由浅入深！全面了解Kafka 生产者解析，赶紧拿下
一、消息发送
1.1 数据生产流程
数据生产流程图解：
- Producer创建时，会创建⼀个Sender线程并设置为守护线程
- ⽣产消息时，内部其实是异步流程；⽣产的消息先经过拦截器->序列化器->分区器，然后将消息缓存在缓冲区（该缓冲区也是在Producer创建时创建）
- 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，哪个先达到就算哪个
- 批次发送后，发往指定分区，然后落盘到 broker；如果⽣产者配置了retrires参数⼤于0并且失败原因允许重试，那么客户端内部会对该消息进⾏重试
- 落盘到broker成功，返回⽣产元数据给⽣产者
- 元数据返回有两种⽅式：⼀种是通过阻塞直接返回，另⼀种是通过回调返回
1.2 必要的参数配置
先来看看我们一般在程序中是怎么配置的：
最常用的配置项：
|
属性 |
说明 |
重要性 |
|
bootstrap.servers |
⽣产者客户端与broker集群建⽴初始连接需要的broker地址列表，由该初始连接发现Kafka集群中其他的所有broker。该地址列表不需要写全部的Kafka集群中broker的地址，但也不要写⼀个，以防该节点宕机的时候不可⽤。形式为：host1:port1,host2:port2,.... |
high |
|
key.serializer |
实现了接⼝ |
high |
|
value.serializer |
实现了接⼝ |
high |
|
acks |
该选项控制着已发送消息的持久性。 |
high |
|
compression.type |
⽣产者⽣成数据的压缩格式。默认是none（没有压缩）。允许的值：none，gzip，snappy和lz4。压缩是对整个消息批次来讲的。消息批的效率也影响压缩的⽐例。消息批越⼤，压缩效率越好。字符串类型的值。默认是none。 |
high |
|
retries |
设置该属性为⼀个⼤于1的值，将在消息发送失败的时候重新发送消息。该重试与客户端收到异常重新发送并⽆⼆⾄。允许重试但是不设置 |
high |
1.3 拦截器
1.3.1 拦截器介绍
Producer 的拦截器（Interceptor）和 Consumer 的 Interceptor 主要⽤于实现Client端的定制化控制逻辑。
对于Producer⽽⾔，Interceptor使得⽤户在消息发送前以及Producer回调逻辑前有机会对消息做⼀些定制化需求，⽐如修改消息等。同时，Producer允许⽤户指定多个Interceptor按序作⽤于同⼀条消息从⽽形成⼀个拦截链(Interceptor Chain)。Intercetpor 的实现接⼝是
org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor，其定义的⽅法包括：
- onSend(ProducerRecord)：该⽅法封装进KafkaProducer.send⽅法中，即运⾏在⽤户主线程中。Producer确保在消息被序列化以计算分区前调⽤该⽅法。⽤户可以在该⽅法中对消息做任何操作，但最好保证不要修改消息所属的topic和分区，否则会影响⽬标分区的计算。
- onAcknowledgement(RecordMetadata, Exception)：该⽅法会在消息被应答之前或消息发送失败时调⽤，并且通常都是在Producer回调逻辑触发之前。onAcknowledgement运⾏在Producer的IO线程中，因此不要在该⽅法中放⼊很重的逻辑，否则会拖慢Producer的消息发送效率。
- close：关闭Interceptor，主要⽤于执⾏⼀些资源清理⼯作。
如前所述，Interceptor可能被运⾏在多个线程中，因此在具体实现时⽤户需要⾃⾏确保线程安全。另外倘若指定了多个Interceptor，则Producer将按照指定顺序调⽤它们，并仅仅是捕获每个Interceptor可能抛出的异常记录到错误⽇志中⽽⾮在向上传递。这在使⽤过程中要特别留意。
1.3.2 自定义拦截器
自定义拦截器步骤：
- 实现ProducerInterceptor接⼝
- 在KafkaProducer的设置中设置⾃定义的拦截器
自定义拦截器 1：
public class InterceptorOne<Key, Value> implements ProducerInterceptor<Key, Value> { private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(InterceptorOne.class); @Override public ProducerRecord<Key, Value> onSend(ProducerRecord<Key, Value> record) { System.out.println("拦截器1---go"); // 此处根据业务需要对相关的数据作修改 String topic = record.topic(); Integer partition = record.partition(); Long timestamp = record.timestamp(); Key key = record.key(); Value value = record.value(); Headers headers = record.headers(); // 添加消息头 headers.add("interceptor", "interceptorOne".getBytes()); ProducerRecord<Key, Value> newRecord = new ProducerRecord<Key, Value>(topic, partition, timestamp, key, value, headers); return newRecord; } @Override public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) { System.out.println("拦截器1---back"); if (exception != null) { // 如果发⽣异常，记录⽇志中 LOGGER.error(exception.getMessage()); } } @Override public void close() { } @Override public void configure(Map<String, ?> configs) { }}照着 拦截器 1 再加两个拦截器。
生产者
public class MyProducer1 { public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException { Map<String, Object> configs = new HashMap<>(); // 设置连接Kafka的初始连接⽤到的服务器地址 // 如果是集群，则可以通过此初始连接发现集群中的其他broker configs.put("bootstrap.servers", "192.168.0.102:9092"); // 设置key的序列化器 configs.put("key.serializer", IntegerSerializer.class); // 设置⾃定义的序列化类 configs.put("value.serializer", UserSerializer.class); // 设置自定义分区器 configs.put("partitioner.class", "com.mfc.config.MyPartitioner"); // 设置拦截器 configs.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, "com.mfc.interceptor.InterceptorOne," + "com.mfc.interceptor.InterceptorTwo," + "com.mfc.interceptor.InterceptorThree"); KafkaProducer<Integer, User> producer = new KafkaProducer<>(configs); User user = new User(); user.setUserId(1001); user.setUsername("阿彪"); // ⽤于封装Producer的消息 ProducerRecord<Integer, User> record = new ProducerRecord<>( "topic_1", // 主题名称 0, // 分区编号 user.getUserId(), // 数字作为key user // user 对象作为value ); producer.send(record, new Callback() { @Override public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) { if (e == null) { System.out.println("消息发送成功：" + metadata.topic() + "\t" + metadata.partition() + "\t" + metadata.offset()); } else { System.out.println("消息发送异常"); } } }); // 关闭⽣产者 producer.close(); }}
