Kafka producer在设计上要比consumer简单，不涉及复杂的组管理操作，每个producer都是独立进行工作的，与其他producer实例之间没有关联。Producer的主要功能就是向某个topic的某个分区发送消息，所以首先要确认向topic的哪个分区写入消息——即分区器(partitioner)的功能。Kafka producer提供了一个默认的分区器。对于每条待发送的消息而言，如果该消息指定了key，则partitioner会根据key的哈希值来选择目标分区，将具有相同key的所有消息都路由到相同的分区中；若该消息未指定key，则partitioner使用轮询的方式确认目标分区。另外producer的API赋予了用户自行指定目标分区的权力，即用户可以在消息发送时跳过partitioner直接指定到要发送到的分区。
另外producer也允许用户实现自定义的分区策略而非使用默认的partitioner。
确认分区后，producer要做的第二件事是寻找该分区对应的leader，也就是该分区leader副本所在的Kafka broker。每个topic分区都由若干个副本组成，其中一个副本充当leader角色，只有leader能响应clients发送的请求，剩下的副本中有一部分副本会与leader副本保持同步，即所谓的ISR(In-Sync Replicas, 副本同步队列)。因此，在发送消息时，producer可以有多种选择来实现消息发送，例如不等待任何副本的响应便返回成功，或者只是等待leader副本响应写入操作后再返回成功。
补充副本概念：
副本（Replication）：
同一个partition可能会有多个replication（对应server.properties 配置中的 default.replication.factor=N）。没有replication的情况下，一旦broker 宕机，其上所有 patition 的数据都不可被消费，同时producer也不能再将数据存于其上的patition。引入replication之后，同一个partition可能会有多个replication，而这时需要在这些replication之间选出一个leader，producer和consumer只与这个leader交互，其它replication作为follower从leader 中复制数据。
Producer写入流程：
1）producer先从zookeeper的 “/brokers/…/state”节点找到该partition的leader
2）producer将消息发送给该leader
3）leader将消息写入本地log
4）followers从leader pull消息，写入本地log后向leader发送ACK
5）leader收到所有ISR中的replication的ACK后，增加HW（high watermark，最后commit 的offset）并向producer发送ACK
Producer发送消息：
在Java版代码中，producer首先使用一个线程(用户主线程，也就是用户启动producer的线程)将待发送的消息封装进一个ProducerRecord类实例，然后将其序列化之后发送给partitioner，再由后者确定了目标分区后一同发送到位于producer程序中的一块内存缓冲池中。而producer的另一个工作线程(I/O发送线程，也称Sender线程)则负责实时地从该缓冲区中提取准备就绪的消息封装进一个批次(batch),统一发送给对应的broker。
Kafka producer发送消息的主方法是send方法，producer在底层完全实现了异步化发送，并且通过Java提供的Future同时实现了同步发送和异步发送+回调(Callback)(默认异步)两种发送方式。最后producer程序结束时需要关闭producer。
acks参数(用来平衡吞吐量与可靠性)：
producers可以一步的并行向kafka发送消息，但是通常producer在发送完消息之后会得到一个响应，返回的是offset值(metadata)或者发送过程中遇到的错误(exception)。这其中有个非常重要的参数“request.required.acks”，这个参数决定了producer要求leader partition收到确认的副本个数：
如果acks设置为0，表示producer不会等待broker的响应，所以，producer无法知道消息是否发生成功，这样有可能导致数据丢失，但同时，acks值为0会得到最大的系统吞吐量。一般这种情况下允许消息丢失，如统计服务器日志等；
若acks设置为1，表示producer会在leader partition收到消息时得到broker的一个确认，这样会有更好的可靠性，因为客户端会等待知道broker确认收到消息。此时，当发送消息时，leader broker仅将该消息写入本地日志，然后便发送响应结果给producer，而无需等待ISR中其他副本写入该消息；
若设置为-1或者all，producer会在所有备份的partition收到消息时得到broker的确认，这个设置可以得到最高的可靠性保证。此时，当发送消息时，leader broker不仅会将消息写入本地日志，同时还会等待ISR中所有其他副本都成功写入它们各自的本地日志后，才发送响应结果给producer。
buffer.memory参数：
指定producer端用于缓存消息的缓冲区的大小，单位是字节，默认32M，采用异步发送消息的架构，Java版Producer启动时会首先创建一块内存缓冲区用于保存待发送消息，然后由另一个专属线程负责从缓冲区中读取消息执行真正的发送，这部分内存空间的大小就是由buffer.memory参数指定。该参数指定的内存大小几乎可以认为是producer程序使用的内存大小，若producer程序要给很多分区发送消息，那么就需要仔细设置该参数防止过小的内存缓冲区降低了producer程序整体的吞吐量。
batch.size参数：
batch.size是producer调优吞吐量与延时性能最重要的参数之一，producer会将发往同一分区的多条消息封装进一个batch中，当batch满了或者batch没满(linger.ms参数=0，默认消息立即发送)producer会发送该batch。
Batch小，吞吐量低，延时低，Batch大，吞吐量高，延时高
Batch.size默认为16KB。
request.timeout.ms参数：
当producer发送请求给broker后，broker需要在规定时间范围内将处理结果返回给producer。超时时间默认30s。
自定义分区机制：
- 在producer程序中创建一个类，实现org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner接口，主要分区逻辑在Partitioner.partition中实现。入参(topic, key, keyBytes, value, valueBytes, Cluster);
- 在用于构造KafkaProducer的Properties对象中设置partitioner.class参数。
序列化：
网络上发送数据都是以字节的形式，kafka也不例外，Apache Kafka支持用户给broker发送各种类型消息，如字符串、整数、数组或任意对象类型，序列化器serializer负责在producer发送前将消息转换成字节数组；解序列化器deserializer则用于将consumer接收到的字节数组转换成相应的对象。