一、发送原理图解

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。

二、生产者重要参数

参数名称	描述
bootstrap.servers	生产者连接集群所需的 broker 地址清单，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和 value.serializer	指定发送消息的 key 和 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。

三、异步发送和同步发送

导入maven依赖

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

1、普通异步发送

public static void main(String[] args) {
        Map<String, Object> configMap = new HashMap<>();
        configMap.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        configMap.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        configMap.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(configMap);
        for (int i = 1; i <= 5; i++) {
            ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("test", "key" + i, "value" + i);
            producer.send(record);
            log.info("发送成功 " + i);
        }
        producer.close();
    }

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。

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。

public static void main(String[] args) {
        Map<String, Object> configMap = new HashMap<>();
        configMap.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        configMap.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        configMap.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(configMap);
        for (int i = 1; i <= 5; i++) {
            ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("test", "key" + i, "value" + i);
            producer.send(record, new Callback() {
                @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();
                    }
                }
            });
            log.info("发送成功 " + i);
        }
        producer.close();
    }

3、同步发送

只需在异步发送的基础上，再调用一下 get()方法即可。

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        Map<String, Object> configMap = new HashMap<>();
        configMap.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        configMap.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        configMap.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(configMap);
        for (int i = 1; i <= 5; i++) {
            ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("test", "key" + i, "value" + i);
            producer.send(record).get();
            log.info("发送成功 " + i);
        }
        producer.close();
    }

四、生产者分区

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。

2、分区策略

（1）指明partition的情况下，直接将指明的值作为partition值 ；例如partition=0，所有数据写入分区0

（2）没有指明partition值但有key的情况下 ，将key的hash值与partition数进行取模

（3）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）。

例如：第一次随机选择0号分区 ，等0号分区当前批次满了（默认16k）或者linger.ms 设置的时间到，Kafka 再随机一个分区进行使用（如果还是0会继续随机）。

五、生产者提高吞吐量

• batch.size：批次大小，默认16k
• linger.ms：等待时间，修改为5-100ms
• compression.type：压缩snappy
• RecordAccumulator：缓冲区大小，默认32m，修改为64m

六、提高数据可靠性

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 。

2、数据去重

精确一次（Exactly Once）：对于一些非常重要的信息，比如和钱相关的数据，要求数据既不能重复也不丢失。
Kafka 0.11版本以后，引入了一项重大特性：幂等性和事务。

幂等性

幂等性就是指Producer不论向Broker发送多少次重复数据，Broker端都只会持久化一条，保证了不重复。

重复数据的判断标准：具有<PID, Partition, SeqNumber>相同主键的消息提交时，Broker只会持久化一条。其中PID是Kafka每次重启都会分配一个新的；Partition 表示分区号；Sequence Number是单调自增的。
所以幂等性只能保证的是在单分区单会话内不重复。

如何使用幂等性
开启参数 enable.idempotence 默认为 true

事务

3、生产经验：数据乱序

1）kafka在1.x版本之前保证数据单分区有序，条件如下：
max.in.flight.requests.per.connection=1（不需要考虑是否开启幂等性）。
2）kafka在1.x及以后版本保证数据单分区有序，条件如下：
（2）开启幂等性
max.in.flight.requests.per.connection 需要设置小于等于5。
（1）未开启幂等性
max.in.flight.requests.per.connection 需要设置为1。