一、生产者 如何将消息发送到 kafka集群？
将下图纵向分为4列：
1.1 生产者的主线程
Producer对象：生成一个该对象，然后调用send方法
拦截器：不是必须的，可选
序列化器：kafka自己的更轻便，大部分都是数据，保证安全校验的只是小部分；而Java数据只占一小部分，大部分都是安全校验。因此在大数据的情况下，不能用Java自带的序列化功能。
分区器：这里的分区器，只是分recordAccumulator的区域，分到哪个DQueue
1.2 RecordAccumulator
该部分都在内存中，默认大小是32M
该部分有两个参数要注意 batch.size 和 linger.ms，具体含义见图。
这部分还有个内存池：
在生产者发送数据时，会从内存池拿内存用来储存数据；
待kafka集群成功接收到数据后，数据从DQueue删除释放内存，再归还给内存池
1.3 生产者的sender线程
sender线程会主动拉取数据。拉取数据的条件是batch.size 或 linger.ms，任何一个符合要求了就能拉取。
sender能容忍某个broker不返回应答的个数，是5。如果发了5个数据，都没有答复，那就不会再给该broker发送。
如果成功收到应答acks,就会清理掉DQueue里的数据；
如果发送不成功，会重试。该值默认设置的是Integer.MAX_VALUE
1.4 kafka集群
返回的应答种类，见图。
二、生产者 异步发送api
本节关注的是这一块：
1.1->1.2这一步是异步的。1.1只管给1.2塞消息，不必管1.2-》1.3-》1.4是否完成。
2.1 普通异步发送
2.2 带回调的异步发送
三、生产者 同步发送api
加一个get()就变成同步方法了....
四、生产者 分区
本节关注的是这一块：
4.1 生产者分区的好处
4.2 生产者默认分区策略
如果指定了分区，就用指定分区
如果未指定分区，但指定了key，那么就用 hashcode(key) % 分区数
如果未指定分区，也未指定key，那么会选择sticky partition 粘性分区策略 -- 会随机选择一个分区，并尽可能一直使用该分区，待该分区的batch己满或者已完成，Kafka再随机选择一个分区进行使用(和上一次的分区不同)。例如:第一次随机选择0号分区， 等0号分区当前批次满了(默认16k) 或者linger.ms设置的时间到，Kafka再随机- -个分区进行使用(如果还是0会继续随机)。
4.3 自定义生产者分区策略
新建一个类，实现Partitioner接口
在主函数关联自定义的分区器：
五、生产者 - 提高吞吐量
由于默认linger.ms是0ms,即代表没有任何延迟，那么batch.size哪怕设置为16k也是无效的。接收到一个消息就会立马发送出去 1.2-》1.3-》1.4。但是这样子吞吐量也会下降。。。适当延长linger.ms为5-100ms，可以增加吞吐量
compression.type 参数的作用就是压缩数据，那么16k的空间就能存更多东西，自然吞吐量就大了
RecordAccumulator(也就是1.2部分)，增大默认内存容量
六、生产者 - 数据可靠性
本小节说的是这一模块：
6.1 可靠性总结
6.2 ack=-1详细图解
下图中“hello”灰色，代表已落盘。已落盘才会发送确认应答。
6.3 参数配置
七、生产者 - 数据去重
7.1 数据传递语义
7.2 幂等性
7.3 事务
代码示例：
保证事务ID全局唯一
事务api
八、生产者 - 数据乱序
本节讨论的是这一块的问题：
为了保证单分区的有序 （1.x版本之后）：
- 如果不开启幂等性，那么max.in.flight.requests.per.connection =1, 意味着一个request发送出去，确认后才能发送第二个
- 如果开启了幂等性，那么max.in.flight.requests.per.connection = 1~5, 意味着生产者的缓存队列（DQueue）可以在不收到确认的情况下，连续向broker发送5个request,且这5个request能在broker里保证有序：
- request 1 & 2 正常接收并落盘;
- request3出现问题会申请重发;
- request 4 & 5也按时到达...但通过幂等性的SeqNumber单调递增的原则，发现应该落盘的是 3。所以 4 & 5暂时还在内存中，不落盘。等待 3 的重发
- 等request 3到达，服务端重检查其SeqNumber，会优先落盘3. 其次才是4 & 5落盘
参考文献
【尚硅谷】2022版Kafka3.x教程（从入门到调优，深入全面）： https://www.bilibili.com/video/BV1vr4y1677k?p=22&spm_id_from=pageDriver