摘要
虽然Kafka是用Java/Scala语言编写的，但这并不妨碍它对于多语言的支持，在Kafka官网中，“CLIENTS”的入口‘提供了一份多语言的支持列表，其中包括常用的C/C++、Python、Go等语言，不过这些其他类语言的客户端并非由Kafka社区维护，如果使用则需要另行下载。本章主要针对现下流行的新生产者（Java语言编写的）客户端做详细介绍，而旧生产者客户端已被淘汰，故不再做相应的介绍了。
客户端开发
一个正常的生产逻辑需要具备以下几个步骤:
- (1）配置生产者客户端参数及创建相应的生产者实例。
- (2）构建待发送的消息。
- (3）发送消息。
- (4）关闭生产者实例。
整体架构原理
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)。在主线程中由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。Sender 线程负责从RecordAccumulator中获取消息并将其发送到Kafka 中。
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。
主线程中发送过来的消息都会被追加到RecordAccumulator 的某个双端队列（Deque）中，在 RecordAccumulator的内部为每个分区都维护了一个双端队列，队列中的内容就是ProducerBatch，即 Deque<ProducerBatch>。消息写入缓存时，追加到双端队列的尾部;Sender读取消息时，从双端队列的头部读取。注意ProducerBatch不是 ProducerRecord，ProducerBatch中可以包含一至多个ProducerRecord。通俗地说，ProducerRecord是生产者中创建的消息，而ProducerBatch是指一个消息批次，ProducerRecord 会被包含在 ProducerBatch 中，这样可以使字节的使用更加紧凑。与此同时，将较小的ProducerRecord拼凑成一个较大的ProducerBatch，也可以减少网络请求的次数以提升整体的吞吐量。ProducerBatch和消息的具体格式有关，更多的详细内容可以参考5.2节。如果生产者客户端需要向很多分区发送消息，则可以将buffer.memory参数适当调大以增加整体的吞吐量。
消息在网络上都是以字节（Byte）的形式传输的，在发送之前需要创建一块内存区域来保存对应的消息。在Kafka生产者客户端中，通过java.io.ByteBuffer实现消息内存的创建和释放。不过频繁的创建和释放是比较耗费资源的，在RecordAccumulator的内部还有一个BufferPool，它主要用来实现 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进行管理，而其他大小的 ByteBuffer 不会缓存进BufferPool中，这个特定的大小由batch.size参数来指定，默认值为16384B，即 16KB。我们可以适当地调大batch.size参数以便多缓存一些消息。
ProducerBatch 的大小和 batch.size参数也有着密切的关系。当一条消息(ProducerRecord)流入RecordAccumulator时，会先寻找与消息分区所对应的双端队列(如果没有则新建)，再从这个双端队列的尾部获取一个 ProducerBatch(如果没有则新建），查看ProducerBatch 中是否还可以写入这个 ProducerRecord，如果可以则写入，如果不可以则需要创建一个新的ProducerBatch。在新建ProducerBatch时评估这条消息的大小是否超过 batch.size参数的大小，如果不超过，那么就以batch.size参数的大小来创建 ProducerBatch，这样在使用完这段内存区域之后，可以通过 BufferPool 的管理来进行复用;如果超过，那么就以评估的大小来创建 ProducerBatch，这段内存区域不会被复用。
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。对于网络连接来说，生产者客户端是与具体的 broker节点建立的连接，也就是向具体的 broker节点发送消息，而并不关心消息属于哪一个分区;而对于KafkaProducer的应用逻辑而言，我们只关注向哪个分区中发送哪些消息，所以在这里需要做一个应用逻辑层面到网络IO层面的转换。
