Kafka成长记4：Producer 元数据拉取源码原理（下）
上一节结尾，我们总结道： 初始化KafkaProducer时并没有去拉取元数据，但是创建了Selector组件，启动了Sender线程，select阻塞等待请求响应。由于还没有发送任何请求，所以初始化时并没有去真正拉取元数据。
真正拉取元数据是在第一次send方法调用时，会唤醒唤醒Selector之前阻塞的select(),进入第二次while循环，从而发送拉取元数据请求，并且通过Obejct.wait的机制等待60s，等到从Broker拉取元数据成功后，才会继续执行真正的生产消息的请求，否则会报拉取元数据超时异常。
如下图：
而唤醒Selector的select之后应该会进入第二次while循环，那第二次while循环如何发送请求拉取元数据请求，并且在成功后notifyAll()进行唤醒操作的呢?
我们今天来一起看一下。
第二次while循环-开始触发元数据拉取
唤醒了阻塞的select，你还记得阻塞后的逻辑么？
唤醒后会根据nioSelector.select()返回的readKeys这个int数字，如果大于0如执行pollSelectionKeys的一些操作，由于直接被wakeUp(),实际readKeys是0，所以poll方法直接就返回了，不会执行pollSelectionKeys的处理。
而且Selector的poll方法返回后，由于pollSelectionKeys没有执行，所以之后一系列方法handleCompletedSends、handleCompletedReceives、handleDisconnections、handleConnections、handleTimedOutRequests均没有执行。（你可以自己尝试断点下，就会发现。）
上面的逻辑执行完成，也就说第一次循环会结束，重新进行第二次循环。整体过程如下图所示：（主要执行了灰色的备注标注的流程）
第二次循环maybeUpdate执行的原因
既然进入第二次循环，就会重新执行将重新执行maybeUpdate（）、poll（）、handle开头的这些方法。
你还记得maybeUpdate的核心脉络么？它主要是根据3个时间决定了metadataTimeout是否为0，来决定是否执行。代码如下：
@Override public long maybeUpdate(long now) { // should we update our metadata? long timeToNextMetadataUpdate = metadata.timeToNextUpdate(now); long timeToNextReconnectAttempt = Math.max(this.lastNoNodeAvailableMs + metadata.refreshBackoff() - now, 0); long waitForMetadataFetch = this.metadataFetchInProgress ? Integer.MAX_VALUE : 0; // if there is no node available to connect, back off refreshing metadata long metadataTimeout = Math.max(Math.max(timeToNextMetadataUpdate, timeToNextReconnectAttempt), waitForMetadataFetch); if (metadataTimeout == 0) { // Beware that the behavior of this method and the computation of timeouts for poll() are // highly dependent on the behavior of leastLoadedNode. Node node = leastLoadedNode(now); maybeUpdate(now, node); } return metadataTimeout; } public synchronized long timeToNextUpdate(long nowMs) { long timeToExpire = needUpdate ? 0 : Math.max(this.lastSuccessfulRefreshMs + this.metadataExpireMs - nowMs, 0); long timeToAllowUpdate = this.lastRefreshMs + this.refreshBackoffMs - nowMs; return Math.max(timeToExpire, timeToAllowUpdate); } 复制代码第一次循环的时候metadataTimeout得到的是非0，而第二次循环这个值其实已经变成0了。
因为我们在上一节send的在sender.wakeyUp()前，曾经执行了metadata.requestUpdate();
这一行代码，它将needUpdate这个标记改为了true。会让决定metadataTimeout的3个时间值中的timeToNextMetadataUpdate也变为0，也就是说timeToNextMetadataUpdate、timeToNextReconnectAttempt、waitForMetadataFetch都变成了0，自然metadataTimeout也是0了。
如下图所示：
所以第二次循环的时候会真正执行maybeUpdae的逻辑。而不像之前第一次，什么都没做。
而如果metadataTimeout=0，主要执行了2个方法：
1）leastLoadedNode 这个其实从注释可以看出，是在选择一个Broker节点，从它那里拉取元数据。选择的标准肯定最好连接过的Broker，并且待发送数据少的节点，这些逻辑具体我们就仔细研究了。
2）maybeUpdate 这个方法其实非常关键，是主要建立连接或者发起拉取元数据请求的逻辑
所以这里我们主要看下这个mayBeUpdate的主要逻辑：
/** * Add a metadata request to the list of sends if we can make one */ private void maybeUpdate(long now, Node node) { if (node == null) { log.debug("Give up sending metadata request since no node is available"); // mark the timestamp for no node available to connect this.lastNoNodeAvailableMs = now; return; } String nodeConnectionId = node.idString(); if (canSendRequest(nodeConnectionId)) { this.metadataFetchInProgress = true; MetadataRequest metadataRequest; if (metadata.needMetadataForAllTopics()) metadataRequest = MetadataRequest.allTopics(); else metadataRequest = new MetadataRequest(new