〇、前言
在上一篇文章《连Producer端的主线程模块运行原理都不清楚，就敢说自己精通Kafka》中，我们介绍了Main Thread的工作原理，那么在本篇文章中，我们继续介绍第二部分内容：RecordAccumulator。
在介绍原理之前，大家再重温一下Producer端的整体架构，图示如下所示：
这个图看不懂没有关系，我们会在介绍Producer端原理时一一介绍每个部分的含义及其所复杂的功能。
一、RecordAccumulator
在上文中，我们介绍了主线程（Main Thread）的执行流程，当我们使用KafkaProducer发送消息的时候，消息会经过拦截器（Interceptor）、序列化器（Serializer）和分区器（Partitioner），最后会暂存到消息收集器（RecordAccumulator）中，那么，本节就来针对其进行介绍。
RecordAccumulator的主要作用是暂存Main Thread发送过来的消息，然后Sender Thread就可以从RecordAccumulator中批量的获取到消息，减少单个消息获取的请求次数，提升性能效率。通过参数buffer.memory可以设置缓存大小（默认32M）。
properties.put(
ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 3210241024);
由于RecordAccumulator的缓存空间有限，如果空间被占满，那么当我们再次调用KafkaProducer的send(...)方法的时候，就会出现阻塞（默认60秒，可以通过参数max.block.ms来配置），如果阻塞超时，则会抛出异常。
properties.put(
ProducerConfig.MAX_BLOCK_MS_CONFIG, 60*1000);
在RecordAccumulator中，我们通过getOrCreateDeque(...)方法来创建存储消息的数据结构，即：存储ProducerBatch实例对象的双向队列Deque；源码如下所示：
private final ConcurrentMap<TopicPartition, Deque<ProducerBatch>> batches; // 主题分区：双向队列
private Deque<ProducerBatch> getOrCreateDeque(TopicPartition tp) {
Deque<ProducerBatch> d = this.batches.get(tp);
if (d != null)
return d;
d = new ArrayDeque<>(); // 创建双向队列
Deque<ProducerBatch> previous = this.batches.putIfAbsent(tp, d);
if (previous == null)
return d;
else
return previous;
}
其对应关系是通过一个主题分区对应双向队列Deque<ProducerBatch>，维护在batches中的，如下图所示：
这时可能会有同学问？我记得调用KafkaProducer发送消息的时候，我们发送的是ProducerRecord实例对象，怎么在Deque双向队列中存储的是ProducerBatch实例对象，他们两个有啥区别呢？ProducerRecord是我们使用KafkaProducer发送消息时拼装的单条消息，而ProducerBatch可以看做是针对一批消息进行的封装，因为会在RecordAccumulator中执行tryAppend方法将一批消息拼装在一起，可以减少网络请求次数从而提升吞吐量。
Kafka通过ByteBuffer来实现字节形式的网络传输，为了减少频繁创建/释放ByteBuffer所造成的资源消耗，Kafka还提供了缓冲池（BufferPool）来实现ByteBuffer的回收，再其内部维护了Deque<ByteBuffer> free变量来保存空闲ByteBuffer，还提供了Deque<Condition> waiters变量来保存阻塞等待中的线程。
如果待分配的size等于缓冲池中ByteBuffer的大小（可由batch.size参数进行配置，默认为16Kb），则直接从free队列中拿出空余的ByteBuffer供其使用；否则，判断如果缓冲池中空闲ByteBuffer的内存总和加上非缓冲池内存大小是大于待分配size的，则采用非缓冲池加上缓冲池混合释放内存的方式进行内存分配。代码如下所示：
关于batch.size参数，除了可以影响BufferPool中缓存的ByteBuffer是否被立刻复用之外，还与创建ProducerBatch有关。当我们通过KafkaProducer发送一条由ProducerRecord封装的消息，并交由RecordAccumulate处理时，会执行如下步骤：
【1】根据主题分区寻找对应的双向队列Deque<ProducerBatch>，从中获取ProducerBatch；<br> 【2】如果这个ProducerBatch还有剩余空间，则直接写入；如果无法写入，则继续执行如下逻辑；<br> 【3】如果待保存的消息size
小于等于batch.size，则创建batch.size大小的ProducerBatch，当使用完毕后，交由BufferPool管理复用；<br> 【4】如果待保存的消息size大于batch.size，那么就创建消息size大小的ProducerBatch，这段内存区域不会被复用。<br>
今天的文章内容就这些了：
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