生产者发送消息的基本流程
从创建一个 ProducerRecord 对象开始， Producer Record 对象需要包含目标主题和要发送的内容。我们还可以指定键或分区。在发送 ProducerRecord 对象时，生产者要先把键和值对象序列化成字节数组，这样它们才能够在网络上传输。
接下来，数据被传给分区器。如果之前在 Producer Record 对象里指定了分区，那么分区器就不会再做任何事情，直接把指定的分区返回。如果没有 指定分区，那么分区器会根据 Producer Record 对象的键来选择一个分区。选好分区以后，生产者就知道该往哪个主题和分区发送这条记录了。紧接着， 这条记录被添加到一个记录批次里（双端队列，尾部写入），这个批次里的所有消息会被发送到相同的主题和分区上。有一个独立的线程负责把这些记录批次发送到相应的 broker 上。
服务器在收到这些消息时会返回一个响应。如果消息成功写入 Kafka ，就返回一个 RecordMetaData 对象，它包含了主题和分区信息，以及记录在分 区里的偏移量。如果写入失败， 则会返回一个错误。生产者在收到错误之后会尝试重新发送消息，几次之后如果还是失败，就返回错误信息。
生产者发送消息一般会发生两类错误：
一类是可重试错误，比如连接错误（可通过再次建立连接解决）、无主 no leader（可通过分区重新选举首领解决）。
另一类是无法通过重试解决，比如“消息太大”异常，具体见 message.max.bytes，这类消息不会进行任何重试，直接抛出异常
使用 Kafka 生产者
三种发送方式
我们通过生成者的 send 方法进行发送。send 方法会返回一个包含 RecordMetadata 的 Future 对象。RecordMetadata 里包含了目标主题，分区信息和 消息的偏移量。
发送并忘记
忽略send 方法的返回值，不做任何处理。大多数情况下，消息会正常到达，而且生产者会自动重试，但有时会丢失消息。
同步发送
获得send 方法返回的 Future 对象，在合适的时候调用 Future 的 get 方法。参见代码，模块 kafka-no-spring
异步发送
实现接口 org.apache.kafka.clients.producer.Callback，然后将实现类的实例作为参数传递给 send 方法。参见代码，模块 kafka-no-spring 下包 sendtype 中。
多线程下的生产者
KafkaProducer 的实现是线程安全的，所以我们可以在多线程的环境下，安全的使用 KafkaProducer 的实例，如何节约资源的使用呢？参见代码，模块 kafka-no-spring 下包 concurrent
更多发送配置
生产者有很多属性可以设置，大部分都有合理的默认值，无需调整。有些参数可能对内存使用，性能和可靠性方面有较大影响。可以参考 org.apache.kafka.clients.producer 包下的 ProducerConfig 类。代码见模块 kafka-no-spring 下包 ProducerConfig 中 ConfigKafkaProducer 类
acks：
Kafk 内部的复制机制是比较复杂的，这里不谈论内部机制（后续章节进行细讲），我们只讨论生产者发送消息时与副本的关系。
指定了必须要有多少个分区副本收到消息，生产者才会认为写入消息是成功的，这个参数对消息丢失的可能性有重大影响。
acks=0：生产者在写入消息之前不会等待任 何来自服务器的响应，容易丢消息，但是吞吐量高。
acks=1：只要集群的首领节点收到消息，生产者会收到来自服务器的成功响应。如果消息无法到达首领节点（比如首领节点崩溃，新首领没有选举出 来），生产者会收到一个错误响应，为了避免数据丢失，生产者会重发消息。不过，如果一个没有收到消息的节点成为新首领，消息还是会丢失。默认 使用这个配置。
acks=all：只有当所有参与复制的节点都收到消息，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应。延迟高。
金融业务，主备外加异地灾备。所以很多高可用场景一般不是设置 2 个副本，有可能达到 5 个副本，不同机架上部署不同的副本，异地上也部署一 套副本。
buffer.memory
