本章我们将会讨论Kafka生产者是如何发送消息到Kafka的。Kafka项目有一个生产者客户端，我们可以通过这个客户端的API来发送消息。

概要

当我们发送消息之前，先问几个问题：每条消息都是很关键且不能容忍丢失么？偶尔重复消息可以么？我们关注的是消息延迟还是写入消息的吞吐量？
举个例子，有一个信用卡交易处理系统，当交易发生时会发送一条消息到Kafka，另一个服务来读取消息并根据规则引擎来检查交易是否通过，将结果通过Kafka返回。对于这样的业务，消息既不能丢失也不能重复，由于交易量大因此吞吐量需要尽可能大，延迟可以稍微高一点。
再举个例子，假如我们需要收集用户在网页上的点击数据，对于这样的场景，少量消息丢失或者重复是可以容忍的，延迟多大都不重要只要不影响用户体验，吞吐则根据实时用户数来决定。
不同的业务需要使用不同的写入方式和配置。后面我们将会讨论这些API，现在先看下生产者写消息的基本流程：

image

流程如下：

1. 首先，我们需要创建一个ProducerRecord，这个对象需要包含消息的主题（topic）和值（value），可以选择性指定一个键值（key）或者分区（partition）。
2. 发送消息时，生产者会对键值和值序列化成字节数组，然后发送到分配器（partitioner）。
3. 如果我们指定了分区，那么分配器返回该分区即可；否则，分配器将会基于键值来选择一个分区并返回。
4. 选择完分区后，生产者知道了消息所属的主题和分区，它将这条记录添加到相同主题和分区的批量消息中，另一个线程负责发送这些批量消息到对应的Kafka broker。
5. 当broker接收到消息后，如果成功写入则返回一个包含消息的主题、分区及位移的RecordMetadata对象，否则返回异常。
6. 生产者接收到结果后，对于异常可能会进行重试。

创建Kafka生产者

创建Kafka生产者有三个基本属性：

• bootstrap.servers：属性值是一个host:port的broker列表。这个属性指定了生产者建立初始连接的broker列表，这个列表不需要包含所有的broker，因为生产者建立初始连接后会从相应的broker获取到集群信息。但建议指定至少包含两个broker，这样一个broker宕机后生产者可以连接到另一个broker。
• key.serializer：属性值是类的名称。这个属性指定了用来序列化键值（key）的类。Kafka broker只接受字节数组，但生产者的发送消息接口允许发送任何的Java对象，因此需要将这些对象序列化成字节数组。key.serializer指定的类需要实现org.apache.kafka.common.serialization.Serializer接口，Kafka客户端包中包含了几个默认实现，例如ByteArraySerializer、StringSerializer和IntegerSerializer。
• value.serializer：属性值是类的名称。这个属性指定了用来序列化消息记录的类，与key.serializer差不多。

Maven依赖

<dependency>
      <groupId>org.apache.kafka</groupId>
      <artifactId>kafka-clients</artifactId>
      <version>0.11.0.0</version>
    </dependency>

下面是一个样例代码：

private Properties kafkaProps = new Properties();
kafkaProps.put("bootstrap.servers", "broker1:9092,broker2:9092");
kafkaProps.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
kafkaProps.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(kafkaProps);

创建完生产者后，我们可以发送消息。Kafka中有三种发送消息的方式：

• 只发不管结果（fire-and-forget）：只调用接口发送消息到Kafka服务器，但不管成功写入与否。由于Kafka是高可用的，因此大部分情况下消息都会写入，但在异常情况下会丢消息。
• 同步发送（Synchronous send）：调用send()方法返回一个Future对象，我们可以使用它的get()方法来判断消息发送成功与否。
• 异步发送（Asynchronous send）：调用send()时提供一个回调方法，当接收到broker结果后回调此方法。

