kafka 生产者
整个生产者客户端由两个线程协调运行，这两个线程分别为主线程和Sender线程（发送线程）。
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主线程中由KafkaProducer创建消息，然后通过可能的拦截器、序列化器和分区器的作用之后缓存到消息累加器（RecordAccumulator，也称为消息收集器）中。
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Sender 线程负责从RecordAccumulator中获取消息并将其发送到Kafka中。
生产者发送消息的主要步骤（主线程）：
- 创建一个ProducerRecord对象：ProducerRecord对象需要包含目标主题和要发送的内容。我们还可以指定键或分区。
- 序列化：在发送ProducerRecord对象时，生产者要先把键和值对象序列化成字节数组。
- 分区器：如果之前在ProducerRecord对象里指定了分区，那么分区器就不会再做任何事情，直接把指定的分区返回。如果没有指定分区，那么分区器会根据ProducerRecord对象的键来选择一个分区。选好分区以后，生产者就知道该往哪个主题和分区发送这条记录了。
- 添加批次里，发送给broker：这个批次里的所有消息会被发送到相同的主题和分区上。有一个独立的线程负责把这些记录批次发送到相应的broker上。
RecordAccumulator
主要用来缓存消息以便 Sender 线程可以批量发送，进而减少网络传输的资源消耗以提升性能。
RecordAccumulator 缓存的大小可以通过生产者客户端参数buffer.memory 配置，默认值为 33554432B，即 32MB。如果生产者发送消息的速度超过发送到服务器的速度，则会导致生产者空间不足，这个时候KafkaProducer的send（）方法调用要么被阻塞，要么抛出异常，这个取决于参数max.block.ms的配置，此参数的默认值为60000，即60秒。
Sender 线程
Sender 从 RecordAccumulator 中获取缓存的消息之后，会进一步将原本＜分区，Deque＜ProducerBatch＞＞的保存形式转变成＜Node，List＜ProducerBatch＞的形式，其中Node表示Kafka集群的broker节点。在转换成＜Node，List＜ProducerBatch＞＞的形式之后，Sender 还会进一步封装成＜Node，Request＞的形式，这样就可以将Request请求发往各个Node了。
请求在从Sender线程发往Kafka之前还会保存到InFlightRequests中，InFlightRequests保存对象的具体形式为 Map＜NodeId，Deque＜Request＞＞，它的主要作用是缓存了已经发出去但还没有收到响应的请求（NodeId 是一个String 类型，表示节点的 id 编号）
生产者发送消息有3种方式：
第一种：发送并忘记（fire-and-forget）我们把消息发送给服务器，但并不关心它是否正常到达。
第二种：同步发送使用send()方法发送消息，它会返回一个Future对象，调用get()方法进行等待，就可以知道消息是否发送成功。
第三种：异步发送我们调用send()方法，并指定一个回调函数，服务器在返回响应时调用该函数。
生产者配置参数：
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acks：
acks参数指定了必须要有多少个分区副本收到消息，生产者才会认为消息写入是成功的。
acks = 0 ：生产者在成功写入消息之前不会等待任何来自服务器的响应。也就是说，如果当中出现了问题，导致服务器没有收到消息，那么生产者就无从得知，消息也就丢失了。
acks = 1：只要集群的首领节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务器的成功响应。如果消息无法到达首领节点（比如首领节点崩溃，新的首领还没有被选举出来），生产者会收到一个错误响应，为了避免数据丢失，生产者会重发消息。不过，如果一个没有收到消息的节点成为新首领，消息还是会丢失。
acks = all：只有当所有参与复制的节点全部收到消息时，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应。
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buffer.memory：
该参数用来设置生产者内存缓冲区的大小，生产者用它缓冲要发送到服务器的消息。如果应用程序发送消息的速度超过发送到服务器的速度，会导致生产者空间不足。这个时候，send()方法调用要么被阻塞，要么抛出异常，取决于如何设置block.on.buffer.full参数（在0.9.0.0版本里被替换成了max.block.ms，表示在抛出异常之前可以阻塞一段时间）。
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compression.type：
默认情况下，消息发送时不会被压缩。该参数可以设置为snappy、gzip或lz4，它指定了消息被发送给broker之前使用哪一种压缩算法进行压缩。