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<Nodeld,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(Nodeld是一个String 类型，表示节点的id编号）。与此同时，InFlightRequests还提供了许多管理类的方法，并且通过配置参数还可以限制每个连接（也就是客户端与Node之间的连接)最多缓存的请求数。这个配置参数为max.in.flight.requests.per. connection，默认值为5，即每个连接最多只能缓存5个未响应的请求，超过该数值之后就不能再向这个连接发送更多的请求了，除非有缓存的请求收到了响应(Response）。通过比较Deque<Request>的size与这个参数的大小来判断对应的Node 中是否已经堆积了很多未响应的消息，如果真是如此，那么说明这个Node节点负载较大或网络连接有问题，再继续向其发送请求会增大请求超时的可能。
ProducerRecord
说明的是构建的消息对象ProducerRecord,它并不是单纯意义上的消息它包含多个属性原本需要发送的与业务相关的消息体只是其中的一个value属性，比如
必要的参数配置
bootstrap.servers:该参数用来指定生产者客户端连接Kafka集群所需的broker地址清单，具体的内容格式为host1 : port1 , host2:port2，可以设置一个或多个地址，中间以逗号隔开，此参数的默认值为“”。注意这里并非需要所有的 broker地址，因为生产者会从给定的 broker里查找到其他 broker的信息。不过建议至少要设置两个以上的 broker 地址信息，当其中任意一个宕机时，生产者仍然可以连接到Kafka集群上。
key.serializer和 value.serializer:broker端接收的消息必须以字节数组(byte[]）的形式存在。代码清单2-1中生产者使用的KafkaProducer<String,String>和ProducerRecord<String, String>中的泛型<String, String>对应的就是消息中 key 和value 的类型，生产者客户端使用这种方式可以让代码具有良好的可读性，不过在发往broker之前需要将消息中对应的key和 value 做相应的序列化操作来转换成子节数组。key.serializer和value.serializer这两个参数分别用来指定key和value序列化操作的序列化器，这两个参数无默认值。注意这里必须琪与厅列化奋的全限定名，如代码清单2-1中的org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer,单单指定StringSerializer是错误的。
消息的发送（ACK机制）
创建生产者实例和构建消息之后，就可以开始发送消息了。发送消息主要有三种模式:发后即忘（ fire-and-forget） 、同步(sync）及异步( async）。
对应的就是的kafka的ACK机制（0 1 -1）：这种发送方式就是发后即忘，它只管往 Kafka 中发送消息而并不关心消息是否正确到达。在大多数情况下，这种发送方式没有什么问题，不过在某些时候（比如发生不可重试异常时）会造成消息的丢失。这种发送方式的性能最高，可靠性也最差。
KafkaProducer中一般会发生两种类型的异常:可重试的异常和不可重试的异常。常见的可重试异常有: NetworkException、LeaderNotAvailableException、UnknownTopicOrPartitionException、NotEnoughReplicasException、NotCoordinatorException等。比如NetworkException表示网络异常，这个有可能是由于网络瞬时故障而导致的异常，可以通过重试解决;乂比如LeaderNotAvailableException表示分区的 leader副本不可用，这个异常发生在leader 副个下线而新的 leader副本选举完成之前，重试之后可以重新恢复。不可重试的异常，比如1.4节中提及的RecordTooLargeException异常，暗示了所发送的消息太大，KafkaProducer对此不会进行任何重试，直接抛出异常。
拦截器
生产者拦截器和消费者拦截器。生产者拦截器既可以用来在消息发送前做一些准备工作，比如按照某个规则过滤不符合要求的消息、修改消息的内容等，也可以用来在发送回调逻辑前做一些定制化的需求，比如统计类工作。
