作者:鱼仔
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（一）生产者的原理

当有数据要从生产者发往消费者的时候，在kafka底层有这样一套流程。首先生产者调用send方法发送消息后，会先经过一层拦截器，接着进入序列化器。序列化器主要用于对消息的Key和Value进行序列化。接着进入分区器选择消息的分区。

上面这几步完成之后，消息会进入到一个名为RecordAccumulator的缓冲队列，这个队列默认32M。当满足以下两个条件的任意一个之后，消息由sender线程发送。

条件一：消息累计达到batch.size，默认是16kb。

条件二：等待时间达到linger.ms，默认是0毫秒。

所以在默认情况下，由于等待时间是0毫秒，所以只要消息来一条就会发送一条。

Sender线程首先会通过sender读取数据，并创建发送的请求，针对Kafka集群里的每一个Broker，都会有一个InFlightRequests请求队列存放在NetWorkClient中，默认每个InFlightRequests请求队列中缓存5个请求。接着这些请求就会通过Selector发送到Kafka集群中。

当请求发送到发送到Kafka集群后，Kafka集群会返回对应的acks信息。生产者可以根据具体的情况选择处理acks信息。比如是否需要等有回应之后再继续发送消息，还是不管发送成功失败都继续发送消息。

（二）消息发送实例

在使用kafka发送消息前首先需要引入相关依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>3.0.0</version>
</dependency>

2.1 简单异步发送

首先是最简单的发送方式，通过Properties配置kafka的连接方式以及Key和Value的序列化方式，接着调用send方法将消息发送到指定的topic中。

public class Producer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.78.128:9092");
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);
        kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("testTopic","hello"));
        kafkaProducer.close();
    }
}

2.2 带回调的异步发送

上面的这种方式是无法获取消息的发送情况的，因此可以使用带有回调函数的send方法：

public class ProducerCallback {
    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.78.128:9092");
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);
        kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("testTopic", "hello"), new Callback() {
            @Override
            public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
                System.out.println(recordMetadata.topic()+" "+recordMetadata.partition());
            }
        });
        kafkaProducer.close();
    }
}

通过回调函数可以拿到一系列发送后的数据信息，比如topic和分区等。

2.3 同步发送

一般来说消息队列会采用异步的方式，但是如果项目中有同步发送的需求，kafka也可以使用。实现方式比较简单，只需要在send方法后加上get方法即可：

public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
    Properties properties = new Properties();
    properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.78.128:9092");
    properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
    properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
    KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);
    kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("testTopic","hello")).get();
    kafkaProducer.close();
}

（三）消息发送时的分区策略

3.1 kafka的分区策略

kafka通过分区实现了大数据量下的消息队列，当kafka集群中有多个分区时，发送消息可以指定将一条消息发送到某个分区上。

观察ProducerRecord方法的几个入参：

当指定了分区partition时，消息会发送到指定的分区上；

当没有指定partition但是存在Key时，会采用将Key的hash值与分区数取余的方式得到指定分区；

当只存在Value的情况下，Kafka内部会采用Sticky partition，随机选择一个分区使用，等该分区的batch满了或者linger.ms时间到之后，再随机选择一个分区使用。

3.2 自定义分区

有时候我们可能想实现一些自定义的分区规则，比如当key为某个值的时候发送到指定分区，这种情况下就可以使用自定义分区。

新建一个类实现Partitioner接口，在partition方法中定义自己的逻辑，这里是当key等于aaa时，发送到分区0，否则发送到分区1。

public class MyPartition implements Partitioner {
    @Override
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
        if (key.toString().equals("aaa")){
            return 0;
        }else {
            return 1;
        }
    }

    @Override
    public void close() {
    }

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> map) {
    }
}

接着配置分区器

properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,"com.javayz.kafka.producer.MyPartition");

（四）生产者的优化方案

4.1 提高发送吞吐量

前面讲到，从RecordAccumulator发送数据到kafka集群要满足两个条件，batch.size达到某个数量级或者linger.ms达到等待的时间。

由于默认的batch.size=16k，linger.ms=0ms，意味着每次有消息过来的时候，直接就发往了kafka集群中，这样的吞吐量是不高的。因此可以略微提高linger.ms等待时间，等一些消息进来之后再一起发送到kafka集群中，吞吐量就提高了。

除此之外，还可以设置消息的压缩方式，或者调整RecordAccumulator的大小等方式实现吞吐量的提升。

//设置批次大小
properties.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG,16384);
//设置linger.ms
properties.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG,10);
//设置压缩方式,可选gzip，snappy，lz4，zstd
properties.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG,"snappy");
//设置缓冲区大小
properties.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG,33554432);

4.2 提高数据可靠性

数据发送到kafka集群后，kafka集群有三种应答方式：

acks=0，生产者发送过来的数据不管是否成功都不管。

acks=1，只有当kafka的分区Leader节点应答后才会继续发送数据。

acks=-1，只有当Leader和ISR队列里所有节点都应答后才继续发消息。

ISR队列是和Leader节点保持同步的Follower和Leader节点的集合队列，比如Leader节点是0，另外两个Follower节点是1和2，则ISR队列就是0，1，2。如果某个Follow节点在指定时间内没有应答Leader，则将这个节点从ISR队列中踢出。

一般来讲会根据应用场景选择三种应答方式，如果是数据需要强可靠性的情况，就会使用acks=-1的情况，如果对数据的可靠性没有要求，则可以选择0和1。

//设置应答ack,0、1、-1
properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"0");

4.3 消息的事务管理

在MySQL中，有的时候会通过事务保证数据的插入同时成功或者全部失败。

在Kafka中消息的发送同样支持事务。在kafka中开启事务需要首先指定事务的ID。

properties.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG,"transaction_01");

再通过几个事务API发送事务消息

kafkaProducer.initTransactions();
kafkaProducer.beginTransaction();
try {
    kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("testTopic", "aaab","hello"), new Callback() {
        @Override
        public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
            System.out.println(recordMetadata.topic()+" "+recordMetadata.partition());
        }
    });
    kafkaProducer.commitTransaction();
}catch (Exception e){
    kafkaProducer.abortTransaction();
}