前言
前面已经梳理MirrorMakerV2(以下简称MM2)概念及实践，可以直接到文章合集-Kafka中查阅。本文主要深入MM2源码，介绍MM2的启动流程。
启动脚本剖析
启动脚本为connect-mirror-maker.sh，可以通过KAFKA_LOG4J_OPTS指定log4j配置文件，可以通过KAFKA_HEAP_OPTS指定堆内存(默认为-Xms256M –Xmx2G)，具体类路径为：
org.apache.kafka.connect.mirror.MirrorMaker
MirrorMaker类剖析
main方法首先通过argparse4j(第三方实现的解析命令行的工具)解析命令行参数，返回一个Namespace包装类。
ArgumentParser parser = ArgumentParsers.newArgumentParser("connect-mirror-maker");parser.description("MirrorMaker 2.0 driver");parser.addArgument("config").type(Arguments.fileType().verifyCanRead()).metavar("mm2.properties").required(true).help("MM2 configuration file.");parser.addArgument("--clusters").nargs("+").metavar("CLUSTER").required(false).help("Target cluster to use for this node.");Namespace ns;try {ns = parser.parseArgs(args);} catch (ArgumentParserException e) {parser.handleError(e);Exit.exit(-1);return;}
题外话：这个Namespace类设计的很方便。该类实际包装一个Map(存储解析出来的命令行参数KV)，通过一个get()方法返回泛型类结果，然后getString()、getByte()、getShort()、getInt()、getLong()、getFloat()、getDouble()、getBoolean()、getList()等方法调用get()方法获取指定数据类型的返回结果。这样的设计很方便获取各种类型的命令行参数值，完全可以复用在别的日常开发中。Namespace具体类结构如图所示：
MirrorMaker类实例化方法
继续正题，解析connect-mirror-maker.sh命令行参数可以获取到配置文件和clusters参数。然后就可以实例化MirrorMaker类。
MirrorMaker mirrorMaker = new MirrorMaker(config, clusters, Time.SYSTEM);
该类的构造方法中用一个Set<SourceAndTarget>类型herderPairs变量存放配置文件中配置的replicaiton flow流向(如:x-y或者y->x)。默认情况下，即使x->y.enabled=false，x->y也会被存放到herderPairs内；除非emit.heartbeats.enabled=false或者x-y.emit.heartbeats.enabled=false时，x-y才不会被存放到herderPairs内。这么做的原因是：
对于开启emit.hearts的replicationflow(如A->B)，是需要两个herders的。一个是A->B属于真实的replicaiton flow同步topic数据，即MirrorSourceConnector；另一个是B->A属于用于监控replicaiton flow健康状态的提交heartbeats到A的MirrorHeartbeatConnector。
log.info("Targeting clusters {}", this.clusters);this.herderPairs = config.clusterPairs().stream().filter(x -> this.clusters.contains(x.target())).collect(Collectors.toSet());
除了上述规则，如果命令行参数显式设置了clusters参数，herderPairs内存储的SourceAndTarget pairs还需要满足target cluster属于clusters参数的子集。这么做的原因是考虑MirrorMaker优先运行在target cluster原则：该原则主要是考虑异常情况下，避免无效读写请求。
然后，遍历herderPairs变量，每个变量(SourceAndTarget)均执行addHerder()方法。AddHerder()方法主要功能：实例化一个Kafka Connect框架Wroker类，该Worker类会运行多个线程执行多个tasks(即读Kafka或者写Kafka)。
Worker worker = new Worker(workerId, time, plugins, distributedConfig, offsetBackingStore, CLIENT_CONFIG_OVERRIDE_POLICY);
再基于Worker对象，实例化Herder接口类，该接口有两个实现类:StandaloneHerder、DistributedHerder。MirrorMaker类使用的是DistributedHerder。
Herder herder = new DistributedHerder(distributedConfig, time, worker,kafkaClusterId, statusBackingStore, configBackingStore,advertisedUrl, CLIENT_CONFIG_OVERRIDE_POLICY, sharedAdmin);
然后，将每一个SourceAndTarget和对应的herder，存储到Map<SourceAndTarget, Herder>类型的herders变量中。
private final Map<SourceAndTarget, Herder> herders = new HashMap<>();herders.put(sourceAndTarget, herder);
关于Herder接口和两个实现类：
Herder接口用于跟踪和管理workers和connectors。StandaloneHerder属于单进程，使用基于内存的MemoryStatusBackingStore和MemoryConfigBackingStore，用于standalone模式Kafka Connect进程。DistributedHerder使用基于Kafka的KafkaStatusBackingStore和KafkaConfigBackingStore，在多个进程之间协调workers，底层基于Kafka group membership实现group managed；每个加入group的DistributedHerder实例，上报它的configuration state。Group协调器给每个实例分配一些connectors和tasks执行，分配策略采用简单的round-ronbin方式。但这也不是绝对的，为了避免start/stop花销，herder也会采用sticky分配策略。DistributedHerder实例只运行分配给它的connectors和tasks。
补充下几个概念：
Connectors：the high level abstraction that coordinates data streaming by managing tasksTasks：the implementation of how data is copied to or from KafkaWorkers：the running processes that execute connectors and tasks
至此，MirrorMaker构造方法结束，MirrorMaker实例化完成。
MirrorMaker类start方法
我们知道，上述构造方法中得到Map<SourceAndTarget,Herder>类型的herders变量。这里重新遍历下，调用每个Herder实例的start方法(即DistributedHerder类的start方法)。
for (Herder herder : herders.values()) {try {herder.start();} finally {startLatch.countDown();}}
DistributedHerder类实例化时，实例化了一个线程数为1的herderExecutor线程池。
this.herderExecutor = new ThreadPoolExecutor(1, 1, 0L,TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingDeque<Runnable>(1),ThreadUtils.createThreadFactory(this.getClass().getSimpleName() + "-" + clientId + "-%d", false));
DistributedHerder类实现了Runnable接口，其start方法将自身提交到上述线程池运行。
@Overridepublic void start() {this.herderExecutor.submit(this);}
DistributedHerder类run方法通过调用startServices()方法以启动worker、statusBackingStore、configBackingStore服务。
protected void startServices() {this.worker.start();this.statusBackingStore.start();this.configBackingStore.start();}
最后，MirrorMaker类start()方法会遍历Set<SourceAndTarget>类型的herderPairs变量，每一个变量执行configureConnectors()方法，该方法最终调用DistributedHerder类的putConnectorConfig方法。
herderPairs.forEach(x -> configureConnectors(x));
putConnectorConfig将具体的SourceAndTarget所对应的replication flow任务提交到上述已经完成启动的DistributedHerder各种服务中。
至此，MIrrorMakerV2.0启动完成！！
