComplete 方法,用来实现每类 Response 被处理后需要执行的回调逻辑。
  • SendResponse:Kafka 大多数 Request 处理完成后都需要执行一段回调逻辑,SendResponse 就是保存返回结果的 Response 子类。里面最重要的字段是 onCompletionCallback,即指定处理完成之后的回调逻辑。
  • NoResponse:有些 Request 处理完成后无需单独执行额外的回调逻辑。NoResponse 就是为这类 Response 准备的。
  • CloseConnectionResponse:用于出错后需要关闭 TCP 连接的场景,此时返回 CloseConnectionResponse 给 Request 发送方,显式地通知它关闭连接。
  • StartThrottlingResponse:用于通知 Broker 的 Socket Server 组件(后面几节课我会讲到它)某个 TCP 连接通信通道开始被限流(throttling)。
  • EndThrottlingResponse:与 StartThrottlingResponse 对应,通知 Broker 的 SocketServer 组件某个 TCP 连接通信通道的限流已结束。

Response 相关的代码部分

abstract class Response(val request: Request) {
  locally {
    val nowNs = Time.SYSTEM.nanoseconds
    request.responseCompleteTimeNanos = nowNs
    if (request.apiLocalCompleteTimeNanos == -1L)
      request.apiLocalCompleteTimeNanos = nowNs
  }
  def processor: Int = request.processor
  def responseString: Option[String] = Some("")
  def onComplete: Option[Send => Unit] = None
  override def toString: String
}

这个抽象基类只有一个属性字段:request。这就是说,每个 Response 对象都要保存它对应的 Request 对象。
onComplete 方法是调用指定回调逻辑的地方。SendResponse 类就是复写(Override)了这个方法
这里的 SendResponse 类继承了 Response 父类,并重新定义了 onComplete 方法。复写的逻辑很简单,就是指定输入参数 onCompleteCallback。

  class SendResponse(request: Request,
                     val responseSend: Send,
                     val responseAsString: Option[String],
                     val onCompleteCallback: Option[Send => Unit]) extends Response(request) {
    override def responseString: Option[String] = responseAsString

    override def onComplete: Option[Send => Unit] = onCompleteCallback

    override def toString: String =
      s"Response(type=Send, request=$request, send=$responseSend, asString=$responseAsString)"
  }

 