本章的例子都是单线程发送的，但生产者对象是线程安全的，它支持多线程发送消息来提高吞吐。需要的话，我们可以使用多个生产者对象来进一步提高吞吐。

发送消息到Kafka

最简单的发送消息方式如下：

ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("CustomerCountry", "Precision Products", "France");

try {
  producer.send(record);
} catch (Exception e) {
  e.printStackTrace();
}

这里做了如下几件事：

1. 我们创建了一个ProducerRecord，并且指定了主题以及消息的key/value。主题总是字符串类型的，但key/value则可以是任意类型，在本例中也是字符串。需要注意的是，这里的key/value的类型需要与serializer和生产者的类型匹配。
2. 使用send()方法来发送消息，该方法会返回一个RecordMetadata的Future对象，但由于我们没有跟踪Future对象，因此并不知道发送结果。如前所述，这种方式可能会丢失消息。
3. 虽然我们忽略了发送消息到broker的异常，但是我们调用send()方法时仍然可能会遇到一些异常，例如序列化异常、发送缓冲区溢出异常等等。

同步发送消息

同步发送方式可以简单修改如下：

ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("CustomerCountry", "Precision Products", "France");

try {
  producer.send(record).get();
} catch (Exception e) {
  e.printStackTrace();
}

注意到，这里使用了Future.get()来获取发送结果，如果发送消息失败则会抛出异常，否则返回一个RecordMetadata对象。发送失败异常包含：1）broker返回不可恢复异常，生产者直接抛出该异常；2）对于broker其他异常，生产者会进行重试，如果重试超过一定次数仍不成功则抛出异常。

可恢复异常指的是，如果生产者进行重试可能会成功，例如连接异常；不可恢复异常则是进行重试也不会成功的异常，例如消息内容过大。

异步发送消息

首先了解下什么场景下需要异步发送消息。假如生产者与broker之间的网络延时为10ms，我们发送100条消息，发送每条消息都等待结果，那么需要1秒的时间。而如果我们采用异步的方式，几乎没有任何耗时，而且我们还可以通过回调知道消息的发送结果。

异步发送消息的样例如下：

public class DemoProducerCallback implements Callback {
  @Override
  public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
    if (e != null) {
      e.printStackTrace();
    }
  }
}

ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("CustomerCountry", "Precision Products", "France");

producer.send(record, new DemoProducerCallback());

异步回调的类需要实现org.apache.kafka.clients.producer.Callback接口，这个接口只有一个onCompletion方法。当Kafka返回异常时，异常值不为null，代码中只是简单的打印，但我们可以采取其他处理方式。

kafka生产者 配置

1. acks 和 timeout.ms

• timeout.ms(0.9.0.0版本中就被弃用)
  指定了 broker 等待同步副本返回消息确认的时间，与 asks 的配置相匹配——如果在指定时间内没有收到同步副本的确认，那么 broker 就会返回一个错误。

• acks = 1
  指定了必须要有多少个分区副本收到消息，生产者才会认为消息写入是成功的。这个参数对消
  息丢失的可能性有重要影响。该参数有如下选项：

  • acks=0，生产者在成功写入消息之前不会等待任何来自服务器的响应。也就是说，如果当中
    出现了问题，导致服务器没有收到消息，那么生产者就无从得知，消息也就丢失了。不过，因为
    生产者不需要等待服务器的响应，所以它可以以网络能够支持的最大速度发送消息，从而达到很
    高的吞吐量。

  • acks=1，只要集群的 Leader 节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务器的成功响应。如果消息无法到达 Leader 节点（比如首领节点崩溃，新的 Leader 还没有被选举出来），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Leader，消息还是会丢失。这个时候的吞吐量取决于使用的是同步发送还是异步发送。如果让发送客户端等待服务器的响应（通过调用 Future 对象的 get() 方法），显然会增加延迟（在网络上传输一个来回的延迟）。如果客户端使用回调，延迟问题就可以得到缓解，不过吞吐量还是会受发送中消息数量的限制（比如，生产者在收到服务器响应之前可以发送多少个消息）。

  • 如果 acks=all，只有当所有参与复制的节点全部收到消息时，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应。这种模式是最安全的，它可以保证不止一个服务器收到消息，就算有服务器发生崩溃，整个集群仍然可以运行。不过，它的延迟比 acks=1 时更高，因为我们要等待不只一个服务器节点接收消息。