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retries：
生产者从服务器收到的错误有可能是临时性的错误（比如分区找不到首领）。在这种情况下，retries参数的值决定了生产者可以重发消息的次数，如果达到这个次数，生产者会放弃重试并返回错误。默认情况下，生产者会在每次重试之间等待100ms，不过可以通过retry.backoff.ms参数来改变这个时间间隔。
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batch.size：
当有多个消息需要被发送到同一个分区时，生产者会把它们放在同一个批次里。该参数指定了一个批次可以使用的内存大小，按照字节数计算（而不是消息个数）。
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linger.ms：
该参数指定了生产者在发送批次之前等待更多消息加入批次的时间。KafkaProducer会在批次填满或linger.ms达到上限时把批次发送出去。
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client.id：
该参数可以是任意的字符串，服务器会用它来识别消息的来源，还可以用在日志和配额指标里。
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max.in.flight.requests.per.connection：
该参数指定了生产者在收到服务器响应之前可以发送多少个消息。它的值越高，就会占用越多的内存，不过也会提升吞吐量。把它设为1可以保证消息是按照发送的顺序写入服务器的，即使发生了重试。
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timeout.ms、request.timeout.ms和metadata.fetch.timeout.ms
request.timeout.ms指定了生产者在发送数据时等待服务器返回响应的时间。
timeout.ms指定了broker等待同步副本返回消息确认的时间，与asks的配置相匹配——如果在指定时间内没有收到同步副本的确认，那么broker就会返回一个错误。
metadata. fetch.timeout.ms指定了生产者在获取元数据（比如目标分区的首领是谁）时等待服务器返回响应的时间。如果等待响应超时，那么生产者要么重试发送数据，要么返回一个错误（抛出异常或执行回调）。
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max.block.ms
该参数指定了在调用send()方法或使用partitionsFor()方法获取元数据时生产者的阻塞时间
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max.request.size：
该参数用于控制生产者发送的请求大小。它可以指能发送的单个消息的最大值，也可以指单个请求里所有消息总的大小。
拦截器：
可以根据某个规则过滤不符合要求的消息、修改消息的内容等。
序列化器：
在上图可以看到，创建一个生产者对象必须指定序列化器。Kafka还提供了整型和字节数组序列化器，我们也可以自定义序列化器。
分区
分区的好处：
- (1) 便于合理使用存储资源，每个Partition在一个Broker上存储，可以把海量的数据按照分区切割成一
块一块数据存储在多台Broker上。合理控制分区的任务，可以实现负载均衡的效果。
- (2) 提高并行度，生产者可以以分区为单位发送数据;消费者可以以分区为单位进行消费数据。
ProducerRecord
public class ProducerRecord<K, V> {
private final String topic;
private final Integer partition;
private final Headers headers;
private final K key;
private final V value;
private final Long timestamp;
.......
}
roducerRecord对象包含了目标主题、键和值。Kafka的消息是一个个键值对，ProducerRecord对象可以只包含目标主题和值，键可以设置为默认的null，不过大多数应用程序会用到键。
键有两个用途：
- 可以作为消息的附加信息，
- 可以用来决定消息该被写到主题的哪个分区。
当键值为null时，并且使用了默认的分区器，那么记录将被随机地发送到主题内各个可用的分区上。分区器使用轮询（Round Robin）算法将消息均衡地分布到各个分区上；
当键值不为空时，并且使用了默认的分区器，那么Kafka会对键进行散列；
自定义分区器
实现：org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner 接口
提高生产者的吞吐量：
• batch.size:批次大小，默认16k
• linger.ms:等待时间，修改为5-100ms
• compression.type:压缩snappy
• RecordAccumulator:缓冲区大小，修改为64m