1. 生产消息
1.1 生产消息的基本步骤
（一）创建Map类型的配置对象，根据场景增加相应的配置属性：
| 参数名 | 参数作用 | 类型 | 默认值 | 推荐值 |
|---|---|---|---|---|
| bootstrap.servers | 集群地址，格式为：brokerIP1:端口号,brokerIP2:端口号 | 必须 | ||
| key.serializer | 对生产数据Key进行序列化的类完整名称 | 必须 | Kafka提供的字符串序列化类：StringSerializer | |
| value.serializer | 对生产数据Value进行序列化的类完整名称 | 必须 | Kafka提供的字符串序列化类：StringSerializer | |
| interceptor.classes | 拦截器类名，多个用逗号隔开 | 可选 | ||
| batch.size | 数据批次字节大小。此大小会和数据最大估计值进行比较，取大值。估值=61+21+（keySize+1+valueSize+1+1） | 可选 | 16K | |
| retries | 重试次数 | 可选 | 整型最大值 | 0或整型最大值 |
| request.timeout.ms | 请求超时时间 | 可选 | 30s | |
| linger.ms | 数据批次在缓冲区中停留时间 | 可选 | ||
| acks | 请求应答类型：all(-1), 0, 1 | 可选 | all(-1) | 根据数据场景进行设置 |
| retry.backoff.ms | 两次重试之间的时间间隔 | 可选 | 100ms | |
| buffer.memory | 数据收集器缓冲区内存大小 | 可选 | 32M | 64M |
| max.in.flight.requests.per.connection | 每个节点连接的最大同时处理请求的数量 | 可选 | 5 | 小于等于5 |
| enable.idempotence | 幂等性， | 可选 | true | 根据数据场景进行设置 |
| partitioner.ignore.keys | 是否放弃使用数据key选择分区 | 可选 | false | |
| partitioner.class | 分区器类名 | 可选 | null |
（二）创建待发送数据
在 Kafka 中传递的数据我们称之为消息（message）或记录（record），所以Kafka发送数据前，需要将待发送的数据封装为指定的数据类型：
相关属性必须在构建数据模型时指定，其中主题和value的值时必须要传递的。如果配置中开启了自动创建主题，那么 Topic 主题可以不存在。value 就是我们需要真正传递的数据了，而 Key 可以用于数据的分区定位。
（三）创建生产者对象，发送生产的数据：
根据前面提供的配置信息创建生产者对象，通过这个生产者对象向 Kafka 服务器节点发送数据，而具体的发送是由生产者对象创建时，内部构件的多个组件实现的，多个组件的关系类似与生产者消费者模式。
（1）数据生产者（KafkaProducer）：生产者对象，用于对我们的数据进行必要的转换和处理，将处理后的数据放入到数据收集器中，类似于生产者消费者模式下的生产者。
- 如果配置拦截器栈（interceptor.classes），那么将数据进行拦截处理。某一个拦截器出现异常并不会影响后续的拦截器处理。
- 因为发送的数据为 KV 数据，所以需要根据配置信息中的序列化对象对数据中 Key 和 Value 分别进行序列化处理。
- 计算数据嗦发送的分区位置。
- 将数据追加到数据收集器中。
（2）数据收集器（RecordAccumulator）：用于收集，转换我们生产的数据，蕾西与生产者消费者模式下的缓冲区。为了优化数据的传输，Kafka 并不是生产一条数据就向 Broker 发送一条数据，而是通过合并单条消息，进行批量（批次）发送，提高吞吐量，减少带宽消耗。
- 默认情况下，一个发送批次的数据容量为 16k，这个可以通过参数 batch.size进行改善。
- 批次是和分区进行绑定的。也就是说发往同一个分区的数据会进行合并，形成一个批次。
- 如果当前批次能容纳数据，那么直接将数据追加到批次中即可，如果不能容纳数据，那么会产生新的批次放入到当前分区的批次队列中，这个队列使用的是 Java 双端队列 Deque。旧的批次关闭不再接收新的数据，等待发送。
（3）数据发送器（Sender）：线程对象，用于从收集器中获取数据，向服务节点发送。类似于生产者消费者模式下的消费者。因为是线程对象，所以启动后会不断轮询获取数据收集器中已经关闭的批次数据。对批次进行整合后再发送到 Broker 节点中
- 因为数据真正发送的地方是 Broker 节点，不是分区。所以需要将从数据收集器中收集到的批次数据按照可用 Broker 节点重新组合成List集合。
- 将组合后的<节点，List<批次>>的数据封装成客户端请求（请求键为：Produce）发送到网络客户端对象的缓冲区，由网络客户端对象通过网络发送给 Broker 节点。
- Broker 节点获取客户端请求，并根据请求键进行后续的数据处理：向分区中增加数据。
1.2 生产消息的基本代码
// TODO 配置属性集合
Map<String, Object> configMap = new HashMap<>();
// TODO 配置属性：Kafka服务器集群地址
configMap.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
// TODO 配置属性：Kafka生产的数据为KV对，所以在生产数据进行传输前需要分别对K,V进行对应的序列化操作
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");
// TODO 创建Kafka生产者对象，建立Kafka连接
// 构造对象时，需要传递配置参数
KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(configMap);
// TODO 准备数据,定义泛型
// 构造对象时需要传递 【Topic主题名称】，【Key】，【Value】三个参数
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("test", "key1", "value1"
);
// TODO 生产（发送）数据
producer.send(record);
// TODO 关闭生产者连接
producer.close();
1.3 发送消息
1.3.1 拦截器
生产者 API 在数据准备好发送给 Kafka 服务器之前，允许我们对生产的数据进行统一的处理，比如校验，整合数据等等。这些处理我们是可以通过 Kafka 提供的拦截器完成。
这里的拦截器是可以配置多个的。执行时，会按照声明顺序执行完一个后，再执行下一个。并且某一个拦截器如果出现异常，只会跳出当前拦截器逻辑，并不会影响后续拦截器的处理。所以开发时，需要将拦截器的这种处理方法考虑进去。
1.3.1.1 增加拦截器类
（1）实现生产者拦截器接口 ProducerInterceptor
/*** TODO 自定义数据拦截器* 1. 实现Kafka提供的生产者接口ProducerInterceptor* 2. 定义数据泛型 <K, V>* 3. 重写方法* onSend* onAcknowledgement* close* configure*/