设置生产者内存缓冲区的大小（结合生产者发送消息的基本流程），生产者用它缓冲要发送到服务器的消息。如果数据产生速度大于向 broker 发送 的速度，导致生产者空间不足，producer 会阻塞或者抛出异常。缺省 33554432 (32M)
max.block.ms
指定了在调用 send()方法或者使用 partitionsFor()方法获取元数据时生产者的阻塞时间。当生产者的发送缓冲区已满，或者没有可用的元数据时，这些 方法就会阻塞。在阻塞时间达到 max.block.ms 时，生产者会抛出超时异常。缺省 60000ms
retries
发送失败时，指定生产者可以重发消息的次数（缺省 Integer.MAX_VALUE）。默认情况下，生产者在每次重试之间等待 100ms，可以通过参数 retry.backoff.ms 参数来改变这个时间间隔。
receive.buffer.bytes 和 send.buffer.bytes
指定TCP socket 接受和发送数据包的缓存区大小。如果它们被设置为-1，则使用操作系统的默认值。如果生产者或消费者处在不同的数据中心，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。缺省 102400
batch.size
当多个消息被发送同一个分区时，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。当批次内存 被填满后，批次里的所有消息会被发送出去。但是生产者不一定都会等到批次被填满才发送，半满甚至只包含一个消息的批次也有可能被发送。缺省 16384(16k) ，如果一条消息超过了批次的大小，会写不进去。
linger.ms
指定了生产者在发送批次前等待更多消息加入批次的时间。它和 batch.size 以先到者为先。也就是说，一旦我们获得消息的数量够 batch.size 的数量 了，他将会立即发送而不顾这项设置，然而如果我们获得消息字节数比 batch.size 设置要小的多，我们需要“linger”特定的时间以获取更多的消息。这个设 置默认为 0，即没有延迟。设定 linger.ms=5，例如，将会减少请求数目，但是同时会增加 5ms 的延迟，但也会提升消息的吞吐量。
compression.type
producer 用于压缩数据的压缩类型。默认是无压缩。正确的选项值是 none、gzip、snappy。压缩最好用于批量处理，批量处理消息越多，压缩性能越 好。snappy 占用 cpu 少，提供较好的性能和可观的压缩比，如果比较关注性能和网络带宽，用这个。如果带宽紧张，用 gzip，会占用较多的 cpu，但提供 更高的压缩比。
client.id
当向server 发出请求时，这个字符串会发送给 server。目的是能够追踪请求源头，以此来允许 ip/port 许可列表之外的一些应用可以发送信息。这项 应用可以设置任意字符串，因为没有任何功能性的目的，除了记录和跟踪。
max.in.flight.requests.per.connection
指定了生产者在接收到服务器响应之前可以发送多个消息，值越高，占用的内存越大，当然也可以提升吞吐量。发生错误时，可能会造成数据的发 送顺序改变,默认是 5 (修改）。 如果需要保证消息在一个分区上的严格顺序，这个值应该设为 1。不过这样会严重影响生产者的吞吐量。
request.timeout.ms
客户端将等待请求的响应的最大时间,如果在这个时间内没有收到响应，客户端将重发请求;超过重试次数将抛异常，默认 30 秒。
metadata.fetch.timeout.ms
是指我们所获取的一些元数据的第一个时间数据。元数据包含：topic，host，partitions。此项配置是指当等待元数据 fetch 成功完成所需要的时间， 否则会跑出异常给客户端
max.request.size
控制生产者发送请求最大大小。默认这个值为 1M，如果一个请求里只有一个消息，那这个消息不能大于 1M，如果一次请求是一个批次，该批次包 含了 1000 条消息，那么每个消息不能大于 1KB。注意：broker 具有自己对消息记录尺寸的覆盖，如果这个尺寸小于生产者的这个设置，会导致消息被拒 绝。这个参数和 Kafka 主机的 message.max.bytes 参数有关系。如果生产者发送的消息超过 message.max.bytes 设置的大小，就会被 Kafka 服务器拒绝。