2. buffer.memory=33554432
   该参数用来设置生产者内存缓冲区的大小，生产者用它缓冲要发送到服务器的消息。如果生产消息的速度超过发送的速度，会导致生产者空间不足。这个时候， send()方法调用要么被阻塞，要么抛出异常，取决于如何设置 block.on.buffer.full 参数（在 0.9.0.0 版本里被替换成了max.block.ms，表示在抛出异常之前可以阻塞一段时间）

3. compression.type=none
   默认情况下，消息发送时不会被压缩。该参数可以设置为 snappy、gzip 或lz4，它指定了消息被发送给 broker 之前使用哪一种压缩算法进行压缩。

• snappy 压缩算法由 Google 发明，占用较少的 CPU，却能提供较好的性能和相当可观的压缩比，如果比较关注性能和网络带宽，可以使用这种算法。
• gzip 压缩算法一般会占用较多的 CPU，但会提供更高的压缩比，所以如果网络带宽比较有限，可以使用这种算法。

使用压缩可以降低网络传输开销和存储开销，而这往往是向 Kafka 发送消息的瓶颈所在。

4. retries 和 retry.backoff.ms

• retries=0
  生产者从服务器收到的错误有可能是临时性的错误（比如分区找不到 Leader）。在这种情况下，retries
  参数的值决定了生产者可以重发消息的次数，如果达到这个次数，生产者会放弃重试并返回错误。

• retry.backoff.ms=100
  默认情况下，生产者会在每次重试之间等待 100ms，不过可以通过 retry.backoff.ms参数来改变这个时间间隔。建议在设置重试次数和重试时间间隔之前，先测试一下恢复一个崩溃节点需要多少时间（比如所有分区选举出 Leader 需要多长时间），让总的重试时间比 Kafka 集群从崩溃中恢复的时间长，否则生产者会过早地放弃重试。

• 不过有些错误不是临时性错误，没办法通过重试来解决（比如“消息太大”错误）。一般情况下，因为生产者会自动进行重试，所以就没必要在代码逻辑里处理那些可重试的错误。你只需要处理那些不可重试的错误和重试次数超出上限的情况。

5. batch.size 和 linger.ms

• batch.size:=16384
  当有多个消息需要被发送到同一个分区时，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（而不是消息个数）。
• linger.ms:=0
  指定了生产者在每次发送消息的时间间隔

当批次被填满 或者 等待时间达到 linger.ms设置的间隔时间，批次里的所有消息会被发送出去，哪怕此时该批次只有一条消息。
所以就算把批次大小设置得很大，也不会造成延迟，只是会占用更多的内存而已。但如果设置得太小，因为生产者需要更频繁地发送消息，会增加一些额外的开销。

6. client.id=''
   该参数可以是任意的字符串，服务器会用它来识别消息的来源

7. max.in.flight.requests.per.connection=5
   该参数指定了生产者在收到服务器响应之前可以发送多少个消息。它的值越高，就会占用越多的内存，不过也会提升吞吐量。把它设为 1 可以保证消息是按照发送的顺序写入服务器的，即使发生了重试。

如何保证顺序性：如果把 retries 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retries设为 0。可以把 max.in.flight.requests.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。

8. request.timeout.ms 和 metadata.fetch.timeout.ms

• request.timeout.ms=305000
  指定了生产者在发送数据时等待服务器返回响应的时间
• metadata.fetch.timeout.ms (0.9.0.0版本中就被弃用)
  指定了生产者在获取元数据（比如目标分区的 Leader 是谁）时等待服务器返回响应的时间。如果等待响应超时，那么生产者要么重试发送数据，要么返回一个错误（抛出异常或执行回调）。

