最近有同學留言在使用Kafka的過程中遇到一些問題，比如在拉取的Topic中的資料時會抛出一些異常，今天筆者就為大家來分享一下Kafka的Fetch流程。
首先，我們來了解一下，Fetch Session的目标。Kafka在1.1.0以後的版本中優化了Fetch問題，引入了Fetch Session，Kafka由Broker來提供服務（通信、資料互動等）。每個分區會有一個Leader Broker，Broker會定期向Leader Broker發送Fetch請求，來擷取資料，而對于分區數較大的Topic來說，需要發出的Fetch請求就會很大。這樣會有一個問題：
Follower感興趣的分區集很少改變，然而每個FetchRequest必須枚舉Follower感興趣的所有分區集合；
當上一個FetchRequest隻會分區中沒有任何改變，仍然必須發回關于該分區的所有中繼資料，其中包括分區ID、分區的起始Offset、以及能夠請求的最大位元組數等。
并且，這些問題與系統中現存分區的數量成線性比例，例如，假設Kafka叢集中有100000個分區，其中大多數分區很少接收新消息。該系統中的Broker仍然會來回發送非常大的FetchRequest和FetchResponse，即使每秒添加的實際消息資料很少。随着分區數量的增長，Kafka使用越來越多的網絡帶寬來回傳遞這些消息。
當Kafka被調整為較低延遲時，這些低效會變得更嚴重。如果我們将每秒發送的FetchRequest數量增加一倍，我們應該期望在縮短的輪詢間隔内有更多的分區沒有改變。而且，我們無法在每個FetchRequest和FetchResponse中分攤每個分區發送中繼資料的所需要的帶寬資源，這将會導緻Kafka需要使用更多的網絡帶寬。
為了優化上述問題，Kafka增加了增量拉取分區的概念，進而減少用戶端每次拉取都需要拉取全部分區的問題。Fetch Session與網絡程式設計中的Session類似，可以認為它是有狀态的，這裡的狀态值的是知道它需要拉取哪些分區的資料，比如第一次拉取的分區0中的資料，後續分區0中沒有了資料，就不需要拉取分區0了，FetchSession資料結構如下
需要注意的是，Fetch Epoch是一個單調遞增的32位計數器，它在處理請求N之後，Broker會接收請求N+1，序列号總是大于0，在達到最大值後，它會回到1。
如果Fetch Session支援增量Fetch，那麼它将維護增量Fetch中每個分區的資訊，關于每個分區，它需要維護：
Topic名稱
分區ID
該分區的最大位元組數
Fetch偏移量
HighWaterMark
FetcherLogStartOffset
LeaderLogStartOffset
其中，Topic名稱、分區ID來自于TopicPartition，最大位元組數、Fetch偏移量、FetcherLogStartOffset來自于最近的FetcherRequest，HighWaterMark、LocalLogStartOffset來自于本地的Leader。因為Follower活着Consumer發出的請求都會與分區Leader進行互動，是以FetchSession也是記錄在Leader節點上的。
對于用戶端來說，什麼時候一個分區會被包含到增量的拉取請求中：
Client通知Broker，分區的maxBytes，fetchOffset，LogStartOffset改變了；
分區在之前的增量拉取會話中不存在，Client想要增加這個分區，進而來拉取新的分區；
分區在增量拉取會話中，Client要删除。
對于服務端來說，增量分區包含到增量的拉取響應中：
Broker通知Client分區的HighWaterMark或者brokerLogStartOffset改變了；
分區有新的資料
在Fetch.java類中，方法sendFetches(): prepareFetchRequests建立FetchSessionHandler.FetchRequestData。 建構拉取請求通過FetchSessionHandler.Builder，builder.add(partition, PartitionData)會添加next： 即要拉取的分區。建構時調用Builder.build()，針對Full進行拉取，代碼片段如下：
FetchSessionHandler.java
收到響應結果後，調用FetchSessionHandler.handleResponse()方法。 假如第一次是全量拉取，響應結果沒有出錯時，nextMetadata.isFull()仍然為true。 服務端建立了一個新的session（随機的唯一ID），用戶端的Fetch SessionId會設定為服務端傳回的sessionId， 并且epoch會增加1。這樣下次用戶端的拉取就不再是全量，而是增量了（toSend, toForget兩個集合容器，分别表示要拉取的和不需要拉取的）。 當服務端正常處理（這次不會生成新的session），用戶端也正常處理響應，則sessionId不會增加，但是epoch會增加1。
Broker處理拉取請求是，會建立不同類型的FetchContext，類型如下：
SessionErrorContext：拉取會話錯誤（例如，epoch不相等）
SessionlessFetchContext：不需要拉取會話
IncrementalFetchContext：增量拉取
FullFetchContext：全量拉取
在KafkaApis#handleFetchRequest()中，代碼片段如下：
因為Fetch Session使用的是Leader上的記憶體，是以我們需要限制在任何給定時間内的記憶體量，是以，每個Broker将隻建立有限數量的增量Fetch Session。以下，有兩個公共參數，用來配置Fetch Session的緩存：
max.incremental.fetch.session.cache.slots：用來限制每台Broker上最大Fetch Session數量，預設1000
min.incremental.fetch.session.eviction.ms：從緩存中逐漸增量擷取會話之前等待的最短時間，預設120000
這裡需要注意的時候，該屬性屬于read-only。Kafka Broker配置中有三種類型，它們分别是：
類型
說明
read-only
修改參數值後，需要重新開機Broker才能生效
per-broker
修改參數值後，隻會在對應的Broker上生效，不需要重新開機，屬于動态參數
cluster-wide
修改參數值後，整個叢集範圍内會生效，不需要重新開機，屬于動态參數
當伺服器收到建立增量Fetch Session請求時，它會将新的Session與先有的Session進行比較，隻有在下列情況下，新Session才會有效：
新Session在Follower裡面；
現有Session已停止，且超過最小等待時間；
現有Session已停止，且超過最小等待時間，并且新Session有更多的分區。
這樣可以實作如下目标：
Follower優先級高于消費者；
随着時間的推移，非活躍的Session将被替換；
大請求（從增量中收益更多）被優先處理；
緩存抖動是有限的，避免了昂貴的Session重建時。
新增了如下錯誤類型：
FetchSessionIdNotFound：當用戶端請求引用伺服器不知道的Fetch Session時，伺服器将使用此錯誤代碼進行響應。如果存在用戶端錯誤，或者伺服器退出了Fetch Session，也會出現這種錯誤；
InvalidFetchSessionEpochException：當請求的Fetch Session Epoch與預期不相同時，伺服器将使用此錯誤代碼來進行響應。
請求SessionID
請求SessionEpoch
含義
-1
全量拉取（沒有使用或者建立Session時）
全量拉取（如果是新的Session，Epoch從1開始）
$ID
關閉表示為$ID的增量Fetch Session，并建立一個新的全量Fetch（如果是新的Session，Epoch從1開始）
$EPOCH
如果ID和EPOCH是正确的，建立一個增量Fetch
Request SessionID
沒有Fetch Session是建立新的
下一個請求會使增量Fetch請求，并且SessionID是$ID
Client和Broker的Fetch過程可以總結如下圖所示：
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