Kafka 中的长轮询
像 Kafka 在拉请求中有参数，可以使得消费者请求在 “长轮询” 中阻塞等待。
简单的说就是消费者去 Broker 拉消息，定义了一个超时时间，也就是说消费者去请求消息，如果有的话马上返回消息，如果没有的话消费者等着直到超时，然后再次发起拉消息请求。
并且 Broker 也得配合，如果消费者请求过来，有消息肯定马上返回，没有消息那就建立一个延迟操作，等条件满足了再返回。
我们来简单的看一下源码，为了突出重点，我会删减一些代码。
先来看消费者端的代码。
最后调用的就是 Kafka 包装过的 selector，而最终会调用 Java nio 的 select(timeout)。
现在消费者端的代码已经清晰了，我们再来看看 Broker 如何做的。
Broker 处理所有请求的入口其实我在之前的文章介绍过，就在 KafkaApis.scala 文件的 handle 方法下，这次的主角就是 handleFetchRequest 。
这个炼狱名字取得很有趣，简单的说就是利用我之前文章提到的时间轮，来执行定时任务，例如这里是delayedFetchPurgatory，专门用来处理延迟拉取操作。
我们先简单想一下，这个延迟操作都需要实现哪些方法，首先构建的延迟操作需要有检查机制，来查看消息是否已经到了，然后呢还得有个消息到了之后该执行的方法，还需要有执行完毕之后该干啥的方法，当然还得有个超时之后得干啥的方法。
这几个方法其实对应的就是代码里的 DelayedFetch ，这个类继承了 DelayedOperation 内部有：
- isCompleted 检查条件是否满足的方法
- tryComplete 条件满足之后执行的方法
- onComplete 执行完毕之后调用的方法
- onExpiration 过期之后需要执行的方法
判断是否过期就是由时间轮来推动判断的，但是总不能等过期的时候再去看消息到了没吧？
这里 Kafka 和 RocketMQ 的机制一样，也会在消息写入的时候提醒这些延迟请求消息来了，具体代码我不贴了， 在 ReplicaManager#appendRecords 方法内部再深入个两方法可以看到。
不过虽说代码不贴，图还是要画一下的。
小结一下
可以看到 RocketMQ 和 Kafka 都是采用“长轮询”的机制，具体的做法都是通过消费者等待消息，当有消息的时候 Broker 会直接返回消息，如果没有消息都会采取延迟处理的策略，并且为了保证消息的及时性，在对应队列或者分区有新消息到来的时候都会提醒消息来了，及时返回消息。
一句话说就是消费者和 Broker 相互配合，拉取消息请求不满足条件的时候 hold 住，避免了多次频繁的拉取动作，当消息一到就提醒返回。
最后
总的而言推拉模式各有优劣，而我个人觉得一般情况下拉模式更适合于消息队列。
看了这篇文章相信之后面试官问你推还是拉？建议给他个歪嘴笑。
