前言
看完本文你将学会以下知识：
- kafka 数据的生产大致流程
- 如何创建并使用 kafka生产者
- kafka生产者的常用配置
- 了解 kafka生产者 的分区
kafka数据生产流程
大概流程如下图：
- kafka生产者会将消息封装成一个 ProducerRecord 向 kafka集群中的某个 topic 发送消息
- 发送的消息首先会经过序列化器进行序列化，以便在网络中传输
- 发送的消息需要经过分区器来决定该消息会分发到 topic 对应的 partition，当然如果指定了分区，那么就不需要分区器了。
- 这个时候消息离开生产者开始往kafka集群指定的 topic 和 partition 发送
- 如果写入成功，kafka集群会回应 生产者一个 RecordMetaData 的消息，如果失败会根据配置的允许失败次数进行重试，如果还是失败，那么消息写入失败，并告诉生产者。
创建 kafka生产者
大致了解了生产者工作的流程，我们就来看看一个生产者是怎么创建的把！
最简单的kafka 生产者莫过于其自带的 kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test,接着就可以通过向控制台输入数据来给kafka生产了，当然，这个没太多实际意义，一般也就用来测试测试。
一般我们常用的方式还是通过api的方式自己写代码来创建：
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency>
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
for (int i = 0; i < 100; i++){
producer.send(new ProducerRecord<String, String>("my-topic", Integer.toString(i), Integer.toString(i))
，new Callback() {
public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
//todo something when complete }
});
}
//all done close
producer.close();
是不是觉得很简单？虽然使用起来是很简单，但是要使用好也不是那么容易噢。。。这里请注意以下几点：
1、一定要记得close producer,以免造成资源浪费
2、send() 是异步的，所以上面的代码是有点问题的，producer.close();应该在合适的机会调用，而不是代码末尾
3、如果你想使用同步发送，那么只需要简单的producer.send().get() 使用get()函数就可以了
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("transactional.id", "my-transactional-id");
KafkaProducer<String, String> producer
= new KafkaProducer<String, String>(props, new StringSerializer(), new StringSerializer());
//begining transaction
producer.initTransactions();
try {
producer.beginTransaction();
for (int i = 0; i < 100; i++){
producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));
}
producer.commitTransaction();
} catch (ProducerFencedException | OutOfOrderSequenceException | AuthorizationException e) {
// We can't recover from these exceptions, so our only option is to close the producer and exit.
producer.close();
} catch (KafkaException e) {
// For all other exceptions, just abort the transaction and try again.
producer.abortTransaction();
}
producer.close();
1、每个生产者只能有一个打开的事务，并且需要配置好transactional.id。
2、beginTransaction()和commitTransaction()调用之间发送的所有消息都是单个事务的一部分。
3、send()不需要指定回调函数，也不需要使用get(),因为事务是统一处理的，当事务发生错误可以通过KafkaException来捕获进行处理
ok！上面就是kafka生产者的创建部分内容了，也基本该了解kafka生产者的使用了，为了更好的使用它，我们有必要对它的相关配置来进行详细了解。
kafka生产者 配置
-
acks 和 timeout.ms
buffer.memory=33554432
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。如果生产消息的速度超过发送的速度，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）
compression.type=none
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。
- snappy 压缩算法由 Google 发明，占用较少的 CPU，却能提供较好的性能和相当可观的压缩比，如果比较关注性能和网络带宽，可以使用这种算法。
- gzip 压缩算法一般会占用较多的 CPU，但会提供更高的压缩比，所以如果网络带宽比较有限，可以使用这种算法。
使用压缩可以降低网络传输开销和存储开销，而这往往是向 Kafka 发送消息的瓶颈所在。
-
retries 和 retry.backoff.ms
retries=0
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 Leader）。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。
retry.backoff.ms=100
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。建议在设置重试次数和重试时间间隔之前，先测试一下恢复一个崩溃节点需要多少时间（比如所有分区选举出 Leader 需要多长时间），让总的重试时间比 Kafka 集群从崩溃中恢复的时间长，否则生产者会过早地放弃重试。
不过有些错误不是临时性错误，没办法通过重试来解决（比如“消息太大”错误）。一般情况下，因为生产者会自动进行重试，所以就没必要在代码逻辑里处理那些可重试的错误。你只需要处理那些不可重试的错误和重试次数超出上限的情况。
-
batch.size 和 linger.ms
-
batch.size:=16384
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:=0
指定了生产者在每次发送消息的时间间隔
当批次被填满 或者 等待时间达到 linger.ms设置的间隔时间，批次里的所有消息会被发送出去，哪怕此时该批次只有一条消息。