序列化
生产者需要用序列化器(Serializer)把对象转换成字节数组才能通过网络发送给Kafka。而在对侧，消费者需要用反序列化器(Deserializer）把从、Kafka 中收到的字节数组转换成相应的对象。在代码清单2-1中，为了方便，消息的key和 value 都使用了字符串,
对应程序中的序列化器也使用了客户端自带的 org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer,除了用于String类型的序列化器，还有ByteArray、ByteBuffer、Bytes、Double、Integer、Long这几种类型，它们都实现了org.apache.kafka.common.serialization.Serializer接口，此接口有3个方法:
configure()方法用来配置当前类，serialize()方法用来执行序列化操作。而close()方法用来关闭当前的序列化器，一般情况下close()是一个空方法，如果实现了此方法，则必须确保此方法的幂等性，因为这个方法很可能会被KafkaProducer 调用多次。
生产者使用的序列化器和消费者使用的反序列化器是需要一一对应的，如果生产者使用了某种序列化器，比如StringSerializer，而消费者使用了另一种序列化器，比如IntegerSerializer,那么是无法解析出想要的数据的。本节讨论的都是与生产者相关的，
分区器
消息在通过send()方法发往broker的过程中，有可能需要经过拦截器(Interceptor)、序列化器(Serializer）和分区器(Partitioner）的一系列作用之后才能被真正地发往 broker。拦截器一般不是必需的，而序列化器是必需的。消息经过序列化之后就需要确定它发往的分区，如果消息ProducerRecord 中指定了partition字段，那么就不需要分区器的作用，因为partition 代表的就是所要发往的分区号。
如果消息ProducerRecord 中没有指定partition字段,那么就需要依赖分区器,根据key这个字段来计算partition的值。分区器的作用就是为消息分配分区。就是采用的hash算法取余的操作来实现。
在不改变主题分区数量的情况下，key与分区之间的映射可以保持不变。不过，一旦主题中增加了分区，那么就难以保证key与分区之间的映射关系了。除了使用Kafka 提供的默认分区器进行分区分配，还可以使用自定义的分区器，只需同DefaultPartitioner一样实现Partitioner接口即可。默认的分区器在key为 null时不会选择非可用的分区，我们可以通过自定义的分区器DemoPartitioner 来打破这一限制。
重要的生产者参数
1.acks：
这个参数用来指定分区中必须要有多少个副本收到这条消息，之后生产者才会认为这条消息是成功写入的。acks是生产者客户端中一个非常重要的参数，它涉及消息的可靠性和吞吐量之间的权衡。acks参数有3种类型的值（都是字符串类型)。
acks = 1。默认值即为1。生产者发送消息之后，只要分区的leader副本成功写入消息，那么它就会收到来自服务端的成功响应。如果消息无法写入leader副本，比如在leader副本崩溃、重新选举新的leader副本的过程中，那么生产者就会收到一个错误的响应，为了避免消息丢失，生产者可以选择重发消息。如果消息写入 leader 副本并返回成功响应给生产者，且在被其他follower副本拉取之前leader 副本崩溃，那么此时消息还是会丢失，因为新选举的leader副本中并没有这条对应的消息。acks设置为1，是消息可靠性和吞吐量之间的折中方案。
acks =0。生产者发送消息之后不需要等待任何服务端的响应。如果在消息从发送到写入Kafka 的过程中出现某些异常，导致Kafka并没有收到这条消息，那么生产者也无从得知，消息也就丢失了。在其他配置环境相同的情况下，acks设置为0可以达到最大的吞吐量。
acks =-1或acks = all。生产者在消息发送之后，需要等待ISR中的所有副本都成功写入消息之后才能够收到来自服务端的成功响应。在其他配置环境相同的情况下，acks设置为-1 (all）可以达到最强的可靠性。但这并不意味着消息就一定可靠，因为ISR中可能只有leader副本，这样就退化成了acks=1的情况。要获得更高的消息可靠性需要配合min.insync.replicas等参数的联动，消息可靠性分析的具体内容可以参考8.3节。
2. max.request.size
