AbstractFetcherThread：拉取消息的步骤
副本机制是Kafka实现数据高可靠性的基础：同一个分区下的多个副本分散在不同的Broker机器上，它们保存相同的消息数据以实现高可靠性。那如何确保所有副本上的数据一致性呢？最常见方案当属Leader/Follower备份机制（Leader/Follower Replication）。Kafka分区的：
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某个副本会被指定为Leader，负责响应客户端的读、写请求
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其他副本自动成为Follower，被动同步Leader副本中的数据
被动同步：Follower副本不断向Leader副本发送读取请求，以获取Leader处写入的最新消息数据
本文就研究Follower副本如何通过拉取线程实现这一目标。Follower副本在副本同步过程中，还可能发生截断（Truncation），其原理又是为何？
案例
这部分源码贴近底层设计架构原理。阅读它对我实际有啥用？
生产环境曾发现，一旦Broker上副本数过多，Broker内存占用就会很高。HeapDump后，发现在于ReplicaFetcherThread#buildFetch有这么一行代码：
val builder = fetchSessionHandler.newBuilder()
内部会实例化一个LinkedHashMap。若分区数很多，该Map会被扩容数次，带来大量不必要的数据拷贝，既增加内存Footprint，又浪费CPU。后续通过将负载转移到其他Broker解决该问题。
Kafka社区也发现了这个Bug，所以现在变成：
说回Follower副本从Leader副本拉取数据。Kafka就是通过ReplicaFetcherThread，副本获取线程实现的消息拉取及处理。
本文先从抽象基类AbstractFetcherThread研究，最终彻底搞明白Follower端同步Leader端消息的原理。
AbstractFetcherThread
抽象类，从Broker获取多个分区的消息数据，至于获取之后如何对这些数据进行处理，则交由子类来实现。
类定义及字段
除了构造器的这几个字段，AbstractFetcherThread还定义了两个type类型。关键字type定义一个类型，可当做一个快捷方式，如FetchData：
type FetchData = FetchResponse.PartitionData[Records]
类似快捷方式：凡源码用到FetchResponse.PartitionData[Records]，都可使用FetchData替换，EpochData同理。
FetchData定义里的PartitionData类型，是客户端clients工程中FetchResponse类的嵌套类。FetchResponse类封装的是FETCH请求的Response对象，其内PartitionData是个POJO，保存Response中单个分区数据拉取的各项数据：
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从该分区的Leader副本拉取回来的消息
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该分区的高水位值
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日志起始位移值
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…
在PartitionData中，最需关注的是recordSet，保存了实际的消息集合。
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注意到EpochData定义位置，它也是PartitionData类型，但EpochData的PartitionData是OffsetsForLeaderEpochRequest的PartitionData类型
Kafka源码有很多名为PartitionData的嵌套类。很多请求类型中的数据都是按分区层级分组，因此源码很自然地在这些请求类中创建同名嵌套类。所以，注意区分PartitionData嵌套类是定义在哪类请求中的！
分区读取状态类
AbstractFetcherThread构造器中，还有个**PartitionStates[PartitionFetchState]**类型的字段：
- 泛型参数类型PartitionFetchState类，表征分区读取状态，保存分区的已读取位移值和对应副本状态。
这里的状态有二：
副本读取状态
副本读取状态由ReplicaState接口表示：
分区读取状态：
- 可获取，表明副本获取线程当前能够读取数据。
- 截断中，表明分区副本正在执行截断操作（比如该副本刚刚成为Follower副本）。
- 被推迟，表明副本获取线程获取数据时出现错误，需要等待一段时间后重试。
分区读取状态中的【可获取、截断中】与副本读取状态的【获取中、截断中】并非严格对应。副本读取状态处获取中，并不一定表示分区读取状态就是可获取状态。对于分区，它是否能被获取的条件要比副本严格。
副本获取线程做的事情，日志截断和消息获取：
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isReplicaInSync，副本限流，出镜率不高
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isDelayed，判断是否需要推迟获取对应分区的消息
源码会不断调整那些不需要推迟的分区的读取顺序，以保证读取公平性。公平性实现在partitionStates字段的PartitionStates类，定义在clients工程。会接收一组要读取的主题分区，然后轮询读取这些分区以确保公平性。
clients端源码自行查阅。
public class PartitionStates<S> {
private final LinkedHashMap<TopicPartition, S> map = new LinkedHashMap<>();
......
public void updateAndMoveToEnd(TopicPartition topicPartition, S state) {
map.remove(topicPartition);
map.put(topicPartition, state);
updateSize();
}
......
}
PartitionStates轮询处理要读取的多个分区，依靠LinkedHashMap保存所有主题分区，其元素有明确迭代顺序，默认为元素插入的顺序。
假设Kafka要读5个分区的消息：A、B、C、D和E。若插入顺序：ABCDE，则首先读分区A。一旦A被读取后，为确保各分区都有同等机会被读取，代码需将A插入到分区列表的最后一位，这就是updateAndMoveToEnd：把A从map中移除，再插回去，这样A自然就处于列表的最后一位了。这便是PartitionStates的作用。
core API
processPartitionData、truncate、buildFetch和doWork，涵盖拉取线程所做的最重要的3件事：
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构建FETCH请求
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执行截断操作
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处理拉取后的结果
doWork串联起前面的这3方法。
最重要的processPartitionData，用于处理读取回来的消息集合。它是个抽象方法，因此需子类实现它的逻辑。具体到Follower副本而言， 由ReplicaFetcherThread类实现：
protected def processPartitionData(
topicPartition: TopicPartition, // 读取哪个分区的数据
fetchOffset: Long, // 读取到的最新位移值
partitionData: FetchData // 读取到的分区消息数据
): Option[LogAppendInfo] // 写入已读取消息数据前的元数据
返回值Option[LogAppendInfo]：
- 对Follower副本读消息写入日志，可忽略Option，因为肯定会返回具体LogAppendInfo实例，而不是None
- LogAppendInfo类封装了很多消息数据被写入到日志前的重要元数据信息，如首条消息的位移值、最后一条消息位移值、最大时间戳等
truncate
protected def truncate(
topicPartition: TopicPartition, // 要对哪个分区下副本执行截断操作
truncationState: OffsetTruncationState // Offset + 截断状态
): Unit
OffsetTruncationState类告诉Kafka要把指定分区下副本截断到哪个位移值，封装了：
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一个位移值
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一个截断完成与否的布尔值状态
buildFetch
protected def buildFetch(
// 一组要读取的分区列表
// 分区是否可读取取决于PartitionFetchState中的状态
partitionMap: Map[TopicPartition, PartitionFetchState]):
// 封装FetchRequest.Builder对象
ResultWithPartitions[Option[ReplicaFetch]]
本质为指定分区构建对应FetchRequest.Builder对象，而该对象是构建FetchRequest的核心组件。Kafka中任何类型的消息读取，都是通过给指定Broker发送FetchRequest请求来完成的。
doWork
串联前面3个方法的主要入口方法。
总结
本文研究Kafka的副本同步机制和副本管理器组件。Kafka副本间的消息同步依赖ReplicaFetcherThread线程。AbstractFetcherThread作为拉取线程的公共基类，AbstractFetcherThread类定义了很多重要方法。
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AbstractFetcherThread类：拉取线程的抽象基类。它定义了公共方法处理所有拉取线程的共同逻辑，如执行截断操作，获取消息。
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拉取线程逻辑：循环执行截断操作和获取数据操作。
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分区读取状态：当前，源码定义了3类分区读取状态。拉取线程只能拉取处于可读取状态的分区的数据