1. 生产者发送消息源码分析
public class SimpleProducer {public static void main(String[] args) {Properties pros=new Properties();pros.put("bootstrap.servers","192.168.8.144:9092,192.168.8.145:9092,192.168.8.146:9092");
// pros.put("bootstrap.servers","192.168.8.147:9092");pros.put("key.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");pros.put("value.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");// 0 发出去就确认 | 1 leader 落盘就确认| all(-1) 所有Follower同步完才确认pros.put("acks","1");// 异常自动重试次数pros.put("retries",3);// 多少条数据发送一次，默认16Kpros.put("batch.size",16384);// 批量发送的等待时间pros.put("linger.ms",5);// 客户端缓冲区大小，默认32M，满了也会触发消息发送pros.put("buffer.memory",33554432);// 获取元数据时生产者的阻塞时间，超时后抛出异常pros.put("max.block.ms",3000);// 创建Sender线程Producer<String,String> producer = new KafkaProducer<String,String>(pros);for (int i =0 ;i<1000000;i++) {producer.send(new ProducerRecord<String,String>("mytopic",Integer.toString(i),Integer.toString(i)));// System.out.println("发送:"+i);}//producer.send(new ProducerRecord<String,String>("mytopic","1","1"));//producer.send(new ProducerRecord<String,String>("mytopic","2","2"));producer.close();}a. 首先我们是创建一些kafka的连接配置以及参数配置，然后先new出来一个生产者，创建一个sender线程，由下图源码可以看出，我们在new生产者的时候，kafak会帮我们船舰一个sender线程，并进行了命名和启动
b.随后我们的main线程中，进行批量send发送，那么接下来我们看下send方法
可以看到，在send方法中，还有一个interceptors做了一个拦截器的处理， 那么拦截器应该怎么使用的呢?
我们只需要实现ProducerInterceptor中的onsend方法，并且在kafka send消息前进行配置就可以了
public class ChargingInterceptor implements ProducerInterceptor<String, String> {// 发送消息的时候触发@Overridepublic ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> record) {System.out.println("1分钱1条消息，不管那么多反正先扣钱");return record;
}带有拦截器的kafka demo
public static void main(String[] args) {Properties props=new Properties();props.put("bootstrap.servers","192.168.8.144:9092,192.168.8.145:9092,192.168.8.146:9092");
// props.put("bootstrap.servers","192.168.8.147:9092");props.put("key.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");props.put("value.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");// 0 发出去就确认 | 1 leader 落盘就确认| all 所有Follower同步完才确认props.put("acks","1");// 异常自动重试次数props.put("retries",3);// 多少条数据发送一次，默认16Kprops.put("batch.size",16384);// 批量发送的等待时间props.put("linger.ms",5);// 客户端缓冲区大小，默认32M，满了也会触发消息发送props.put("buffer.memory",33554432);// 获取元数据时生产者的阻塞时间，超时后抛出异常props.put("max.block.ms",3000);// 添加拦截器List<String> interceptors = new ArrayList<>();interceptors.add("com.zsc.mq.kafka.javaapi.interceptor.ChargingInterceptor");// 这个键就是拦截器的配置，因为拦截器是个list，因此可以实现多个拦截器props.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, interceptors);Producer<String,String> producer = new KafkaProducer<String,String>(props);producer.send(new ProducerRecord<String,String>("mytopic","1","1"));producer.send(new ProducerRecord<String,String>("mytopic","2","2"));producer.close();}}c. send方法走完拦截器后，我们进入到dosend方法中，接着看
可以看到，kafka对我们的消息进行了一个序列化，那么序列化方式就是在我们初始配置参数的时候进行配置的，可以指定不同的序列化方式，并且也可以自定义序列化方式，实现序列化接口，增加到配置类中即可
d. 看完序列化，我们的消息发送接着往下面走， 进入到分区器流程
由上面可知，我们的分区器如果指定了分区就会走我们指定的分区；消息没有指定分区但是自定义了消息分区器，就会走到消息分区器中，自定义消息器代码如下(实现partitioer接口即可):
public class SimplePartitioner implements Partitioner {public SimplePartitioner() {}@Overridepublic void configure(Map<String, ?> configs) {}@Overridepublic int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {String k = (String) key;System.out.println(k);if (Integer.parseInt(k) % 2 == 0){return 0;}else{return 1;}// return Integer.parseInt(k)%2;}@Overridepublic void close() {}还有第三个情况，既没有指定也没有自定义分区器。那么key不为空，那就是走hash取模算法；key也会空的话，就是采用粘连策略(根据topic来确定在哪里存储)
e. 当我们消息的分区器走完之后，就进入到我们的累加器，在上篇博客MQ之初识kafka-CSDN博客我们介绍组件的时候就提到过，kafka为了提升高吞吐，查询效率快，消息并不是堆积在一起的，而是一批一批去放的，因此经过一个累加器。
可以看到 按批次添加到累加器中，那么添加到累加器之后，是怎么触发流程的呢?