9. max.request.size=1048576
   该参数用于控制生产者发送的请求大小。它可以指能发送的单个消息的最大值，也可以指单个请求里所有消息总的大小。例如，假设这个值为 1MB，那么可以发送的单个最大消息为 1MB，或者生产者可以在单个请求里发送一个批次，该批次包含了 1000 个消息，每个消息大小为 1KB。另外，broker 对可接收的消息最大值也有自己的限制（message.max.bytes），所以两边的配置最好可以匹配，避免生产者发送的消息被 broker 拒绝。

注意区分 batch.size只是针对一个 topic 的 partition，而 max.request.size针对单次请求的。

10. receive.buffer.bytes=32768 和 send.buffer.bytes=131072
    这两个参数分别指定了 TCP socket 接收和发送数据包的缓冲区大小。如果它们被设为 -1，就使用操作系统的默认值。如果生产者或消费者与 broker 处于不同的数据中心，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。

关于更多的配置信息，可以查看：http://kafka.apachecn.org/documentation.html#configuration

完整实例

package com.neuedu;

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

public class Producer {

    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers",
                "hadoop03:9092,hadoop05:9092,hadoop06:9092");//该地址是集群的子集，用来探测集群。
        props.put("acks", "all");// 记录完整提交，最慢的但是最大可能的持久化
        props.put("retries", 3);// 请求失败重试的次数
        props.put("batch.size", 16384);// batch的大小
        props.put("linger.ms", 1);// 默认情况即使缓冲区有剩余的空间，也会立即发送请求，设置一段时间用来等待从而将缓冲区填的更多，单位为毫秒，producer发送数据会延迟1ms，可以减少发送到kafka服务器的请求数据
        props.put("buffer.memory", 33554432);// 提供给生产者缓冲内存总量
        props.put("key.serializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");// 序列化的方式，
        // ByteArraySerializer或者StringSerializer
        props.put("value.serializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

        for (int i = 0; i < 100; i++)
        {
            producer.send(new ProducerRecord<String, String>("payment", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));
        }
        producer.close();

    }
}

通过上面的一些讲解，应该已经可以比较友好的使用 kafka生产者了，接下来我们还剩下最后一个部分，kafka的分区

分区
我们创建消息的时候，必须要提供主题和消息的内容，而消息的key是可选的，当不指定key时默认为null。消息的key有两个重要的作用：1）提供描述消息的额外信息；2）用来决定消息写入到哪个分区，所有具有相同key的消息会分配到同一个分区中。
如果key为null，那么生产者会使用默认的分配器，该分配器使用轮询（round-robin）算法来将消息均衡到所有分区。
如果key不为null而且使用的是默认的分配器，那么生产者会对key进行哈希并根据结果将消息分配到特定的分区。注意的是，在计算消息与分区的映射关系时，使用的是全部的分区数而不仅仅是可用的分区数。这也意味着，如果某个分区不可用（虽然使用复制方案的话这极少发生），而消息刚好被分配到该分区，那么将会写入失败。另外，如果需要增加额外的分区，那么消息与分区的映射关系将会发生改变，因此尽量避免这种情况。
自定义分配器
在kafka配置参数时设置分区器的类
//设置自定义分区
kafkaProps.put("partitioner.class", "com.chb.partitioner.MyPartitioner");

现在来看下如何自定义一个分配器，下面将key为Banana的消息单独放在一个分区，与其他的消息进行分区隔离：

import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;
import org.apache.kafka.common.Cluster;
import org.apache.kafka.common.PartitionInfo;
import org.apache.kafka.common.record.InvalidRecordException;
import org.apache.kafka.common.utils.Utils;

public class BananaPartitioner implements Partitioner {
    public void configure(Map<String, ?> configs) {}
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {

    List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
    int numPartitions = partitions.size();
    if ((keyBytes == null) || (!(key instanceOf String)))
        throw new InvalidRecordException("We expect all messages to have customer name as key")
    if (((String) key).equals("Banana"))
        return numPartitions - 1; // Banana will always go to last partition

     // Other records will get hashed to the rest of the partitions
    return (Math.abs(Utils.murmur2(keyBytes)) % numPartitions)
    }

    public void close() {}

}