ArrayList<>(metadata.topics())); ClientRequest clientRequest = request(now, nodeConnectionId, metadataRequest); log.debug("Sending metadata request {} to node {}", metadataRequest, node.id()); doSend(clientRequest, now); } else if (connectionStates.canConnect(nodeConnectionId, now)) { // we don't have a connection to this node right now, make one log.debug("Initialize connection to node {} for sending metadata request", node.id()); initiateConnect(node, now); // If initiateConnect failed immediately, this node will be put into blackout and we // should allow immediately retrying in case there is another candidate node. If it // is still connecting, the worst case is that we end up setting a longer timeout // on the next round and then wait for the response. } else { // connected, but can't send more OR connecting // In either case, we just need to wait for a network event to let us know the selected // connection might be usable again. this.lastNoNodeAvailableMs = now; } } 复制代码上面的脉络比较简单，主要就是一个if-else。
if 是否可以发送拉取元数据请求，可以就调用doSend()方法
else 如果不可以发送请求，说明连接还未建立，需要初始化连接，调用initateConnection()方法
整个过程如下图所示：
拉取元数据前，是如何基于NIO建立连接的？
maybeUpdae会根据canSendRequest、canConnect方法使用ClusterConnectionStates这个组件，判断是否和Broker建立过连接，这个组件之前第二节我们提到过，是NetworklClient记录和Broker连接情况的组件。代码主要如下：
NetworklClient.java; private boolean canSendRequest(String node) { return connectionStates.isConnected(node) && selector.isChannelReady(node) && inFlightRequests.canSendMore(node); } ClusterConnectionStates public boolean canConnect(String id, long now) { NodeConnectionState state = nodeState.get(id); if (state == null) return true; else return state.state == ConnectionState.DISCONNECTED && now - state.lastConnectAttemptMs >= this.reconnectBackoffMs; } 复制代码除了连接状态，还做了其他额外逻辑判断，是很细节的判断了，我们抓大放小，在这里不用深究。
主要知道，目前是没有和Broker建立过任何连接的，所以一定会走到initiateConnect()这个方法，来建立连接。让我们一起来看下吧。
/** * Initiate a connection to the given node */ private void initiateConnect(Node node, long now) { String nodeConnectionId = node.idString(); try { log.debug("Initiating connection to node {} at {}:{}.", node.id(), node.host(), node.port()); this.connectionStates.connecting(nodeConnectionId, now); selector.connect(nodeConnectionId, new InetSocketAddress(node.host(), node.port()), this.socketSendBuffer, this.socketReceiveBuffer); } catch (IOException e) { /* attempt failed, we'll try again after the backoff */ connectionStates.disconnected(nodeConnectionId, now); /* maybe the problem is our metadata, update it */ metadataUpdater.requestUpdate(); log.debug("Error connecting to node {} at {}:{}:", node.id(), node.host(), node.port(), e); } } public void connecting(String id, long now) { nodeState.put(id, new NodeConnectionState(ConnectionState.CONNECTING, now)); } 复制代码核心脉络非常简单，就两句话:
1)connectionStates.connecting(） 记录状态为连接中，这个没啥好说的。
2)selector.connect() 通过Kafka封装的Selector执行connect方法，这个就是建立连接的关键了。
Selector的connect方法就十分关键，我们看下它的代码在做什么：
