Kafka是一个分布式流处理平台，它能够以极高的吞吐量处理数据。在Kafka中，生产者负责将消息发送到Kafka集群，而消费者则负责从Kafka集群中读取消息。本文将探讨Kafka生产者消息发送流程的细节，包括消息的序列化、分区分配、记录提交等关键步骤。
先看一个生产者发送消息的代码样例
public class MyProducer1 {public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {Map<String, Object> configs = new HashMap<>();// 指定初始连接用到的broker地址configs.put("bootstrap.servers", "node164:9092");// 指定key的序列化类configs.put("key.serializer", IntegerSerializer.class);// 指定value的序列化类configs.put("value.serializer", StringSerializer.class);//borker集群消息持久化控制configs.put("acks", "all");//重试次数configs.put("reties", "3");KafkaProducer<Integer, String> producer = new KafkaProducer<Integer, String>(configs);// 用于设置用户自定义的消息头字段List<Header> headers = new ArrayList<>();headers.add(new RecordHeader("biz.name", "producer.demo".getBytes()));ProducerRecord<Integer, String> record = new ProducerRecord<Integer, String>("test_topic",0,0,"hello world 0",headers);// 消息异步确认producer.send(record, new Callback() {@Overridepublic void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {if (exception == null) {System.out.println("消息的主题：" + metadata.topic());System.out.println("消息的分区号：" + metadata.partition());System.out.println("消息的偏移量：" + metadata.offset());} else {System.out.println("异常消息：" + exception.getMessage());}}});// 关闭生产者producer.close();}
}通过跟踪producer.send源码可知生产者发送消息的大体流程如下图，RecordAccumulator的消息发送到brokers实际上由Sender线程处理，下图暂时忽略，先看producer主线程处理的一些细节。
- KafkaProducer构造函数根据客户端参数初始化拦截器、序列化器、分区器，创建Sender守护线程。
- 调用send函数发送消息时，其内部使用异步消息发送，消息经过拦截器、序列化器、分区器后缓存到缓冲区。
- 批次发送的条件为：缓冲区数据⼤⼩达到batch.size或者linger.ms达到上限。
- 缓冲区消息发送到指定分区，落盘到broker。如果发送失败，客户端将根据设置的重试参数进行重试，如果超过了重试次数，抛出异常。
- 发送成功，返回RecordMetadata元数据到客户端。如果是同步调用将阻塞等待元数据返回，如果是异步调用将通过Callback接口进行回调返回元数据
生产者拦截器
KafkaProducer调用send方法后，如果有设置拦截器，会先经过拦截器，默认是不会经过任何拦截器的，除非客户端配置了拦截器（interceptor.classes参数），send函数如下
@Overridepublic Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback) {// intercept the record, which can be potentially modified; this method does not throw exceptionsProducerRecord<K, V> interceptedRecord = this.interceptors == null ? record : this.interceptors.onSend(record);return doSend(interceptedRecord, callback);}可见，拦截器列表会被首先执行，而拦截器的初始化则是在KafkaProducer的 构造函数中，部分源码如下
List<ProducerInterceptor<K, V>> interceptorList = (List) (new ProducerConfig(userProvidedConfigs, false)).getConfiguredInstances(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG,ProducerInterceptor.class);
this.interceptors = interceptorList.isEmpty() ? null : new ProducerInterceptors<>(interceptorList);可见，拦截器是通过客户端配置的ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG来初始化的，拦截器必须实现ProducerInterceptor接口。
public interface ProducerInterceptor<K, V> extends Configurable {public ProducerRecord<K, V> onSend(ProducerRecord<K, V> record);public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception);public void close();
}拦截器接口共有三个接口，第一个onSend接口把ProducerRecord直接传了进来，我们可以在实现接口时，对原消息进行统一处理，比如添加一些业务相关的头部信息等。onAcknowledgement接口则可以在确认消息发送成功后做一些操作，最后close接口则可以在拦截器关闭时清理一些资源。
如需要自定义拦截器则直接实现ProducerInterceptor接口，实现相关方法，在客户端进行配置即可，客户端配置示例：
// 如果有多个拦截器，则设置为多个拦截器类的全限定类名，中间用逗号隔开configs.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, "com.xxx.CustomInterceptorOne,com.xxx.CustomInterceptorTwo");生产者序列化器
拦截器处理完后，将进入到doSend方法，在发送消息前，首先会根据客户端配置的序列化器对key和value进行序列化。
序列化接口如下：
public interface Serializer<T> extends Closeable {/*** Configure this class.* @param configs configs in key/value pairs* @param isKey whether is for key or value*/void configure(Map<String, ?> configs, boolean isKey);/*** Convert {@code data} into a byte array.** @param topic topic associated with data* @param data typed data* @return serialized bytes*/byte[] serialize(String topic, T data);/*** Close this serializer.** This method must be idempotent as it may be called multiple times.*/@Overridevoid close();
}在Kafka中，消息可以是任何类型的数据，如字符串、JSON、二进制数据等。为了将这些数据存储到Kafka集群中，Kafka需要对它们进行序列化。Kafka提供了多种序列化器，如StringSerializer、JsonSerializer等。生产者可以根据自己的需求选择合适的序列化器来序列化消息。如果默认提供的序列化器仍未满足需求，实现上面的Serializer接口，然后在客户端配置自己的序列化器即可。通过接口可以看出，序列化器最终将key和value序列化成字节数组。
doSend方法使用序列化器的部分源码：
byte[] serializedKey;try {serializedKey = keySerializer.serialize(record.topic(), record.headers(), record.key());} catch
)
