一、工作流程
Java版本的工作流程，ProducerRecord是消息对象。
简单描述，
1、主线程建立ProducerRecord对象，包含topic、partition、key、value、timestamp等信息
2、将ProducerRecord中的消息体（key-value），序列化后结合kafkaProducer缓存的元数据（topic分区信息数等），共同提交给partitioner
3、partitione计算出目标分区并放入缓存中对应目标分区的batch（批量思想，一批一批的发送，而不是一条一条的发送）中，这里主线程任务已经完成
4、sender线程异步发送batch信息，并接受响应，然后回调给主线程。
二、序列化
kafka默认提供多种序列化器。
ByteArraySerializer：本质什么也没做，已经是字节数组了。
ByteBufferSerializer：序列化ByteBuffer
BytesSerializer：序列化kafka自定义的Bytes类
DoubleSerializer：序列化Double类型
IntegerSerializer：序列化Integer类型
LongSerializer：序列化Long类型
StringSerializer：序列化String类型
三、分区策略
partitioner职责是确认到底要向topic的那个分区发送消息。
kafak提供默认的分区器partitioner，分区策略：
① 根据消息key的hash值确定目标分区。大多数情况下消息是没有key的，我们可以控制多条消息相同key，达到这些消息被分到同一个分区，完成一些业务需求。
② 若无key，则采用轮询的方式确定目标分区
③ 用户指定，producer的API提供了用户自定指定目标分区的功能
四、Java代码实现与参数说明
Java代码实现：配置参数key在ProducerConfig.Java中可以找到。
1 public class ProducerTest { 2 3 private static final String HOST = "192.168.1.4"; 4 5 public static void main(String[] args) { 6 Properties props = new Properties(); 7 props.put("bootstrap.servers",HOST + ":9091"+","+HOST + ":9092"+","+HOST + ":9093");//指定broker，配置部分就可以了，producer会替换成实际brokers列表 8 props.put("key.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");//key序列化类，无默认值，必须配置 9 props.put("value.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");//value序列化类，无默认值，必须配置，可与key不同 10 props.put("acks","-1");//控制参数的持久性策略，须传入字符串参数 11 props.put("retries","3");//重试次数，默认为0 12 props.put("batch.size","16384");//一个批次大小，默认16KB，producer调优重要参数 13 props.put("linger.ms","10");//发送消息延时，默认为0，消息立即发送，不需要batch满，producer调优重要参数 14 props.put("buffer.memory","33554432");//消息缓冲区大小默认，32MB，producer调优重要参数 15 props.put("max.block.ms","3000");//等待元数据超时时间，（例如发送topic，客户端未缓存） 16 props.put("max.request.size","10485760");//请求消息的最大值，默认10MB，由于消息头开销需要比实际最大值大 17 props.put("request.timeout.ms","3000");//请求超时时间 18 try(Producer producer = new KafkaProducer(props);) { 19 producer.send(new ProducerRecord("topic-test","hello world")); 20 } 21 } 22 }
除了三个必须的参数bootstrap.servers、key.serializer、value.serializer外另外必须清楚acks配置的作用
acks：参数用于控制producer生产消息的持久化级别。
acks = -1或all ：消息发送时，producer需要等待leader broker的响应，而leader broker需要将消息写入本地日志，同时还会等ISR中副本都成功写入日志后，才会响应，吞吐量最差，不能容忍消息丢失
acks = 0 ：发送消息时，producer不需要等待leader broker的响应。吞吐量最高，但完全不担心消息是否发送成功，允许消息丢失（例如服务器日志应用）
acks = 1 ：发送消息时，producer需要等待leader broker的响应，而leader broker将消息写入本地日志，就会响应，无需等待ISR中副本都成功写入日志。吞吐量适中
其中acks = 0 , acks = 1可能引起消息丢失。
五、producer拦截器
拦截器interceptor是的用户在消息发送前以及producer回调逻辑前有机会对消息做一些定制化需求，例如修改消息，添加通用字段
接口是
//org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor public interface ProducerInterceptor<K, V> extends Configurable { //封装仅send方法中，运行在用户主线程，确保消息在序列化前调用此方法 ProducerRecord<K, V> onSend(ProducerRecord<K, V> var1); //回调逻辑触发前，运行在producer I/O线程（sender线程）中，不能放入过重的逻辑，会拖累消息发送效率 void onAcknowledgement(RecordMetadata var1, Exception var2); //关闭拦截器，主要用于资源清理 void close(); }
具体使用时将自定义的拦截器放入配置props的interceptor.classes.config属性中。
六、同步异步发送
新版producer的写入操作默认都是异步的。异步发送可能导致消息乱序，利用send方法返回Future对象可转化为同步发送。
