1. 生产者消息发送流程

1.1 发送原理

在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程。在 main 线程中创建了一个双端队列 RecordAccumulator。main 线程将消息发送给 RecordAccumulator，Sender 线程不断从 RecordAccumulator 中拉取消息发送到 Kafka Broker。

1.2 生产者重要参数列表

参数名称	描述
bootstrap.servers	生产者连接集群所需的 broker 地址清单。例如 hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092，可以设置 1 个或者多个，中间用逗号隔开。注意这里并非需要所有的 broker 地址，因为生产者从给定的 broker 里查找到其他 broker 信息。
key.serializer	指定发送消息的 key 的序列化类型。一定要写全类名。
value.serializer	指定发送消息的 value 的序列化类型。一定要写全类名。
buffer.memory	RecordAccumulator 缓冲区总大小，默认 32MB。
batch.size	缓冲区一批数据最大值，默认 16KB。适当增加该值，可以提高吞吐量，但是如果该值设置太大，会导致数据传输延迟增加。
linger.ms	如果数据迟迟未达到 batch.size，sender 等待 linger.time 之后就会发送数据。单位毫秒，默认值是 0ms，表示没有延迟。生产环境建议该值大小为 5-100ms 之间。
acks	0：生产者发送过来的数据，不需要等数据落盘应答。 1：生产者发送过来的数据，Leader 收到数据后应答。 -1（all）：生产者发送过来的数据，Leader+和 isr 队列里面的所有节点收齐数据后应答。默认值是-1，-1 和 all 是等价的。
max.in.flight.requests.per.connection	允许最多没有返回 ack 的次数，默认为 5，开启幂等性要保证该值是 1-5 的数字。
retries	当消息发送出现错误的时候，系统会重发消息。retries 表示重试次数。默认是 int 最大值，2147483647。如果设置了重试，还想保证消息的有序性，需要设置 MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS_PER_CONNECTION=1，否则在重试此失败消息的时候，其他的消息可能发送成功了。
retry.backoff.ms	两次重试之间的时间间隔，默认是 100ms。
enable.idempotence	是否开启幂等性，默认 true，开启幂等性。
compression.type	生产者发送的所有数据的压缩方式。默认是 none，也就是不压缩。支持压缩类型：none、gzip、snappy、lz4 和 zstd。

2. 异步发送 API

2.1 普通异步发送

1）需求：创建 Kafka 生产者，采用异步的方式发送到 Kafka Broker

异步发送流程：

2）代码编写

1. 创建工程 kafka

2. 导入依赖

   <dependencies>
       <dependency>
           <groupId>org.apache.kafka</groupId>
           <artifactId>kafka-clients</artifactId>
           <version>3.0.0</version>
       </dependency>
   </dependencies>
   

3. 创建包名：com.atguigu.kafka.producer

4. 编写不带回调函数的 API 代码

   package com.atguigu.kafka.producer;
   
   import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
   import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
   
   import java.util.Properties;
   
   public class CustomProducer {
       public static void main(String[] args) throws
               InterruptedException {
           // 1. 创建 kafka 生产者的配置对象
           Properties properties = new Properties();
           // 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.servers
           properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
   
           // key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
           properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                   "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
   
           properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                   "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
           // 3. 创建 kafka 生产者对象
           KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
           // 4. 调用 send 方法,发送消息
           for (int i = 0; i < 5; i++) {
               kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "atguigu " + i));
           }
           // 5. 关闭资源
           kafkaProducer.close();
       }
   }
   

测试：

①在 hadoop102 上开启 Kafka 消费者。

[atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

②在 IDEA 中执行代码，观察 hadoop102 控制台中是否接收到消息。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
atguigu 0
atguigu 1
atguigu 2
atguigu 3
atguigu 4

2.2 带回调函数的异步发送

回调函数会在 producer 收到 ack 时调用，为异步调用，该方法有两个参数，分别是元数据信息（RecordMetadata）和异常信息（Exception），如果 Exception 为 null，说明消息发送成功，如果 Exception 不为 null，说明消息发送失败。

带回调函数的异步发送流程：

注意：消息发送失败会自动重试，不需要我们在回调函数中手动重试。

package com.atguigu.kafka.producer;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import java.util.Properties;

public class CustomProducerCallback {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 1. 创建 kafka 生产者的配置对象
        Properties properties = new Properties();
        // 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
        // key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                StringSerializer.class.getName());

        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                StringSerializer.class.getName());
        // 3. 创建 kafka 生产者对象
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
        // 4. 调用 send 方法,发送消息
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            // 添加回调
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "atguigu " + i), new Callback() {
                // 该方法在 Producer 收到 ack 时调用，为异步调用
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                    if (exception == null) {
                        // 没有异常,输出信息到控制台
                        System.out.println(" 主题： " +
                                metadata.topic() + "->" + "分区：" + metadata.partition());
                    } else {
                        // 出现异常打印
                        exception.printStackTrace();
                    }
                }
            });
            // 延迟一会会看到数据发往不同分区
            Thread.sleep(2);
        }
        // 5. 关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}

测试：

①在 hadoop102 上开启 Kafka 消费者。

[atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

②在 IDEA 中执行代码，观察 hadoop102 控制台中是否接收到消息。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
atguigu 0
atguigu 1
atguigu 2
atguigu 3
atguigu 4

③在 IDEA 控制台观察回调信息。

主题：first->分区：0
主题：first->分区：0
主题：first->分区：1
主题：first->分区：1
主题：first->分区：1

3. 同步发送 API

同步发送流程：

只需在异步发送的基础上，再调用一下 get()方法即可。

package com.atguigu.kafka.producer;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class CustomProducerSync {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        // 1. 创建 kafka 生产者的配置对象
        Properties properties = new Properties();
        // 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息

        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092 ");
        // key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                StringSerializer.class.getName());

        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        // 3. 创建 kafka 生产者对象
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
        // 4. 调用 send 方法,发送消息
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            // 异步发送 默认
//            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "kafka" + i));
            // 同步发送
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "kafka" + i)).get();
        }
        // 5. 关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}

测试：

①在 hadoop102 上开启 Kafka 消费者。

[atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

②在 IDEA 中执行代码，观察 hadoop102 控制台中是否接收到消息。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
atguigu 0
atguigu 1
atguigu 2
atguigu 3
atguigu 4

4. 生产者分区

4.1 分区好处

（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。

4.2 生产者发送消息的分区策略

1）默认的分区器 DefaultPartitioner

在 IDEA 中 ctrl +n，全局查找 DefaultPartitioner。

/**
* The default partitioning strategy:
* <ul>
* <li>If a partition is specified in the record, use it
* <li>If no partition is specified but a key is present choose a 
partition based on a hash of the key
* <li>If no partition or key is present choose the sticky 
partition that changes when the batch is full.
* 
* See KIP-480 for details about sticky partitioning.
*/
public class DefaultPartitioner implements Partitioner {
 … …
}