<think>好的,我需要帮助用户找到关于Java和Python后端实现算法模块、Json-RPC异步调用、WebSocket实时消息推送以及系统间通信的示例教程。首先,我需要分析用户的具体需求,然后结合已有的引用内容,整理出相关的示例和教程结构。 用户提到了几个关键技术点:算法模块、Json-RPC异步调用、WebSocket实时消息推送、数据处理和系统间通信。我需要分别针对这些点,用Java和Python提供示例,并确保引用正确的参考资料。 首先看算法模块。用户可能需要如何在Java和Python中实现并集成算法模块。比如,Java可以用Spring Boot,Python可以用FastAPI。引用[3]提到Python使用Django或FastAPI,C++模块通过gRPC或RESTful API通信,这里可以借鉴,但用户主要关注Java和Python,所以可能需要展示如何用这两种语言编写算法接口。 接下来是Json-RPC异步调用。Json-RPC是种远程过程调用协议,用户需要异步调用的示例。Java中可以使用异步HTTP客户端,Python可能有aiohttp库或类似工具。需要确保示例代码正确展示异步调用机制。 WebSocket实时消息推送部分,引用[1]提到了WebSocket适合实时监控和通知,引用[2]有Java的Netty示例连接服务器。这里需要提供Java和Python的WebSocket服务器和客户端示例。比如Java用Spring WebSocket,Python用FastAPI的WebSocket支持。 数据处理和系统间通信方面,引用[1]提到了消息队列如RabbitMQ和Kafka,引用[3]提到了gRPC和RESTful API。用户可能需要不同系统间数据交换的示例,比如Java和Python之间通过消息队列或HTTP API通信。需要展示如何设置生产者和消费者,或者如何通过API进行数据传递。 需要确保每个示例代码符合用户给定的格式要求:行内数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$,虽然目前问题可能不涉及数学公式,但需要保持LaTeX语法正确。此外,生成的相关问题需要围绕这些技术点,帮助用户进步深入学习。 现在需要组织这些内容,分步骤解释每个技术点的实现,并引用相关参考资料。例如,在WebSocket部分,可以引用[1]和[2],在系统间通信部分引用[1]和[3]。同时,示例代码要正确,比如Java使用Netty或Spring,Python使用FastAPI或aiohttp。 最后,生成的相关问题应涵盖性能优化、具体实现细节、技术选型比较等,帮助用户扩展知识。确保回答结构清晰,逐步引导用户实现各个模块,并保持语言口语化,避免使用专业术语过多,但必要时需准确使用。</think>以下是根据需求整理的技术实现方案及示例教程,结合Java/Python技术栈实现算法模块、异步通信和实时推送: ### 、算法模块集成方案 1. **Java算法模块**(Spring Boot) ```java // 快速排序算法接口 @RestController public class AlgorithmController { @PostMapping("/sort") public CompletableFuture<List<Integer>> quickSort(@RequestBody List<Integer> data) { return CompletableFuture.supplyAsync(() -> { if (data.size() <= 1) return data; int pivot = data.get(0); List<Integer> less = data.stream().filter(x -> x < pivot).collect(Collectors.toList()); List<Integer> greater = data.stream().filter(x -> x >= pivot).collect(Collectors.toList()); return Stream.concat(quickSort(less).stream(), Stream.concat(Stream.of(pivot), quickSort(greater).stream())) .collect(Collectors.toList()); }); } } ``` 2. **Python算法模块**(FastAPI) ```python from fastapi import BackgroundTasks async def async_quicksort(arr: list) -> list: if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[0] return await async_quicksort([x for x in arr[1:] if x < pivot]) + [pivot] + await async_quicksort([x for x in arr[1:] if x >= pivot]) ``` ### 二、Json-RPC异步通信 1. **Java客户端调用Python服务**(使用WebClient) ```java WebClient client = WebClient.create("http://python-service/rpc"); Mono<JsonNode> response = client.post() .bodyValue("{ \"jsonrpc\": \"2.0\", \"method\": \"async_quicksort\", \"params\": [5,3,7,1], \"id\": 1 }") .retrieve() .bodyToMono(JsonNode.class); response.subscribe(result -> System.out.println("异步结果:" + result)); ``` 2. **Python服务端实现**(使用aiohttp) ```python from aiohttp import web async def handle_rpc(request): data = await request.json() if data['method'] == 'async_quicksort': result = await async_quicksort(data['params']) return web.json_response({"jsonrpc": "2.0", "result": result, "id": data['id']}) ``` ### 三、WebSocket实时消息推送 1. **Java服务端实现**(Netty框架) ```java @Sharable public class WebSocketHandler extends SimpleChannelInboundHandler<TextWebSocketFrame> { @Override protected void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, TextWebSocketFrame msg) { ctx.channel().writeAndFlush(new TextWebSocketFrame("处理进度:" + System.currentTimeMillis())); } } // 配置参考Netty的WebSocket初始化器[^2] ``` 2. **Python客户端实现** ```python import websockets async def listen_updates(): async with websockets.connect('ws://java-server/updates') as ws: async for message in ws: print(f"收到实时更新: {message}") ``` ### 四、系统间通信架构 1. **混合架构数据流**: ``` Python算法服务(FastAPI) ↑↓ JSON-RPC Java业务系统(Spring Boot) ↑↓ WebSocket 前端监控面板 ↓ 消息队列 → Kafka实时数据管道[^1] ``` 2. **跨语言通信示例**(Java调用Python): ```java // 使用HTTP2客户端发送gRPC请求[^3] ManagedChannel channel = ManagedChannelBuilder.forAddress("python-service", 50051) .usePlaintext() .build(); AlgorithmServiceGrpc.AlgorithmServiceFutureStub stub = AlgorithmServiceGrpc.newFutureStub(channel); ListenableFuture<SortResponse> response = stub.quickSort(SortRequest.newBuilder().addAllData(Arrays.asList(3,1,4)).build()); ```
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