啥是异步模式

kafka的生产者可以选择使用异步方式发送数据，所谓异步方式，就是我们调用 send() 方法，并指定一个回调函数， 服务器在返回响应时调用该函数。

kafka在客户端里暴露了两个send方法，我们可以自己选择同步或者异步模式。我们来看一个kafka的生产者发送示例，有个直观的感受。这个示例是一个同步的模式。

ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(“Kafka”, “Kafka_Products”, “测试”);//Topic Key Value
try{
Future future = producer.send(record);
future.get();//获取执行结果
} catch(Exception e) {
e.printStackTrace();
}

我们从源码层面来继续看下。

首先kafka定义了一个接口，

然后KafkaProducer实现了这两个方法，我们看下异步方法的实现逻辑。

可以看到最终是调用doSend方法，调用的时候传入一个回调。这个回调就是监听方法的执行结果的。

异步模式也会阻塞的

很多人会认为，既然是异步模式，不管结果是成功还是失败，肯定方法调用会马上返回的。那我只能告诉你，不好意思，不一定是这样。我自己就曾经踩过这个坑。

我们当时有个业务流程需要在执行完成后发送kakfa消息给某个业务方，为了尽量减少影响我这个主流程的执行时间，采用了异步方式发送kafka消息。在使用中，因为配错了kafka的TOPIC信息，发现流程阻塞发送消息这里长达6秒（kafka默认的发送超时时间）。

究竟为啥异步方式还会阻塞呢？我们继续看源码。

不管是同步模式还是异步模式，最终都会调用到doSend方法，注意看上图中的waitOnMetadata方法，我上面说的阻塞的情况就是阻塞在这个方法里。那我们继续看这个方法。

通过代码中的注释我们大概能了解这个方法的功能，不过我这里还是要解释下。（防止有人看不懂英文，哈哈）

waitOnMetadata获取当前的集群元数据信息，如果缓存有，并且分区没有超过指定分区范围则缓存返回，否则触发更新，等待新的metadata。这个等待的操作在下面这行代码：

metadata.awaitUpdate(version, remainingWaitMs);

然后就继续跟喽，

这个方法很好理解，就是一直在等一个条件，这个条件达到了就返回，否则一直等待超时退出。而这个条件就是当前的版本号要大于上个版本号。

那么谁来更新版本号呢？就是我们前面提到的sender线程。当我们的topic配置错误的时候导致metadata一直无法更新，然后一直等到超时。

破案了！

总结

kafka的异步模式可以让我们在业务场景中发送消息时即刻返回，不必等待发送的结果。但是当metadata取不到时，发送的过程还是需要等待一直超时的。

程序员是一个尤其需要不断学习的工种，平时养成阅读源码的习惯，不光能避免踩一些坑，还能在遇到问题是快递定位到问题的根源。