参考资料：《深入理解Kafka核心设计与实践原理》、《尚硅谷2022版Kafka3.x教程》

Kafka生产者发送流程详解大致流程如下：
整个生产者客户端由两个线程协调运行，这两个线程分别是main线程和Sender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后缓存到消息累加器（RecordAccumlator，也称为消息收集器）中。Sender线程负载从RecordAccumulator中获取消息并将其发送到Kafka集群中。

• main线程：在客户端将数据放入双端队列里

• Sender线程：从队列里读取数据发送到kafka集群

  Sender从RecordAccumulator获取到缓存的消息之后，会将原本==<分区，Deque<ProducerBath>>的保存形式转化为<Node，List<ProducerBatch>>==的形式。

  其中Node表示的就是kafka集群中的broker节点

  在转换成<Node，List<ProducerBatch>>之后，Sender还会进一步封装成==<Node，Request>==的形式，这样就可以将Request请求发往各个Node之中

• DQueue：双端队列，每个分区对应一个双端队列。队列中的内容就是ProducerBatch，即DQueue<ProducerBatch>，写入缓存时放入尾部，Sender读取消息时从头部读取。****

• batch.size：只有数据积累到batch.size之后，sender才会取数据发送，默认大小为16k

  消息在网络上都是以字节来传输，在发送之前需要创建一块内存区域来保存消息。

  在Kafka生产者客户端，通过java.io.ByteBuffer来实现消息内存创建和释放，为了解约创建和释放的消耗。在RecordAccumulator由一个==BufferPool==来实现ByteBuffer的复用，以实现缓存的高效利用。

  BufferPool的大小就由batch.size参数决定

• linger.ms：如果数据迟迟没有到达batch.size，那么sender线程在等待linger.ms设置的实践到达后就会取数据发送。（默认是0，表示没有延迟）

• ProducerBatch：就是一个消息批次，包含很多ProducerRecord

  ProducerBatch与batch.size参数有关系，当消息放入双端队列中时，会从队列尾部获取一个ProducerBatch，查询是否可以将当前消息写入ProducerBatch

  • 如果可以就不需要新建ProducerBatch。

  • 否则新建ProducerBatch时也需要评估这条消息的大小是否超过batch.size，

    如果不超过，那么就以batch.size大小创建ProducerBatch，并且使用完后，还可以通过BUfferPool进行管理复用。

    如果超过，就以原始大小来创建ProducerBatch，并且不会复用，使用完就释放掉这段内存

• 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。==可通过生产者客户端参数buffer.memory配置，默认大小为32M。

  如果生产者速度大于消费者速度，则会导致生产者空间不足，这时候调用send（）方法要么阻塞，要么抛出异常。由参数max.block.ms配置，默认为60s。

• InFlightRequests：缓存已经发出去但还没有收到响应的请求

  请求从Sender线程发往至Kafka集群之前还会保存到InFlightRequests中，其中保存的具体形式为Map<NodeId，Deque<Request>>。

  InFlightRequests可以通过配置参数来限制缓存的broker的连接数（客户端和Node之间的连接），默认为5.

  InFlightRequests还可以决定**leastLoadedNode（当前在InFlightRequests中负载最小的node），发送请求时会优先发送leastLoadedNode**

  • 元数据信息：

    元数据信息值的就是kafka集群中某个主题的分区数、副本数、leader副本所在的节点这些信息。

    在发送消息之前，我们必须要得知这些信息后才能够正常发送消息。

    当客户端没有指明需要使用的元数据信息时或者超过metadata.max.age.ms（默认5分钟）时间没有更新元数据都会引起元数据的更新操作，就会从InFlightRequests中选出**leastLoadedNode，然后向这个Node发送MetadataRequest**请求来获取元数据信息。

• retries：重试次数，可自行配置

• 响应acks：kafka集群收到消息后的响应，用于决定发送端是否重试。

  • 0：生产者发送到服务端即可，不需要等待应答

    如果发送过程由于网络等原因发送失败，或者服务端接收后突然宕机都会导致丢数问题

  • 1：leader副本收到即可（常常用于记录日志使用）

    应答完成后，leader还未进行同步就挂了，那么其它选举出来的leader就没有这条数据，也会导致丢数问题

  • -1：ISR队列里的所有节点都收到消息后返回（支付相关的场景使用）

    副本数大于2的情况下能够保证数据可靠（高水位）。如果副本数为1，那么就和ack=1的场景一样，也可能会导致丢数

序列化器

为什么不用Java的序列化器？

Java序列化器太重，会增加额外的数据来保证安全传输。在大数据场景下，一般不会使用java原生的序列化器。

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。

综上所述：生产者和消费者的序列化器必须是相同的，否则可能就会出现乱码的情况

下面是kafka的序列化接口的官方定义：表明了必须将我们发送的消息转化为字节数组

下面是kafka的序列化接口的定义：

public interface Serializer<T> extends Closeable {

    /**
     * 配置这个类。
     * @param 键/值对中的配置
     * @param 是键还是值
     */
    void configure(Map<String, ?> configs, boolean isKey);

    /**
     * 将data转换为字节数组。
     *
     * @param topic 与数据相关的主题
     * @param data 输入数据
     * @return 序列化字节
     */
    byte[] serialize(String topic, T data);

    /**
     * 关闭此序列化程序。此方法必须是幂等的，因为它可能会被多次调用。
     */
    @Override
    void close();
}

总的来说：

• configure()方法用来配置当前类
• serialize()方法用来执行序列化操作
• 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幕等性， 因为这个方法很可能会被KafkaProducer调用多次