f . 顺着源码再往下看，可以看到一个判断，当累加器的批次满了的话或者是刚创建的批次，就会去唤醒sender线程，向Broker中发送消息。
生产者发送消息的整个流程图如下所示:
2. ACK应答机制与ISR机制
2.1 服务器端响应策略的必要性
如图所示，我们正常的执行流程是生产者producer向leader中发送消息，然后leader同步到两个follower副本中，那么当发送消息的过程中服务异常的话，我们的leader就接收不到消息了，因此需要一个应答机制来保证我们能够接收到消息，如果leader没有接收到消息，就触发重发机制，让producer重新发送消息给leader
2.2 ACK应答机制
kafka中提供了三种可靠性级别，可以根据对可靠性和延迟性的要求进行选择
1.acks = 0 producer 不等待 broker动作、直接返回ack2.acks = 1(默认) producer等待broker 动作、 leader 落盘成功、返回 ack3.acks=-1(all) producer 等待 broker 动作、 leader&follower 全部落盘成功、返回 ack
props.put("ack","0"); 不等待ACK
这种情况是说我们的producer发送消息给leader,leader异步返回ack给peoducer告诉消息已经发送成功了，这种正常存储的情况下肯定是没有问题的。但是如果还没有同步副本的情况下，我们的leader此时挂掉了，而producer已经收到了应答，因此不会再重发消息。当再次重启leader所在的服务器时，数据就丢失了
props.put("ack","1"); Leader落盘、返回ACK(默认)
这种下，我们peoducer确定了leader已经落盘了，但是如果极端情况下，leader还没有同步副本给follower，那么此时leader服务器挂了，数据是不是也就丢失了，因为也还没有进行备份
props.put("ack","-1"); Leader和全部Follower落盘、返回ACK
这种情况是我们的producer等待leader和follower全部落盘成功后，进行ack响应，这种策略的可靠性最高，但是吞吐量是最低的，因此要根据具体业务具体配置。那么这种策略是不是就没有什么问题了呢?当然也有，比如当leader和follower都落盘后，再返回应答信号时，leader挂了，那么peoducer没有收到消息，就会任务leader没有接收到消息，还是会对消息进行重发，那这个问题怎么解决呢? 可以用消息幂等性(在第三章进行赘述说明)
应答异常
如上图，当一个flower挂了的情况下，是不是我们的leader就没法同步了，没法同步，就会造成整个链路的阻塞，peoducer没收到应答信息还啥也不知道，又往leader发消息，如果这样持续下去，服务是不是就该崩了，因此引入了一个ISR机制。
2.3 ISR机制
ISR是一组动态维护的同步副本集合，它的作用就是把leader和follower同时放到一个ISR队列中，比如上面的P0_R0挂掉了，同步不积极，那么就把它移除ISR队列，默认为30s，可以经过replica.lag.time.max.ms进行配置，当ISR中的队列都同步完了的话，就返回ACK应答信号
AR = ISR+OSR
3. 消息幂等性
发送消息情形-1: 正常发送
发送消息情形-2：消息发送失败，触发消息重发，造成消息重发写入
发送消息情形-3：消息发送失败，触发消息重发，消息不重复写入
如上图所示，是怎么保证消息不被重复写入的呢?利用幂等性，在发送消息的时候新增两个参数PID与Sequence Number分别代表生产者ID和消息的编码，那么Broker存储的时候也会多加一点空间存储这两个值，当ack应答异常时，再次重发消息到队列中时，就会进行一次判断a.如果PID和sequence Number都相等，则消息写入队列失败，b.如果Sequence Number为1 则顺序写入 c.如果Sequence Number为2，则抛出异常，表示数据有丢失
幂等性生产者发送消息流程总结:
1 、 Producer 端发送消息（消息本身、 PID 、 Sequence Number ）2 、 Broker 端接收到消息（将消息和 PID 、 Sequence Number 一起保存）3 、若 ACK 响应失败，生产者重试，再次发送消息
kafka是在Broker端完成的去重处理
4. Kafka生产者事务
