整体流程
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。
batch.size：只有数据积累到batch.size，Sender线程才会从RecordAccumulator中拉取数据。
linger.ms：数据拉取的超时时间。如果迟迟没有达到batch.size，Sender会等待linger.ms后自动拉取数据。
Selector ：是负责网络 I/O 操作的核心组件，它基于 Java NIO 的 Selector 实现，主要用于高效管理生产者与 Kafka broker 之间的网络连接、I/O 事件（如可读、可写）以及处理网络请求。
应答ACKs：
- 0：生产者不需要等待数据落盘后应答
- 1：Leader收到数据并且已经落盘后需要应答
- -1（all）：Leader和ISR队列里的所有节点收到数据后应答
如果ack返回为成功，生产者会清理RecordAccumulator中的数据。如果失败，则会重试，次数为int的最大值。
常见参数：
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| 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 32m。 |
| batch.size | 缓冲区一批数据最大值，默认 16k。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 ms，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。 |
消息发送API
异步发送
API
1）：导入依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>3.0.0</version>
</dependency>
</dependencies>2）：发送消息代码
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();
}
}回调函数 ：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。
同步发送
API
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, StringSerializerSerializer.class.getName());
// 3. 创建 kafka 生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(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（通过.get()阻塞等待结果）
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "kafka" + i)).get();
}
// 5. 关闭资源
kafkaProducer.close();
}
}分区
优点：
- 便于合理使用存储资源 ，每个Partition在一个Broker上存储，可以把大数据分割存储在不同Broker上。合理控制分区的任务，可以实现负载均衡的效果。
- 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。多个消费者同时消费一个大数据的不同分区。
分区策略
默认的分区器DefaultPartitioner
- 指明partition的情况下，将指明的值作为partition值
- 没有指明partition值但有key的情况下，将key的hash值与topic的 partition数进行取余得到partition值
- 既没有partition值又没有key值的情况 下，Kafka采用Sticky Partition（黏性分区器），会随机选择一个分区，并尽可能一直使用该分区，待该分区的batch已满或者已完成，Kafka再随机一个分区进行使用（和上一次的分区不同）
自定义分区器
1）：自定义分区类，继承分区器接口
2）：重写partition()方法，实现自定义逻辑
3）：在生产者中修改配置
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());吞吐量的提高
通过设置batch.size和linger.ms：linger.ms越低，消息发送的延迟就越低，但消息吞吐量也小；linger.ms越高，消息发送的延迟也高，对应的消息吞吐量也更大。要合理设置batch.size和linger.ms，平衡好吞吐量和延迟之间的关系。
compression.type：压缩snappy。可以将消息压缩，使得同一batch.size，能承载的消息更多，提高吞吐量。
RecordAccumulator：缓冲区大小，默认32m，可以修改为64m。存在情形在batch.size大小的范围内能够直接拉取完缓冲区内的所有信息，因此要提高缓冲区的大小。
// batch.size：批次大小，默认 16K
properties.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);
// linger.ms：等待时间，默认 0
properties.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 1);
// RecordAccumulator：缓冲区大小，默认 32M：buffer.memory
properties.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);
// compression.type：压缩，默认 none，可配置值 gzip、snappy、lz4 和 zstd
properties.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG,"snappy");数据可靠性
acks的不同情况：
- ack = 0，生产者发送的数据不需要等待数据落盘就应答。有可能导致数据在发送到leader，但leader故障时丢失
- ack = 1，leader收到数据并且数据落盘后才应答。有可能数据没有从leader同步到follower时leader挂掉，也会导致数据的丢失。
- ack = -1，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。但follower可能存在情况迟迟无法同步消息，解决方法： Leader维护了一个动态的in-sync replica set（ISR），意为和 Leader保持同步的Follower+Leader集合(leader：0，isr:0,1,2)。 如果Follower长时间未向Leader发送通信请求或同步数据，则该Follower将被踢出ISR。该时间阈值由replica.lag.time.max.ms参数设定，默认30s。例如2超时，(leader:0, isr:0,1)。
可靠性总结：
- acks=0，生产者发送过来数据就不管了，可靠性差，效率高；
- acks=1，生产者发送过来数据Leader应答，可靠性中等，效率中等；
- acks=-1，生产者发送过来数据Leader和ISR队列里面所有Follwer应答，可靠性高，效率低；
在生产环境中，acks=0很少使用；acks=1，一般用于传输普通日志，允许丢个别数据；acks=-1，一般用于传输和钱相关的数据， 对可靠性要求比较高的场景。
但ack = -1时会出现数据重复的场景。在数据发送到leader并同步到follower时，leader在准备返回ack时挂了，导致某个follower成为新的leader。这时系统认为消息发送失败了，再将同一个消息发送到新的leader上，这就会导致消息重复。