一、前言

老周这里编译 Kafka 的版本是 2.7，为啥采用这个版本来搭建源码的阅读环境呢？因为该版本相对来说比较新。而我为啥不用 2.7 后的版本呢？比如 2.8，这是因为去掉了 ZooKeeper，还不太稳定，生产环境也不太建议使用，所以以 2.7 版本进行源码搭建并研究。

二、环境准备

• JDK：1.8.0_241
• Scala：2.12.8
• Gradle：6.6
• Zookeeper：3.4.14

三、环境搭建

3.1 JDK 环境搭建

这个就不用我说了吧，搞 Java 的本机都有 JDK 环境。

3.2 Scala 环境搭建

下载链接：https://www.scala-lang.org/download/2.12.8.html

这里老周是 Mac OS 系统，这里大家看着自己的系统来下就好了哈。

3.2.1 配置 Scala 环境变量

终端输入以下命令进行编辑：

vim ~/.bash_profile

# 这里的路径是你安装
SCALA_HOME=/Users/Riemann/Tools/scala-2.12.8
export SCALA_HOME
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin

# 使环境变量生效，在命令行执行。
source  ~/.bash_profile

3.2.2 验证

终端输入以下命令：

scala -version

出现以下提示，说明 Scala 环境搭建成功。

3.3 Gradle 环境搭建

首先来到 Gradle官网：https://services.gradle.org/distributions/

如下图：

我们选择想要安装的发布版本，gradle-x.x-bin.zip 是需要下载的安装发布版，gradle-x.x-src.zip 是源码，gradle-x.x-all.zip 则是下载全部的文件。 我本地为 gradle-6.6。

Gradle下载的源码不需要安装，我们将下载的压缩包在本机的目录下直接解压即可，解压后的目录如下图所示。

3.3.1 配置 Gradle 环境变量

终端输入以下命令进行编辑：

vim ~/.bash_profile

# 这里的路径是你安装
GRADLE_HOME=/Users/Riemann/Tools/gradle-6.6
export GRADLE_HOME
export PATH=$PATH:$GRADLE_HOME/bin

# 使环境变量生效，在命令行执行。
source  ~/.bash_profile

3.3.2 验证

终端输入以下命令：

gradle -v

出现以下提示，说明 Gradle 环境搭建成功。

3.4 Zookeeper 环境搭建

Zookeeper 环境老周在 Linux 环境已经搭建好了的，直接用。这里我也给出搭建的步骤，不管你是啥系统，都是类似的~

3.4.1 下载

wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.14/zookeeper-3.4.14.tar.gz

3.4.2 解压

tar -zxvf zookeeper-3.4.14.tar.gz

3.4.3 进入 zookeeper-3.4.14 目录，创建 data 文件夹

 cd zookeeper-3.4.14 
 mkdir data

3.4.4 修改配置文件

cd conf
mv zoo_sample.cfg zoo.cfg

3.4.5 修改 zoo.cfg 中的 data 属性

dataDir=/root/zookeeper-3.4.14/data

3.4.6 zookeeper 服务启动

进入 bin 目录，启动服务输入命令

./zkServer.sh start

输出以下内容表示启动成功

3.5 Kafka 源码环境搭建

官网下载对应版本的源码包，网址：http://kafka.apache.org/downloads

下载完后解压，这个源码文件还需要导入依赖 jar 包，个人使用 IDEA 来 import 导入项目，导入完后需使用前面配置好的 gradle 作为 Gradle home 地址。

3.5.1 导入 Kafka 源码至 IDEA

3.5.2 修改 build.gradle

接下来还不能导 jar 包，需要把镜像文件下载服务器更换为国内的私服，否则会相当慢，直接导致 "time out" 报错。

进入 kafka 源码包，修改 build.gradle 文件，在原来配置上，添加 ali 私服配置。

buildscript {
    repositories {
        maven {
            url 'http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/'
        }
        maven {
            url 'http://maven.aliyun.com/nexus/content/repositories/jcenter'
        }
    }
}

allprojects {
    repositories {
        maven {
            url 'http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/'
        }
        maven {
            url 'http://maven.aliyun.com/nexus/content/repositories/jcenter'
        }
    }
}