org.apache.kafka.common.network.Selector.java @Override public void connect(String id, InetSocketAddress address, int sendBufferSize, int receiveBufferSize) throws IOException { if (this.channels.containsKey(id)) throw new IllegalStateException("There is already a connection for id " + id); SocketChannel socketChannel = SocketChannel.open(); socketChannel.configureBlocking(false); Socket socket = socketChannel.socket(); socket.setKeepAlive(true); if (sendBufferSize != Selectable.USE_DEFAULT_BUFFER_SIZE) socket.setSendBufferSize(sendBufferSize); if (receiveBufferSize != Selectable.USE_DEFAULT_BUFFER_SIZE) socket.setReceiveBufferSize(receiveBufferSize); socket.setTcpNoDelay(true); boolean connected; try { connected = socketChannel.connect(address); } catch (UnresolvedAddressException e) { socketChannel.close(); throw new IOException("Can't resolve address: " + address, e); } catch (IOException e) { socketChannel.close(); throw e; } SelectionKey key = socketChannel.register(nioSelector, SelectionKey.OP_CONNECT); KafkaChannel channel = channelBuilder.buildChannel(id, key, maxReceiveSize); key.attach(channel); this.channels.put(id, channel); if (connected) { // OP_CONNECT won't trigger for immediately connected channels log.debug("Immediately connected to node {}", channel.id()); immediatelyConnectedKeys.add(key); key.interestOps(0); } } PlaintextChannelBuilder.java public KafkaChannel buildChannel(String id, SelectionKey key, int maxReceiveSize) throws KafkaException { KafkaChannel channel = null; try { PlaintextTransportLayer transportLayer = new PlaintextTransportLayer(key); Authenticator authenticator = new DefaultAuthenticator(); authenticator.configure(transportLayer, this.principalBuilder, this.configs); channel = new KafkaChannel(id, transportLayer, authenticator, maxReceiveSize); } catch (Exception e) { log.warn("Failed to create channel due to ", e); throw new KafkaException(e); } return channel; } 复制代码上面connect()方法的核心脉络主要就是：
1）SocketChannel.open()创建了NIO的SocketChannel
2）设置了一些Sokect参数，通过SocketChannel发起了connect连接（这个是NIO常见的操作，大家可以自己取搜一个Java原生NIO的HelloWorld，或者之后关注NIO成长记，就会对这个肯定不会陌生了）
3）socketChannel向Selector注册register，并且指明关注建立连接请求SelectionKey.OP_CONNECT，通过SelectionKey关联对应的SocketChannel
4）buildChannel将上面SocketChannel、Selector、SelectionKey整个关系封装到了KafkaChannel中，这里比较坑的是，它还二次封装了一个对象叫做TransportLayer。并且通过 key.attach(channel);将KafkaChannel绑定了到了SelcetionKey上去
5) 通过Map<String, KafkaChannel> channels，缓存了KafkaChannel
整个逻辑如下图所示：
到这里initateConnect()方法就执行完成了，maybeupdate方法返回，接着进入第二次while循环的下一步，Selector.poll();
如下粉红线条所示：
而Selector.poll();之前我们就知道它底层会调用nioSelector的select()阻塞等待是否有关心的请求。
如果你熟悉NIO的话，就知道，如果之前发送的connect连接建立成功，那注册的Selectionkey有对应关心的事件SelectionKey.OP_CONNECT，就会跳出阻塞。
这个过程如下图所示：
从上图来看，接着就一定会执行pollSelectionKeys()方法了:
private void pollSelectionKeys(Iterable<SelectionKey> selectionKeys, boolean isImmediatelyConnected) { Iterator<SelectionKey> iterator = selectionKeys.iterator(); while (iterator.hasNext()) { SelectionKey key = iterator.next(); iterator.remove(); KafkaChannel channel = channel(key); // register all per-connection metrics at once sensors.maybeRegisterConnectionMetrics(channel.id()); lruConnections.put(channel.id(), currentTimeNanos); try { /* complete any connections that have finished their handshake (either normally or immediately) */ if (isImmediatelyConnected || key.isConnectable()) { if (channel.finishConnect()) { this.connected.add(channel.id()); this.sensors.connectionCreated.record(); } else continue; } /* if channel is not ready finish prepare */ if (channel.isConnected() && !channel.ready()) channel.prepare(); /* if channel is ready read from any connections that