所以就算把批次大小设置得很大，也不会造成延迟，只是会占用更多的内存而已。但如果设置得太小，因为生产者需要更频繁地发送消息，会增加一些额外的开销。
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
max.in.flight.requests.per.connection=5
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。
如何保证顺序性：如果把 retries 设为非零整数，同时把 max.in.flight.requests.per.connection 设为比 1 大的数，那么，如果第一个批次消息写入失败，而第二个批次写入成功，broker 会重试写入第一个批次。如果此时第一个批次也写入成功，那么两个批次的顺序就反过来了。
一般来说，如果某些场景要求消息是有序的，那么消息是否写入成功也是很关键的，所以不建议把retries设为 0。可以把 max.in.flight.requests.per.connection 设为 1，这样在生产者尝试发送第一批消息时，就不会有其他的消息发送给broker。不过这样会严重影响生产者的吞吐量，所以只有在对消息的顺序有严格要求的情况下才能这么做。
-
request.timeout.ms 和 metadata.fetch.timeout.ms
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request.timeout.ms=305000
指定了生产者在发送数据时等待服务器返回响应的时间
-
metadata.fetch.timeout.ms (0.9.0.0版本中就被弃用)
指定了生产者在获取元数据（比如目标分区的 Leader 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）。
-
max.request.size=1048576
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。例如，假设这个值为 1MB，那么可以发送的单个最大消息为 1MB，或者生产者可以在单个请求里发送一个批次，该批次包含了 1000 个消息，每个消息大小为 1KB。另外，broker 对可接收的消息最大值也有自己的限制（message.max.bytes），所以两边的配置最好可以匹配，避免生产者发送的消息被 broker 拒绝。
注意区分 batch.size只是针对一个 topic 的 partition，而 max.request.size针对单次请求的。
-
receive.buffer.bytes=32768 和 send.buffer.bytes=131072
这两个参数分别指定了 TCP socket 接收和发送数据包的缓冲区大小。如果它们被设为 -1，就使用操作系统的默认值。如果生产者或消费者与 broker 处于不同的数据中心，那么可以适当增大这些值，因为跨数据中心的网络一般都有比较高的延迟和比较低的带宽。
关于更多的配置信息，可以查看：http://kafka.apachecn.org/documentation.html#configuration
通过上面的一些讲解，应该已经可以比较友好的使用 kafka生产者了，接下来我们还剩下最后一个部分，kafka的分区
分区
从第一个部分 kafka数据生产流程 我们知道，分区我们是可以自己指定的，也可以是使用默认的分区器。
- 指定分区
指定分区很简单，在我们创建发送的 ProducerRecord 时候指定下就可以
/**
* Creates a record to be sent to a specified topic and partition
*
* @param topic The topic the record will be appended to
* @param partition The partition to which the record should be sent
* @param key The key that will be included in the record
* @param value The record contents
*/
public ProducerRecord(String topic, Integer partition, K key, V value) {
this(topic, partition, null, key, value, null);
}
/**
* org.apache.kafka.clients.producer.internals.DefaultPartitioner
*/
public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
int numPartitions = partitions.size();
if (keyBytes == null) {
//记录了 topic 写入消息的数量，并返回本条消息是第`nextValue`条。
int nextValue = nextValue(topic);
List<PartitionInfo> availablePartitions = cluster.availablePartitionsForTopic(topic);
if (availablePartitions.size() > 0) {
int part = Utils.toPositive(nextValue) % availablePartitions.size();
return availablePartitions.get(part).partition();
} else {
// no partitions are available, give a non-available partition
return Utils.toPositive(nextValue) % numPartitions;
}
} else {
// hash the keyBytes to choose a partition
return Utils.toPositive(Utils.murmur2(keyBytes)) % numPartitions;
}
}
阅读源码是件比较需要耐心的事情，但是解释源码，会让人欲仙欲死，这里我只解释下上面代码的几个方法做了什么，具体流程，烦您自己耐心看看咯
- nextValue(topic)
,这个nextValue(topic)的作用就是根据 topic 上一次写入 partition 的序号，返回一个 +1 的序号，并记录。说简单点，其实也就是记录了这个 topic 写入消息的数量，并告诉本条消息你是第几条。
- cluster.availablePartitionsForTopic
根据 topic 获取其对应的 partitions 信息，这里其实就是为了获取 partition 数量
- Utils.toPositive
传入一个int，并将其二进制数据的首位进行去 0 操作
- Utils.murmur2
kafka 自带的 hash算法，返回一个32位的hash值，不依赖 java的hash，好处就是可以不受java 版本变更的影响，这一点相当重要，因为 hash算法会影响到数据的储存位置
关于 默认的分区器 就到这了，相当的简单，总结下就是，分区可以自己指定，一般在一些数据倾斜的时候发生，大多数时候都是使用的默认分区器，默认分区器会根据 key 进行分区，如果 key=null，会采取轮询的方式进行分区，否则则根据 key 的 hash，进行散列的随机分区。
当然，可能还缺一个自定义分区器，不过，相信这个东西肯定难不倒亲爱的你，这里就不哔哩哔哩了哈