3.5.3 代码构建

可以用命令来构建，也可以在 idea 图形界面的 gradle 来构建，这里肯定是 idea 图形化界面操作更简单，但这里也提供 gradle 的命令来构建。

./gradlew clean build -x test

去找一下直接下载 Wrapper 所需的 Jar 包，手动把这个 Jar 文件拷贝到 kafka 路径下的 gradle/wrapper 子目录下，然后重新执行 gradlew build 命令去构建工程。

链接: https://pan.baidu.com/s/1W6EHysWY3ZWQZRWNdNZn3Q 提取码: hpj5

gradle 其它命令：

# 构建 jar包并运行
./gradlew jar

# 构建项目，看你是idea工具还是eclipse
./gradlew idea
./gradlew eclipse

# 构建源码包
./gradlew srcJar

# 构建javadoc文档
./gradlew aggregatedJavadoc

# 清理并构建
./gradlew clean

四、代码结构

4.1 代码安装包结构

• bin 目录：保存 Kafka 工具行脚本，我们熟知的 kafka-server-start 和 kafka-console-producer 等脚本都存放在这里。
• checkstyle 目录：代码规范，自动化检测。

Checkstyle 是什么，关于格式化的讨论就不曾中断过，到底什么才是正确的，什么才是错误的，到现在也没有完整的定论。但随着时间发展，渐渐衍生出一套规范出来。没有什么绝对的正确和错误，关键在于规范的定义。最出名的就是 google style guide，Checkstyle 就是以这种风格开发出的一个自动化插件，来辅助判断代码格式是否满足规范。

该目录下的文件定义了工程代码格式的规范，我们可以在 build.gradle 中看到相关 checkstyle 的配置和自动化代码格式化配置：

checkstyle 配置：

scala 自动化代码格式化配置：

• clients 目录：保存 Kafka 客户端代码，比如生产者和消费者的代码都在该目录下。
• config 目录：保存 Kafka 的配置文件，其中比较重要的配置文件是 server.properties。
• connect 目录：保存 Connect 组件的源代码。 Kafka Connect 组件是用来实现 Kafka 与外部系统之间的实时数据传输的。
• core 目录：保存 Broker 端代码。Kafka 服务器端代码全部保存在该目录下。
• docs 目录：Kafka 设计文档以及组件相关结构图。
• examples 目录：Kafka 样例相关目录。
• generator 目录：Kafka 消息类处理模块，主要是根据 clients 模块下的 message json 文件生成对应的 java 类，在 build.gradle 文件中，可以看到定义了一个任务 processMessages：

• gradle 目录：gradle 的脚本和依赖包定义等相关文件。
• jmh-benchmarks 目录：Kafka 代码微基准测试相关类。

JMH，即 Java Microbenchmark Harness，是专门用于代码微基准测试的工具套件。何谓 Micro Benchmark 呢？简单的来说就是基于方法层面的基准测试，精度可以达到微秒级。当你定位到热点方法，希望进一步优化方法性能的时候，就可以使用 JMH 对优化的结果进行量化的分析。

JMH 比较典型的应用场景有：

1. 想准确的知道某个方法需要执行多长时间，以及执行时间和输入之间的相关性；
2. 对比接口不同实现在给定条件下的吞吐量，找到最优实现。

• kafka-logs 目录：server.properties 文件中配置 log.dirs 生成的目录。
• log4j-appender 目录：

A log4j appender that produces log messages to Kafka

• 这个目录里面就一个 KafkaLog4jAppender 类。
• raft 目录：raft 一致性协议相关。
• streams 目录：

Kafka Streams is a client library for building applications and microservices, where the input and output data are stored in Kafka clusters.

• 提供一个基于 Kafka 的流式处理类库，直接提供具体的类给开发者调用，整个应用的运行方式主要由开发者控制，方便使用和调试。
• Kafka Streams 是一个用来构建流处理程序的库，特别是其输入是一个 Kafka topic，输出是另一个 Kafka topic 的程序（或者是调用外部服务，或者是更新数据库，或者其它）。它使得你以一种分布式以及容错的方式来做这件事情。
• tests 目录：此目录的内容介绍如何进行 Kafka 系统集成和性能测试。
• tools 目录：工具类模块。
• vagrant 目录：介绍如何在 Vagrant 虚拟环境中运行 Kafka，提供了相关的脚本文件和说明文档。