have readable data */ if (channel.ready() && key.isReadable() && !hasStagedReceive(channel)) { NetworkReceive networkReceive; while ((networkReceive = channel.read()) != null) addToStagedReceives(channel, networkReceive); } /* if channel is ready write to any sockets that have space in their buffer and for which we have data */ if (channel.ready() && key.isWritable()) { Send send = channel.write(); if (send != null) { this.completedSends.add(send); this.sensors.recordBytesSent(channel.id(), send.size()); } } /* cancel any defunct sockets */ if (!key.isValid()) { close(channel); this.disconnected.add(channel.id()); } } catch (Exception e) { String desc = channel.socketDescription(); if (e instanceof IOException) log.debug("Connection with {} disconnected", desc, e); else log.warn("Unexpected error from {}; closing connection", desc, e); close(channel); this.disconnected.add(channel.id()); } } } 复制代码这个方法的逻辑看上去不太清晰，没关系，我们可以debug看下：
你会发现这个方法主要就是在遍历有响应的SelectionKeys集合，由于之前只注册了一个SelectioinKey,关系Connect类型的请求，所以这里我们只遍历到了一个。
接着你一路断点就会发现，这个while循环核心执行如下一句话:
private final List<String> connected; if (channel.finishConnect()) { this.connected.add(channel.id()); this.sensors.connectionCreated.record(); } else continue; } 复制代码KafkaChannel.java public boolean finishConnect() throws IOException { return transportLayer.finishConnect(); } PlaintextTransportLayer.java public boolean finishConnect() throws IOException { boolean connected = socketChannel.finishConnect(); if (connected) key.interestOps(key.interestOps() & ~SelectionKey.OP_CONNECT | SelectionKey.OP_READ); return connected; } 复制代码上面if-else这段代码的核心脉络就是：
首先通过channel.finishConnect() 判断了连接是否建立，底层本质就是NIO的socketChannel.finishConnect();，如果连接建立，修改了SelectionKey关心的操作主要是SelectionKey.OP_READ类型，不再是OP_CONNECT类型了。之后将建立连接的ChannelId缓存了起来，在一个List connected集合中。
整体如下图所示：
poll方法就执行完成了，第二次while循环的第二步也就执行完成了，最后while循环还会执行一堆handle方法：
handleCompletedSends(responses, updatedNow); handleCompletedReceives(responses, updatedNow); handleDisconnections(responses, updatedNow); handleConnections(); handleTimedOutRequests(responses, updatedNow); 复制代码
其实你都可以猜出来，建立连接后会执行哪一个方法？没错，会进行handleConnections()的执行，其他方法压根执行不到，都是直接返回的。
handleConnections执行什么逻辑呢？
NetWorkClient.java private void handleConnections() { for (String node : this.selector.connected()) { log.debug("Completed connection to node {}", node); this.connectionStates.connected(node); } } Selector.java public List<String> connected() { return this.connected; } ClusterConnectionStates.java public void connected(String id) { NodeConnectionState nodeState = nodeState(id); nodeState.state = ConnectionState.CONNECTED; } 复制代码其实就是遍历了建立了Channel的Node（Broker）,记录了这个Node的连接状态为CONNECTED。（你还记得之前maybeUpdate的执行initiateConnect()时候是状态是CONNECTING么？）
到这里其实第二次while循环就执行完成了，第二次循环也是一样核心执行这三大步的，maybeUpdate()->poll()->handle开头方法。主要做的事情就是和Broker通过NIO的方式建立了连接。
而之前的第一次循环，maybeUpdate()->poll()->handle开头方法，中主要就是poll()方法阻塞了下，其余什么都没有干。
第二次循环的整体过程，总结如下的大图：
经过这第二次循环逻辑，是不是你对Producer有了更熟悉的认识了呢？
之后还有会再次执行第三次while循环甚至更多，都是一样的再次执行maybeUpdate()->poll()->handle开头方法的逻辑。
发送元数据的拉取请求
Sender的再次执行第三次循环，第一步肯定还是执行maybeUpdate(),而这次执行maybeUpdate()，连接已经建立，会执行另一段逻辑，doSend()方法，真正进行元数据的拉取。让我们快来一起看下吧！