以上参数不用去，一般来说，就记住 acks、batch.size、linger.ms、max.request.size 就行了，因为这 4 个参数重要些，其他参数一般没有太大必要调整。
顺序保证
Kafka 可以保证同一个分区里的消息是有序的。也就是说，发送消息时，主题只有且只有一个分区，同时生产者按照一定的顺序发送消息， broker 就 会按照这个顺序把它们写入分区，消费者也会按照同样的顺序读取它们。在某些情况下， 顺序是非常重要的。例如，往一个账户存入 100 元再取出来， 这个与先取钱再存钱是截然不同的！不过，有些场景对顺序不是很敏感。
如果把retires 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 retires 设为 0(不重试的话消息可能会因为连接关 闭等原因会丢) 。所以还是需要重试，同时把 max.in.flight.request.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
序列化
创建生产者对象必须指定序列化器，默认的序列化器并不能满足我们所有的场景。我们完全可以自定义序列化器。只要实现 org.apache.kafka.common.serialization.Serializer 接口即可。
自定义序列化需要考虑的问题
自定义序列化容易导致程序的脆弱性。举例，在我们上面的实现里，我们有多种类型的消费者，每个消费者对实体字段都有各自的需求，比如，有 的将字段变更为 long 型，有的会增加字段，这样会出现新旧消息的兼容性问题。特别是在系统升级的时候，经常会出现一部分系统升级，其余系统被迫 跟着升级的情况。
解决这个问题，可以考虑使用自带格式描述以及语言无关的序列化框架。比如 Protobuf，或者 Kafka 官方推荐的 Apache Avro。
Avro 会使用一个 JSON 文件作为 schema 来描述数据，Avro 在读写时会用到这个 schema，可以把这个 schema 内嵌在数据文件中。这样，不管数据格 式如何变动，消费者都知道如何处理数据。
但是内嵌的消息，自带格式，会导致消息的大小不必要的增大，消耗了资源。我们可以使用 schema 注册表机制，将所有写入的数据用到的 schema 保存在注册表中，然后在消息中引用 schema 的标识符，而读取的数据的消费者程序使用这个标识符从注册表中拉取 schema 来反序列化记录。
注意：Kafka 本身并不提供 schema 注册表，需要借助第三方，现在已经有很多的开源实现，比如 Confluent Schema Registry，可以从 GitHub 上获取。
如何使用参考如下网址：
https://cloud.tencent.com/developer/article/1336568
不过一般除非你使用 Kafka 需要关联的团队比较大，敏捷开发团队才会使用，一般的团队用不上。对于一般的情况使用 JSON 足够了。
分区
我们在新增 ProducerRecord 对象中可以看到，ProducerRecord 包含了目标主题，键和值，Kafka 的消息都是一个个的键值对。键可以设置为默认的 null。键的主要用途有两个：一，用来决定消息被写往主题的哪个分区，拥有相同键的消息将被写往同一个分区，二，还可以作为消息的附加消息。
如果键值为 null，并且使用默认的分区器，分区器使用轮询算法将消息均衡地分布到各个分区上。
如果键不为空，并且使用默认的分区器，Kafka 对键进行散列（Kafka 自定义的散列算法，具体算法原理不知），然后根据散列值把消息映射到特定 的分区上。很明显，同一个键总是被映射到同一个分区。但是只有不改变主题分区数量的情况下，键和分区之间的映射才能保持不变，一旦增加了新的 分区，就无法保证了，所以如果要使用键来映射分区，那就要在创建主题的时候把分区规划好，而且永远不要增加新分区
自定义分区器
某些情况下，数据特性决定了需要进行特殊分区，比如电商业务，北京的业务量明显比较大，占据了总业务量的 20%，我们需要对北京的订单进行 单独分区处理，默认的散列分区算法不合适了， 我们就可以自定义分区算法，对北京的订单单独处理，其他地区沿用散列分区算法。或者某些情况下， 我们用 value 来进行分区。 具体实现，先创建一个 4 分区的主题，然后观察模块 kafka-no-spring 下包 SelfPartitionProducer 中代码。