Vagrant 是一个基于 Ruby 的工具，用于创建和部署虚拟化开发环境。它使用 Oracle 的开源 VirtualBox 虚拟化系统，使用 Chef 创建自动化虚拟环境。

4.2 项目结构

项目结构的话主要关注 core 目录，core 目录 是 Kafka 核心包，有集群管理，分区管理，存储管理，副本管理，消费者组管理，网络通信，消费管理等核心类。

• admin 包：执行管理命令的功能；
• api 包：封装请求和响应 DTO 对象；
• cluster 包：集群对象，例如 Replica 类代表一个分区副本，Partition 类代表一个分区；
• common 包：通用 jar 包；
• controller包： 和kafkaController（kc）相关的类，重点模块，一个kafka集群只有一个leader kc，该kc负责 分区管理，副本管理，并保证集群信息在集群中同步；
• coordinator 包：保存了消费者端的 GroupCoordinator 代码和用于事务的 TransactionCoordinator 代码。对 coordinator 包进行分析，特别是对消费者端的 GroupCoordinator 代码进行分析，是 Broker 端协调者组件设计原理的关键。
• log 包：保存了 Kafka 最核心的日志结构代码，包括日志、日志段、索引文件等, 另外，该包下还封装了 Log Compaction 的实现机制，是非常重要的源码包。
• network 包：封装了 Kafka 服务器端网络层的代码，特别是 SocketServer.scala 这个文件，是 Kafka 实现 Reactor 模式的具体操作类，非常值得一读。
• consumer 包：后面会丢弃该包，用 clients 包下 consumer 相关类代替。
• server 包：顾名思义，它是 Kafka 的服务器端主代码，里面的类非常多，很多关键的 Kafka 组件都存放在这里，比如状态机、Purgatory 延时机制等。
• tools 包：工具类。

五、环境验证

下面我们来验证一下 Kafka 源码环境是否搭建成功。

5.1 首先，我们在 core/src/main 目录下新建 resources 目录，再将 conf 目录下的 log4j.properties 配置文件拷贝到 resources 目录下。

如下图所示：

5.2 修改 conf 目录下的 server.properties 文件

log.dirs=/Users/Riemann/Code/framework-source-code-analysis/kafka-2.7.0-src/kafka-logs

server.properties 文件中的其他配置暂时不用修改。

5.3 在 IDEA 中配置 kafka.Kafka 这个入口类

具体配置如下图所示：

5.4 启动 Kafka Broker

启动成功的话，控制台输出没有异常，且能看到如下输出：

5.5 可能出现以下异常

5.5.1 异常1

log4j:WARN No appenders could be found for logger (kafka.utils.Log4jControllerRegistration$).
log4j:WARN Please initialize the log4j system properly.
log4j:WARN See http://logging.apache.org/log4j/1.2/faq.html#noconfig for more info.

在 project structure 中加入 slf4j-log4j12-1.7.30.jar 和 log4j-1.2.17.jar 两个日志包，当然也可以在 build.gradle 中添加对应的配置来添加包。

方法1：

方法2：

compile group: 'log4j', name: 'log4j', version: '1.2.17'
compile group: 'org.slf4j', name: 'slf4j-api', version: '1.7.30'
compile group: 'org.slf4j', name: 'slf4j-log4j12', version: '1.7.30'

加到 build.gradle 文件中的 core 模块：

5.5.2 异常2 SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder".
SLF4J: Defaulting to no-operation (NOP) logger implementation
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinder for further details.

在这里插入图片描述

5.6 发送、消费 message

我们这里使用 Kafka 自带的脚本工具来验证上面搭建的 Kafka 源码环境

首先，我们进入到 ${KAFKA_HOME}/bin 目录，通过 kafka-topics.sh 命令来创建一个名为 topic_test 的 topic：

执行效果如下图所示：

然后我们通过 kafka-console-consumer.sh 命令启动一个命令行的 consumer 来消费 topic_test 这个 topic，如下： ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic topic_test

接下来，我们通过 kafka-console-producer.sh 命令启动一个命令行的 producer 向 topic_test 这个 topic 中生成数据，如下：

当我们输入一条 message 并回车之后，message 会发送到 topic_test 这个 topic 中。

我们输入完 message 并回车之后，就可以在 consumer 处收到该 message 了，效果如下图所示：

大功告成，后续会陆续分析 Kafka Broker 端的源码，尽情期待~