/** * Add a metadata request to the list of sends if we can make one */ private void maybeUpdate(long now, Node node) { if (node == null) { log.debug("Give up sending metadata request since no node is available"); // mark the timestamp for no node available to connect this.lastNoNodeAvailableMs = now; return; } String nodeConnectionId = node.idString(); if (canSendRequest(nodeConnectionId)) { this.metadataFetchInProgress = true; MetadataRequest metadataRequest; if (metadata.needMetadataForAllTopics()) metadataRequest = MetadataRequest.allTopics(); else metadataRequest = new MetadataRequest(new ArrayList<>(metadata.topics())); ClientRequest clientRequest = request(now, nodeConnectionId, metadataRequest); log.debug("Sending metadata request {} to node {}", metadataRequest, node.id()); doSend(clientRequest, now); } else if (connectionStates.canConnect(nodeConnectionId, now)) { // we don't have a connection to this node right now, make one log.debug("Initialize connection to node {} for sending metadata request", node.id()); initiateConnect(node, now); // If initiateConnect failed immediately, this node will be put into blackout and we // should allow immediately retrying in case there is another candidate node. If it // is still connecting, the worst case is that we end up setting a longer timeout // on the next round and then wait for the response. } else { // connected, but can't send more OR connecting // In either case, we just need to wait for a network event to let us know the selected // connection might be usable again. this.lastNoNodeAvailableMs = now; } 复制代码这次执行到maybeUpdate的时候，会执行
//NetworkClient.java private boolean canSendRequest(String node) { return connectionStates.isConnected(node) && selector.isChannelReady(node) && inFlightRequests.canSendMore(node); } //ClusterConnectionStates.java public boolean isConnected(String id) { NodeConnectionState state = nodeState.get(id); return state != null && state.state == ConnectionState.CONNECTED; } //Selector.java public boolean isChannelReady(String id) { KafkaChannel channel = this.channels.get(id); return channel != null && channel.ready(); } //PlaintextTransportLayer.java public boolean ready() { return true; } //InFlightRequests.java private final Map<String, Deque<ClientRequest>> requests = new HashMap<String, Deque<ClientRequest>>(); public boolean canSendMore(String node) { Deque<ClientRequest> queue = requests.get(node); return queue == null || queue.isEmpty() || (queue.peekFirst().request().completed() && queue.size() < this.maxInFlightRequestsPerConnection); } 复制代码上面通过一堆组件，当三个条件都是true才会执行，doSend方法。
connectionStates.isConnected(node)：肯定是ture了，因为连接状态已经记录为Connected了。
selector.isChannelReady(node) ：之前建立的Kafkachannel缓存在了map中，channel.ready()默认永远返回ture，
inFlightRequests.canSendMore(node)：requests队列非空并且队列元素数量小于maxInFlightRequestsPerConnection 默认5，这个配置即可。
第二次循环的时候，队列压根是空的，所以这个条件也是ture了。
/** *这里涉及了一个很关键的内存结构InFlightRequests 中的Map<String, Deque<ClientRequest>> requests，一个Map和双向队列组成的内存结构。之前分析*Network的时候我们提到过这个组件，那个时候只是通过注释知道：InFlightRequests ，是表示已发送或正在发送但尚未收到响应的请求集合。具体做什么的并不知道。 *但是，这里我们就可以看到，在发送请求前，请求request会进入这个内存结构进行暂存，和注释表达的很接近了，经常会用来判断有没有待发送请求。 */ 复制代码
也就是说当连接已建立后，第三次循环就会执行到doSend方法逻辑了。
如下图所示：
接着if如果通过就是执行了如下逻辑了：