public class KafkaInterceptorMock implements ProducerInterceptor<String, String> {@Overridepublic ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> record) {return record;}@Override public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) {}@Overridepublic void close() {}@Overridepublic void configure(Map<String, ?> configs) {}
}
（2）实现接口中的方法，根据业务功能重写具体的方法
| 方法名 | 作用 |
|---|---|
| onSend | 数据发送前，会执行此方法，进行数据发送前的预处理 |
| onAcknowledgement | 数据发送后，获取应答时，会执行此方法 |
| close | 生产者关闭时，会执行此方法，完成一些资源回收和释放的操作 |
| configure | 创建生产者对象的时候，会执行此方法，可以根据场景对生产者对象的配置进行统一修改或转换。 |
1.3.1.2 配置拦截器
public class ProducerInterceptorTest {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, StringSerializer.class.getName());configMap.put( ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());configMap.put( ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, KafkaInterceptorMock.class.getName());KafkaProducer<String, String> producer = null;try {producer = new KafkaProducer<>(configMap);for ( int i = 0; i < 1; i++ ) {ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("test", "key" + i, "value" + i);final Future<RecordMetadata> send = producer.send(record);}} catch ( Exception e ) {e.printStackTrace();} finally {if ( producer != null ) {producer.close();}}}
}
1.3.2 回调方法
Kafka 发送数据时，可以同时传递回调对象（Callback）用于对数据的发送结果进行对应处理，具体代码实现采用匿名类或 Lambda 表达式都可以。
public class KafkaProducerASynTest {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);// TODO 循环生产数据for ( int i = 0; i < 1; i++ ) {// TODO 创建数据ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("test", "key" + i, "value" + i);// TODO 发送数据producer.send(record, new Callback() {// TODO 回调对象public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {// TODO 当数据发送成功后，会回调此方法System.out.println("数据发送成功：" + recordMetadata.timestamp());}});}producer.close();}
}
1.3.3 异步发送
Kafka 发送数据时，底层的实现类似于生产者消费者模式。对应的，底层会由主线程代码作为生产者向缓冲区中放数据，而数据发送线程会从缓冲区中获取数据进行发送。Broker 接收到数据后进行后续处理。
如果 Kafka 通过主线程代码将一条数据放入到缓冲区后，无需等待数据的后续发送过程，就直接发送下一条数据的场合，我们就称之为异步发送。
public class KafkaProducerASynTest {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);// TODO 循环生产数据for ( int i = 0; i < 10; i++ ) {// TODO 创建数据ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("test", "key" + i, "value" + i);// TODO 发送数据producer.send(record, new Callback() {// TODO 回调对象public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {// TODO 当数据发送成功后，会回调此方法System.out.println("数据发送成功：" + recordMetadata.timestamp());}});// TODO 发送当前数据System.out.println("发送数据");}producer.close();}
}
1.3.4 同步发送
Kafka 发送数据时，底层的实现类似于生产者消费者模式。对应的，底层会由主线程代码作为生产者向缓冲区中放数据，而数据发送线程会从缓冲区中获取数据进行发送。Broker 接收到数据后进行后续处理。
如果 Kafka 通过主线程代码将一条数据放入到缓冲区后，需等待数据的后续发送操作的应答状态，才能发送下一条数据的场合，我们就称之为同步发送。所以这里的所谓同步，就是生产数据的线程需要等待线程的应答（响应）结果。
代码实现上，采用的是 JDK1.5 增加的JUC 并发编程的 Future 接口的 get 方法实现。
public class KafkaProducerASynTest {public static void main(String[] args) throws Exception {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);// TODO 循环生产数据for ( int i = 0; i < 10; i++ ) {// TODO 创建数据ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("test", "key" + i, "value" + i);// TODO 发送数据producer.send(record, new Callback() {// TODO 回调对象public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {// TODO 当数据发送成功后，会回调此方法System.out.println("数据发送成功：" + recordMetadata.timestamp());}}).get();// TODO 发送当前数据System.out.println("发送数据");}producer.close();}
}
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