这个参数用来限制生产者客户端能发送的消息的最大值，默认值为1048576B，即 1MB.一般情况下，这个默认值就可以满足大多数的应用场景了。笔者并不建议读者盲目地增大这个参数的配置值，尤其是在对Kafka整体脉络没有足够把控的时候。因为这个参数还涉及一些其他参数的联动，比如 broker端的message.max.bytes参数，如果配置错误可能会引起一些不必要的异常。比如将broker端的message.max.bytes参数配置为10,而max.request.size参数配置为20，那么当我们发送一条大小为15B的消息时,生产者客户端就会报出如下的异常
3.retries 和retry.backoff.ms
retries参数用来配置生产者重试的次数，默认值为0，即在发生异常的时候不进行任何重试动作。消息在从生产者发出到成功写入服务器之前可能发生一些临时性的异常，比如网络抖动、leader副本的选举等，这种异常往往是可以自行恢复的，生产者可以通过配置retries大于0的值，以此通过内部重试来恢复而不是一味地将异常抛给生产者的应用程序。如果重试达到设定的次数，那么生产者就会放弃重试并返回异常。不过并不是所有的异常都是可以通过重试来解决的，比如消息太大，超过max.request.size参数配置的值时，这种方式就不可行了。
重试还和另一个参数retry.backoff.ms有关，这个参数的默认值为100，它用来设定两次重试之间的时间间隔，避免无效的频繁重试。在配置retries和 retry.backoff.ms之前，最好先估算一下可能的异常恢复时间，这样可以设定总的重试时间大于这个异常恢复时间，以此来避免生产者过早地放弃重试。
Kafka可以保证同一个分区中的消息是有序的。如果生产者按照一定的顺序发送消息，那么这些消息也会顺序地写入分区，进而消费者也可以按照同样的顺序消费它们。对于某些应用来说，顺序性非常重要，比如 MySQL的 binlog传输，如果出现错误就会造成非常严重的后果。如果将acks参数配置为非零值,并且max.in.flight.requests.per.connection参数配置为大于1的值，那么就会出现错序的现象:如果第一批次消息写入失败，而第二批次消息写入成功，那么生产者会重试发送第一批次的消息，此时如果第一批次的消息写入成功，那么这两个批次的消息就出现了错序。一般而言，在需要保证消息顺序的场合建议把参数max.in.flight.requests.per.connection配置为1，而不是把acks配置为0，不过这样也会影响整体的吞吐。
4.compression.type
这个参数用来指定消息的压缩方式，默认值为“none”，即默认情况下，消息不会被压缩。
该参数还可以配置为“gzip”“snappy”和“Iz4”。对消息进行压缩可以极大地减少网络传输量、降低网络IO，从而提高整体的性能。消息压缩是一种使用时间换空间的优化方式，如果对时延有一定的要求，则不推荐对消息进行压缩。
5.connections.max.idle.ms
这个参数用来指定在多久之后关闭限制的连接，默认值是540000 (ms)，即9分钟。
6. linger.ms
这个参数用来指定生产者发送 ProducerBatch 之前等待更多消息(ProducerRecord)加入ProducerBatch 的时间，默认值为0。生产者客户端会在ProducerBatch被填满或等待时间超过linger.ms值时发送出去。增大这个参数的值会增加消息的延迟，但是同时能提升一定的吞吐量。这个linger.ms参数与TCP协议中的Nagle算法有异曲同工之妙。
7.receive.buffer.bytes
这个参数用来设置Socket接收消息缓冲区(SO_RECBUF)的大小，默认值为32768(B),即32KB。如果设置为-1，则使用操作系统的默认值。如果Producer 与Kafka处于不同的机房，则可以适地调大这个参数值。
8.send.buffer.bytes
这个参数用来设置Socket发送消息缓冲区(SO_SNDBUF)的大小，默认值为131072(B),即128KB。与receive.buffer.bytes参数一样，如果设置为-1，则使用操作系统的默认值。
9.request.timeout.ms
这个参数用来配置Producer等待请求响应的最长时间，默认值为30000 (ms）。请求超时之后可以选择进行重试。注意这个参数需要比 broker端参数replica.lag.time .max.ms 的值要大，这样可以减少因客户端重试而引起的消息重复的概率。