if (canSendRequest(nodeConnectionId)) { this.metadataFetchInProgress = true; MetadataRequest metadataRequest; if (metadata.needMetadataForAllTopics()) metadataRequest = MetadataRequest.allTopics(); else metadataRequest = new MetadataRequest(new ArrayList<>(metadata.topics())); ClientRequest clientRequest = request(now, nodeConnectionId, metadataRequest); log.debug("Sending metadata request {} to node {}", metadataRequest, node.id()); doSend(clientRequest, now); } public RequestSend(String destination, RequestHeader header, Struct body) { super(destination, serialize(header, body)); this.header = header; this.body = body; } public static ByteBuffer serialize(RequestHeader header, Struct body) { ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(header.sizeOf() + body.sizeOf()); header.writeTo(buffer); body.writeTo(buffer); buffer.rewind(); return buffer; } 复制代码首先可以看到，doSend前对请求参数做了各种层次的包装，最终对象序列化成ByteBuffer。（这里按照什么格式序列化成ByteBuffer的此时我们暂时不做研究，之后研究Kafka解决粘包和拆包问题的时候我们会再次提到的）
具体细节我就不带大家看了，简单概括下就是：MetadataRequest->RequestHeader+Struct-=RequestSend（serialize方法转为ByteBuffer）->ClientRequest
包装好请求之后，调用了doSend方法：
private void doSend(ClientRequest request, long now) { request.setSendTimeMs(now); this.inFlightRequests.add(request); selector.send(request.request()); } //ClientRequest.java public RequestSend request() { return request; } // Selector.java public void send(Send send) { KafkaChannel channel = channelOrFail(send.destination()); try { channel.setSend(send); } catch (CancelledKeyException e) { this.failedSends.add(send.destination()); close(channel); } } private KafkaChannel channelOrFail(String id) { KafkaChannel channel = this.channels.get(id); if (channel == null) throw new IllegalStateException("Attempt to retrieve channel for which there is no open connection. Connection id " + id + " existing connections " + channels.keySet()); return channel; } // KafkaChannel.java public void setSend(Send send) { if (this.send != null) throw new IllegalStateException("Attempt to begin a send operation with prior send operation still in progress."); this.send = send; this.transportLayer.addInterestOps(SelectionKey.OP_WRITE); } // PlaintextTransportLayer.java public void addInterestOps(int ops) { key.interestOps(key.interestOps() | ops); } 复制代码这段方法就比较有意思了，你会发现doSend主要脉络如下：
1）将请求暂存到了inFlightRequests内存结构中
2）Selector从map中获取到之前缓存的KafkaChannel
3) KafkaChannel记录了发送的请求数据RequestSend，并且补充了对写请求的关注（在之前连接建立后，取消了OP_CONNECT关注，增加关注OP_READ，你还记得么？）
上面的操作基本就是NIO的常规操作了，获取Channel，设置关注事件。但是...
channel.write操作呢？这里并没有写数据出去呀？所以KafkaChannel这个方法叫setSend(Send send)，只是设置了待发送的对象，和关心的OP_WRITE而已。
整个过程如下图所示：
doSend方法执行后，metadataUpdater.maybeUpdate的方法也就返回了，接着就会进入第三次循环的第二大步，selector.poll()方法，最后会执行handle开头的方法。这个相信你已经不陌生了。
而selector.poll()核心就两步：
1) selector.select() 阻塞等待服务端返回关心的事件
2）执行pollSelectionKeys()，遍历所有SelectionKeys，根据SelectionKey关心的事件，执行不同的处理（之前建立连接的时候，只是根据OP_CONNECT，记录了连接成功的ChannelId。）
这里由于客户端关心的OP_READ和OP_WRITE事件，所以第三次执行循环的时候，这里selector.select() 阻塞会跳出，执行后面pollSelectionKeys()的逻辑。
这里我直接截取了关键逻辑出来，Selector.java 第三次while循环执行时，pollSelectionKeys方法 遍历SelectionKeys的核心逻辑如下：
//Selector.java 第三次while循环执行时，pollSelectionKeys方法 遍历SelectionKeys的核心逻辑 if (channel.ready() && key.isWritable()) { Send send = channel.write(); if (send != null) { this.completedSends.add(send); this.sensors.recordBytesSent(channel.id(), send.size()); } } 复制代码上面的核心主要就是：
1）通过channel.write()将拉取元数据的请求发送出去！