生产者的幂等性只能保证在单分区单会话的场景下有效，因此对于多分区来说，kafka事务就提供了对多个分区写入操作的原子性。但是kafka事务的前提是开启幂等性。
kafka事务API的相关方法
initTransactions() 初始化事务beginTransaction() 开启事务commitTransaction() 提交事务abortTransaction() 中止事务sendOffsetsToTransaction()
事务的一个demo
public static void main(String[] args) {Properties props=new Properties();//props.put("bootstrap.servers","192.168.8.144:9092,192.168.8.145:9092,192.168.8.146:9092");props.put("bootstrap.servers","192.168.8.147:9092");props.put("key.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");props.put("value.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");// 0 发出去就确认 | 1 leader 落盘就确认| all或-1 所有Follower同步完才确认props.put("acks","all");// 异常自动重试次数props.put("retries",3);// 多少条数据发送一次，默认16Kprops.put("batch.size",16384);// 批量发送的等待时间props.put("linger.ms",5);// 客户端缓冲区大小，默认32M，满了也会触发消息发送props.put("buffer.memory",33554432);// 获取元数据时生产者的阻塞时间，超时后抛出异常props.put("max.block.ms",3000);props.put("enable.idempotence",true);// 事务ID，唯一props.put("transactional.id", UUID.randomUUID().toString());Producer<String,String> producer = new KafkaProducer<String,String>(props);// 初始化事务producer.initTransactions();try {producer.beginTransaction();producer.send(new ProducerRecord<String,String>("transaction-test","1","1"));producer.send(new ProducerRecord<String,String>("transaction-test","2","2"));
// Integer i = 1/0;producer.send(new ProducerRecord<String,String>("transaction-test","3","3"));// 提交事务producer.commitTransaction();} catch (KafkaException e) {// 中止事务producer.abortTransaction();}producer.close();}
}kafka事务操作的基本流程
最后标记消费状态后，就可以进行消费了
kafka的事务细节流程:
5. 总结
本文主要是介绍了kafka生产者端的一些原理，先是从源码出发，介绍了生产者发送消息到Broker经历的一系列过程:先是创建了一个sender线程，然后在发送消息的过程中一次经过拦截器、累加器、分区器最后根据分区的批量消息是否新建或者满了来触发sender线程发送到Broker服务器中。随后我们介绍了，peoducer跟broker服务器之间的交互采用的是应答机制，在这里有3种配置，可根据业务需要来具体配置，当配置-1的时候，我们分析了为什么会出现重发消息的问题，通过幂等性来保证，follower从节点挂了的情况下，应答异常，采用ISR队列机制进行避免。但是幂等性只能保证单分区单会话的场景，而针对多分区的情况下，kafka主要是采用分布式事务来解决，利用分布式ID，事务coordinattor和事务日志分二PC提交，并且对事务的状态进行存储标记，当事务的状态更改为可消费的时候，才会进行消费。