下面来看一下StringSerializer的代码实现：

/**
 *  String encoding defaults to UTF8 and can be customized by setting the property 
 *  value.serializer.encoding or serializer.encoding. The first two take precedence over the last.
 */
public class StringSerializer implements Serializer<String> {
    private String encoding = "UTF8";

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs, boolean isKey) {
        String propertyName = isKey ? "key.serializer.encoding" : "value.serializer.encoding";
        Object encodingValue = configs.get(propertyName);
        if (encodingValue == null)
            encodingValue = configs.get("serializer.encoding");
        if (encodingValue instanceof String)
            encoding = (String) encodingValue;
    }

    @Override
    public byte[] serialize(String topic, String data) {
        try {
            if (data == null)
                return null;
            else
                return data.getBytes(encoding);
        } catch (UnsupportedEncodingException e) {
            throw new SerializationException("Error when serializing string to byte[] due to unsupported encoding " + encoding);
        }
    }

    @Override
    public void close() {
        // nothing to do
    }
}

1. 首先对于configure（）方法，这个方法是在创建KafkaProducer实例的时候调用，用于确定编码类型。（一般情况下我们不会配置，所以默认就是UTF-8）
2. serialize（）方法就很直观，将String类型转化为byte[]类型

分区策略

分区好处：

1. 便于合理的使用存储资源，各个分区存储在不同的broker节点上，合理控制分区的任务，可以实现负载均衡的效果，并提高可存储数据量‘
2. 提高了并行度，不同的消费者可以同时消费不同分区上的数据（这里要注意的是，一个分区只能由一个消费者消费）

kafka的几种分区策略：

主要是由在构造ProducerRecord对象的时候，有没有指定partition、key决定

1. 指明partition：如果在创建ProducerRecord的时候，声明了分区号partition，那么就存储到这个分区中去
2. 指明Key，未指明partition：将key的hash值与topic的分区数取余得到最终的partition值
3. 即没有key，也没有partition：kafka会采用默认的RoundRobin轮询分配，首先随机选择一个分区存储（并尽可能一直使用该分区），直到分区存储满时或者已完成，再去随机选择下一个分区使用（和上一次的分区不同）。

在不改变主题分区数量的情况下 key 与分区之间的映射可保持不变。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。

如何将一些相关连的数据放进同一张表里？

将表名字作为key传进去（它会通过hash算法得到一个相同的值），存入指定的分区。消费者能够将对应分区的数据放进一个表里

自定义分区

实现Partitioner接口，重写方法即可，返回对应的分区值。还需要再主程序关联我们自定义的分区（在Properties中声明），不然它会走默认的分区策略

例如：我们想让含有“china”相关的字符串，存到主题为china的分区里。

我们可以通过去判断value里是否包含china，如果包含就指明对应的分区号即可。

public class MyPartition implements Partitioner {

    /**
     *
     * @param s：topic
     * @param o：key
     * @param bytes
     * @param o1：value
     * @param bytes1
     * @param cluster：集群
     * @return
     */
    @Override
    public int partition(String s, Object o, byte[] bytes, Object o1, byte[] bytes1, Cluster cluster) {
        String message = bytes1.toString();
        int partition;
        if(message.contains("china")){
            partition = 1;
        }else{
            partition = 2;
        }
        return partition;
    }
    @Override
    public void close() {

    }
    @Override
    public void configure(Map<String, ?> map) {

    }
}

生产者拦截器

生产者拦截器主要是为消息发送前做一些准备工作，如过滤某些不表的信息、修改消息的内容等等，有可以在发送回调逻辑前做一些定制化需求，比如统计类工作

生产者拦截器主要由接口ProducerInterceptors实现，主要包含以下三个方法：

• 在消息序列化和计算分区之前会调用onSend（）方法

  public ProducerRecord<K, V> onSend(ProducerRecord<K, V> record)；
  

• 在消息应答或者发送失败时会调用onAcknowledgement（）方法，优先于Callback之前执行

  public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) 
  

• close（）方法主要是关闭拦截器时执行的一些资源清理工作

  上述3个方法中抛出的异常都会被捕获并记录到日志中去，且不会再向上传递

KafkaProducer 中不仅可以指定一个拦截器，还可以指定多个拦截器以形成拦截链。拦截链会按照 interceptor.classes 参数配置的拦截器的顺序来一一执行（配置的时候，各个拦截器之间使用逗号隔开）。

自定义拦截器：

/**
 * @authoer:zky
 * @createDate:2022/8/16
 * @description:
 */
public class ProducerInterceptorDate implements ProducerInterceptor<String,String> {

    private volatile long sendSuccess = 0;
    private volatile long sendFailure = 0;
    @Override
    public ProducerRecord<String,String>  onSend(ProducerRecord<String,String>  record) {
        return new ProducerRecord(record.topic(),record.partition(),record.timestamp(),
                record.key(),record.value() + "-" + new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(new Date()),
                record.headers());
    }

    @Override
    public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
        if (exception == null) {
            sendSuccess++;
        } else{
            sendFailure++;
        }
    }

    @Override
    public void close() {
        double successRatio = (double)sendSuccess / (sendFailure + sendSuccess);
        System.out.println("[INFO]发送成功率=" + String.format("%f",successRatio * 100) + "%");
    }

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {

    }
}

添加properties属性：

  properties.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG,"com.zky.kafkademo.ProducerInterceptorDate");

进行如上两个操作后，生产者生成消息的时候就会走我们自定义的拦截器