2）发送完成后，记录已经发送成功的请求到List completedSends;中
在这里我们终于看到了channel.write() 而且最终底层是通过的nio的socketChannel.write，将之前序列化好的ByteBuffer写出去的。而且发送完成会移除SelectionKey.OP_WRITE的关注，不再写出数据了。
//KafkaChannel.java public Send write() throws IOException { Send result = null; if (send != null && send(send)) { result = send; send = null; } return result; } private boolean send(Send send) throws IOException { send.writeTo(transportLayer); if (send.completed()) transportLayer.removeInterestOps(SelectionKey.OP_WRITE); return send.completed(); } //PlaintextTransportLayer.java public long write(ByteBuffer[] srcs) throws IOException { return socketChannel.write(srcs); } 复制代码数据终于发送完成了，整个过程可以总结如下图所示：
while循环的第三次执行，已经执行了maybeUpdat()和poll()方法了，最后就是执行handle开头的方法了。
handleCompletedSends(responses, updatedNow); handleCompletedReceives(responses, updatedNow); handleDisconnections(responses, updatedNow); handleConnections(); handleTimedOutRequests(responses, updatedNow); 复制代码
这些方法中肯定的执行是handleCompletedSends方法了。
private void handleCompletedSends(List<ClientResponse> responses, long now) { // if no response is expected then when the send is completed, return it for (Send send : this.selector.completedSends()) { ClientRequest request = this.inFlightRequests.lastSent(send.destination()); if (!request.expectResponse()) { this.inFlightRequests.completeLastSent(send.destination()); responses.add(new ClientResponse(request, now, false, null)); } } } 复制代码这里会从之前暂存的inFlightRequests取出来发送的请求，request.expectResponse()默认是true，所以if条件不会成立，handleCompletedSends相当于什么都没做。从注释看这个方法是为了处理："如果没有响应，那么当发送完成时，返回它。" 也就是说这个逻辑不是关键逻辑，我们抓大放小，跳过就行了。
随着你阅读源码的经验提升， 你会经常发现这种不是核心的逻辑。此时你一定要学会取舍，学会抓大放小的思想。
既然如此，handle开头的方法其实就执行完成了。该进入第四次while循环了....
接收拉取的元数据，唤醒KafkaProduer.Send方法
其实你可以想到，第四次while循环会做些什么。当然是接收服务端返回的元数据，唤醒之前wait的KafkaProduer.Send方法了。有了之前3次while循环的经验，这次让我们直接找到核心逻辑，看看它是如何做的，一起快速的看一下吧！
1)首先执行的maybeUpdate：
第四次while循环，maybeUpdate中waitForMetadataFetch会计算出一个非0的值，导致maybeUpdate和第一次循环一样，什么都不会执行
long timeToNextMetadataUpdate = metadata.timeToNextUpdate(now); long timeToNextReconnectAttempt = Math.max(this.lastNoNodeAvailableMs + metadata.refreshBackoff() - now, 0); long waitForMetadataFetch = this.metadataFetchInProgress ? Integer.MAX_VALUE : 0; 复制代码
**2)接着执行selector.poll()，**会阻塞在select()方法，但是当服务器返回数据，由于我们SelectionKey上目前只关注了OP_READ，所以会此时会跳出阻塞执行对应的pollSelectionKeys中的逻辑
/* if channel is ready read from any connections that have readable data */ if (channel.ready() && key.isReadable() && !hasStagedReceive(channel)) { NetworkReceive networkReceive; while ((networkReceive = channel.read()) != null) addToStagedReceives(channel, networkReceive); } Map<KafkaChannel, Deque<NetworkReceive>> stagedReceives； /** * adds a receive to staged receives */ private void addToStagedReceives(KafkaChannel channel, NetworkReceive receive) { if (!stagedReceives.containsKey(channel)) stagedReceives.put(channel, new ArrayDeque<NetworkReceive>()); Deque<NetworkReceive> deque = stagedReceives.get(channel); deque.add(receive); } 复制代码这段逻辑其实就是就是接受ByteBuffer为放入NetworkReceive对象中，底层本质调用的是SocketChannel的read()方法，就是常见的NIO操作而已。和发送数据的是类似的。底层这里就不带大家看了，相信你自己可以看明白的。
除了接受数据到NetworkReceive对象中，还会将接受的数据暂存到一个双端队列Deque中。Map<KafkaChannel, Deque> stagedReceives；
3) 执行完poll方法后，就该执行handle开头的方法了，此次执行的是handleCompletedReceives()方法：