//异步发送+回调 producer.send(new ProducerRecord("topic-test", "test1"), new Callback() { @Override public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) { if (e == null){ System.out.println("message send success"); }else { System.out.println("message send fail"); } } }); producer.send(new ProducerRecord("topic-test", "test2"), new Callback() { @Override public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) { if (e == null){ System.out.println("message send success"); }else { System.out.println("message send fail"); } } }); //利用future的get()方法实现同步发送 producer.send(new ProducerRecord("topic-test", "test1")).get(); producer.send(new ProducerRecord("topic-test", "test2")).get();
七、多线程处理
producer多线程中两种使用方法，社区推荐多线程单KafkaProducer实例，效率高
多线程单KafkaProducer实例：所有线程共享一个KafkaProducer实例，实现简单性能好，但①共享一个内存缓冲区，需要配置更大的缓存空间；② 一旦producer实例破坏，所有用户线程无法工作
多线程多KafkaProducer实例：每个线程维护自己的专属kafkaProducer实例，配置粒度小，单个producer奔溃不会影响其他线程；但①占用更多的内存
八、无消息丢失配置
① 新版producer默认异步发送可能导致消息乱序，可采用上面同步方式发送消息，但同步方式性能很差，实际场景不推荐使用
②producer端“无消息丢失配置”
/************ product config *****************/ block.on.buffer.full=true //缓冲区满，停止接受新消息 acks = -1 //ISR日志全部持久化 retries = Integer.MAX_VALUE //无限重试 max.in.flight.requests.per.connection=1 //防止同partition下消息乱序。单个broker仅响应一个请求 //使用带回调机制的send方法.producer.send(record,callback) //callback逻辑中显示地立即关闭producer，使用close() /************ broker config *****************/ unclean.leader.election.enable=false//不允许ISR外副本竞选leader replication.factor=3//业界通用的三备份原则 min.insync.replicas=2//写入ISR多少个副本才算成功，acks=-1才有效，实际使用，不要使用默认值 replication.factor>min.insync.replicas//两者相等会导致，一个副本挂掉，分区将无法提供服务 enable.auto.commit=false
九、旧版本producer
新旧producer主要区别：
①旧版：kafka.producer.Producer；新版：org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer
②旧版默认同步发送；新版默认异步发送
③旧版：kafka-core.jar；新版;kafka-clients.jar
④新旧参数列表几乎完全不同
⑤旧版本直接与ZooKeeper通信来发送数据，新版本彻底摆脱ZooKeeper的依赖
十、spring中的producer
public class SpringProducer { private static KafkaTemplate<String,String> kafkaTemplate = null; private static final String HOST = "mcip"; static{ Properties pro = new Properties(); pro.put("bootstrap.servers",HOST + ":9091"+","+HOST + ":9092"+","+HOST + ":9093"); pro.put("key.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); pro.put("value.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); pro.put("acks","-1"); pro.put("retries","3"); pro.put("batch.size","323840"); pro.put("linger.ms","10"); pro.put("buffer.memory","33554432"); pro.put("max.block.ms","3000"); ProducerFactory producerFactory = new DefaultKafkaProducerFactory(pro); kafkaTemplate = new KafkaTemplate<String,String>(producerFactory,true); } public static ListenableFuture<SendResult<String, String>> send(String topic, String message){ return kafkaTemplate.send(topic,message); } public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException { ListenableFuture<SendResult<String, String>> future = send("tttttopic","replica test4"); System.out.println(future.get().getProducerRecord().value()); } }
参考《kafka实战》