了解Kafka生产者
之前对kafka的整体架构有浅显的了解，这次正好有时间，准备深入了解一下kafka，首先先从数据的生产者开始吧。
生产者的整体架构
可以看到整个生产者进程主要由两个线程进行协调工作，其中一个是主线程，首先由KafkaProducer创建消息，然后通过拦截器、消息序列化器、分区器的处理后，缓存到消息累加器中。另一个是Sender线程，负责从消息累加器中获取消息，并发送至Kafka集群中。
下面来具体分析各个组件的作用，以便加深了解。
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拦截器： 从名字就可看出是按照一定规则对消息进行过滤。这个具体的规则可以自己去重写kafka中的ProducerInterceptorPrefix类中的onSend方法来实现。之后在KafkaProducer的配置参数 interceptor.classes中指定该拦截器来进行使用。还可以指定多个拦截器，组成拦截链。
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序列化器：生产者需要使用它将消息对象转化为字节数组发送给kafka集群。消费者端进行反序列化还原消息对象。kafka中自带序列化器StringSerializer可对String、VyteArray、ByteBuffer等等类型进行序列化。kafka支持自定义序列化器，实现Serializer，重写serialize方法，即可实现自定义序列化器。修改配置文件中的value.serializer参数为自定义的类名即可。
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分区器：顾名思义，分区器就是控制消息最终发往那个分区。若ProducerRecord中指定了partition字段，将发往指定的分区。反之，将根据消息的key来计算partition的值，拥有相同key的消息会被写入同一分区，key为null的消息，将会以轮询的方式发往topic内的各个可用分区。topic中的分区数量不变时，key与分区之间的映射关系保持不变。当topic内的分区数量变化时，该关系将难以保持。
注意： 如果key为null，计算得到的分区号仅为可用分区中的任意一个。当key不为null时，计算得到的分区号是所有分区中的任意一个。当然，分区器也可以自定义，实现Partitioner中的partition方法即可。同样也是通过配置参数partitioner.class来显式指定这个分区器。
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消息累加器：RecordAccumulator主要用来缓存消息，使Sender线程可以批量发送消息，进而减少网络传输的前期准备和收尾的资源消耗，提升性能和效率。缓存大小可以通过buffer.memory配置，默认值32MB。主程序生产的消息(ProducerRecord)都会追加到ProducerBatch尾部。消息累加器里面维护了一个Deque
，他们之间的关系是多个ProducerRecord组成了一个ProducerBatch，多个ProducerBatch组成了一个Deque ，这样的结构同样也是为了使消息排列更紧凑，提升效率和性能。 消息在生产端的生命历程
在RecordAccumulator内部还有一个BufferPool，用来实现ByteBuffer的复用，以实现缓存的高效利用，不过BufferPool只针对特定大小的ByteBuffer，其他大小的ByteBuffer不会缓存进BufferPool，这个特定大小由batch.size来指定，默认值为16KB。
当消息进入RecordAccumulator时，会先寻找指定分区所对应的Deque(若无将创建)，再从Deque获取尾部的PoducerBatch(若无将创建)，查看是否还能写入该消息(ProducerRecord)，若可以则写入，否则将创建一个新的ProducerRecord，在创建时评估消息大小是否超过batch.size的大小，若不超过，PoducerBatch大小为该值，超过的话，将以消息大小创建PoducerBatch。换句话说，该PoducerBatch中仅有一条消息。
以batch.size创建的PoducerBatch可以通过BufferPool的管理来进行复用。
Sender从RecordAccumulator中获取缓存的消息之后，会将消息格式<分区，Deque
>转换为<Node,List >，Node为kafka集群中的broker节点。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，消息格式为Map<NodeId,Deque >，主要作用是缓存了已经发出去但还没有收到响应的请求。InFlightRequests可以通过配置参数来限制每个连接最多缓存的请求数。配置参数为max.in.flight.requests.per.connection，默认值为5。类似于golang中的channel，通道中的未响应请求数量达到5个，将阻塞，当被缓存的未响应请求收到响应，可以继续添加。 生产端的元数据更新
kafka中的元数据：集群中的topic信息，每个topic有哪些分区，每个分区的leader副本分配在哪个节点上，follower副本分配在哪些节点上，具体哪些副本在AR、ISR等集合中，集群中有哪些节点，控制器节点是哪个等信息。
当生产者客户端发送的消息中缺失需要的元数据时(例如未指定topic)，或超过metadata.max.age.ms 时间没有更新元数据都会引起元数据的更新操作。默认值为5分钟。元数据的更新是在客户端内部进行的，对外部使用者不可见，也就是开发者不可感知到元数据的更新。当需要更新元数据时，会先挑选出lwastLoaderNode，然后向这个Node发送MetadataRequest请求来获取具体的元数据信息，该操作由Sender发起，在创建完MetadayaRequest之后，会存入InflightRequests，之后的步骤和发送消息类似，元数据的更新虽然由Sender线程负责更新，但是主线程也需要读取这些信息，这里的数据同步通过synchronized和final关键字来保障。
今天也是了解了大概的原理，每个细节都值得去深挖，故写文自勉。