/** * Handle any completed receives and update the response list with the responses received. * * @param responses The list of responses to update * @param now The current time */ private void handleCompletedReceives(List<ClientResponse> responses, long now) { for (NetworkReceive receive : this.selector.completedReceives()) { String source = receive.source(); ClientRequest req = inFlightRequests.completeNext(source); Struct body = parseResponse(receive.payload(), req.request().header()); if (!metadataUpdater.maybeHandleCompletedReceive(req, now, body)) responses.add(new ClientResponse(req, now, false, body)); } } public boolean maybeHandleCompletedReceive(ClientRequest req, long now, Struct body) { short apiKey = req.request().header().apiKey(); if (apiKey == ApiKeys.METADATA.id && req.isInitiatedByNetworkClient()) { handleResponse(req.request().header(), body, now); return true; } return false; } 复制代码和这个方法脉络很简单：
1）根据之前暂存的请求ClientRequest，从NetworkReceive找到对应的响应，接着进行一系列的解析ButeBuffer为一个Struct对象。
2）执行DefaultMetadataUpdater的maybeHandleCompletedReceive方法
之后的DefaultMetadataUpdater的maybeHandleCompletedReceive这个方法有做什么的？
private void handleResponse(RequestHeader header, Struct body, long now) { this.metadataFetchInProgress = false; MetadataResponse response = new MetadataResponse(body); Cluster cluster = response.cluster(); // check if any topics metadata failed to get updated Map<String, Errors> errors = response.errors(); if (!errors.isEmpty()) log.warn("Error while fetching metadata with correlation id {} : {}", header.correlationId(), errors); // don't update the cluster if there are no valid nodes...the topic we want may still be in the process of being // created which means we will get errors and no nodes until it exists if (cluster.nodes().size() > 0) { this.metadata.update(cluster, now); } else { log.trace("Ignoring empty metadata response with correlation id {}.", header.correlationId()); this.metadata.failedUpdate(now); } } public synchronized void update(Cluster cluster, long now) { this.needUpdate = false; this.lastRefreshMs = now; this.lastSuccessfulRefreshMs = now; this.version += 1; for (Listener listener: listeners) listener.onMetadataUpdate(cluster); // Do this after notifying listeners as subscribed topics' list can be changed by listeners this.cluster = this.needMetadataForAllTopics ? getClusterForCurrentTopics(cluster) : cluster; notifyAll(); log.debug("Updated cluster metadata version {} to {}", this.version, this.cluster); } 复制代码上面的代码核心脉络如下：
1) maybeHandleCompletedReceive会将Strut对象转为MetadataResponse之后转为Cluster对象
2）最后根据Cluster中的Nodes信息，如果大于0，执行metadata.update()方法，执行一些Listener回调，最后关键的是metadata.notifyAll() 唤醒了之前阻塞等待的KafkaProducer.send()
整个过程总结如下图所示：
总结
到此元数据的拉取源码原理我们就研究的完了。其实当你研究完成之后，你会发现，我们执行了核心while循环4次，随着重复重复的过程，好像源码原理并没有多难了。
其实就是这样的，很多时候，简单的事情重复做，只要多思考多琢磨，就会发现规律，就会慢慢理解事情的本质。 这个思想比我们研究清楚Kafka拉取元数据的源码原理重要的多。
另外就是元数据拉取说白了其实并不复杂，无非都是连接建立，请求发送，请求响应。是Kafka使用了一些有意思的机制，wait+notifyAll机制和NIO的方式而已。
之前我一直给你们画的是详细的逻辑图，你们可以自己画了一个简图，总结下它的逻辑。如果自己能画图，给别人解释明白，就说明你真正理解了。
不过其实在这个过程中Kafka还是做了很多思考的，你可以思考下，它的一些亮点和优势，就像之前ZK选举原理研究后一样。你思考出的思路和想法，远远大于知识本身。你可以留言在评论去给我我们一起讨论！
Kafka成长记定位虽然偏向于提升技术深度，如果你熟练的使用过NIO，当然很好理解元数据拉取过程中的NIO知识。
如果不太了解NIO的，可以自己百度下NIO的基本知识。或者关注我之后出的《NIO小白起步营》
我们下一节再见！
作者：繁茂
链接：https://juejin.cn/post/7015760802166620191