1.4 序列化器
1.4.1 Kafka 自带序列化器
Kafka使⽤
org.apache.kafka.common.serialization.Serializer接⼝⽤于定义序列化器，将泛型指定类型的数据转换为字节数组。
package org.apache.kafka.common.serialization; import java.io.Closeable;import java.util.Map; /**将对象转换为byte数组的接⼝该接⼝的实现类需要提供⽆参构造器@param <T> 从哪个类型转换*/public interface Serializer<T> extends Closeable { /* 类的配置信息 @param configs key/value pairs @param isKey key的序列化还是value的序列化 */ void configure(Map<String, ?> var1, boolean var2); /* 将对象转换为字节数组 @param topic 主题名称 @param data 需要转换的对象 @return 序列化的字节数组 */ byte[] serialize(String var1, T var2); /* 关闭序列化器 该⽅法需要提供幂等性，因为可能调⽤多次。 */ void close();}系统提供了该接⼝的⼦接⼝以及实现类：
org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer
org.apache.kafka.common.serialization.ByteBufferSerializer
org.apache.kafka.common.serialization.BytesSerializer
org.apache.kafka.common.serialization.DoubleSerializer
org.apache.kafka.common.serialization.FloatSerializer
org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer
org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
org.apache.kafka.common.serialization.LongSerializer
org.apache.kafka.common.serialization.ShortSerializer
1.4.2 自定义序列化器
数据的序列化⼀般⽣产中使⽤ avro。
⾃定义序列化器需要实现
org.apache.kafka.common.serialization.Serializer<T> 接⼝，并实现其中的serialize⽅法。
实体类
public class User { private Integer userId; private String username; // set、get方法省略}自定义序列化器
public class UserSerializer implements Serializer<User> { @Override public void configure(Map<String, ?> map, boolean b) { // do Nothing } @Override public byte[] serialize(String topic, User user) { try { // 如果数据是null，则返回null if (user == null) return null; Integer userId = user.getUserId(); String username = user.getUsername(); int length = 0; byte[] bytes = null; if (null != username) { bytes = username.getBytes("utf-8"); length = bytes.length; } ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(4 + 4 + length); buffer.putInt(userId); buffer.putInt(length); buffer.put(bytes); return buffer.array(); } catch (UnsupportedEncodingException e) { throw new SerializationException("序列化数据异常"); } } @Override public void close() { // do Nothing }}生产者：
public class MyProducer1 { public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException { Map<String, Object> configs = new HashMap<>(); // 设置连接Kafka的初始连接⽤到的服务器地址 // 如果是集群，则可以通过此初始连接发现集群中的其他broker configs.put("bootstrap.servers", "192.168.0.102:9092"); // 设置key的序列化器 configs.put("key.serializer", IntegerSerializer.class); // 设置⾃定义的序列化类 configs.put("value.serializer", UserSerializer.class); KafkaProducer<Integer, User> producer = new KafkaProducer<>(configs); User user = new User(); user.setUserId(1001); user.setUsername("阿彪"); // ⽤于封装Producer的消息 ProducerRecord<Integer, User> record = new ProducerRecord<>( "topic_1", // 主题名称 0, // 分区编号 user.getUserId(), // 数字作为key user // user 对象作为value ); producer.send(record, new Callback() { @Override public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) { if (e == null) { System.out.println("消息发送成功：" + metadata.topic() + "\t" + metadata.partition() + "\t" + metadata.offset()); } else { System.out.println("消息发送异常"); } } }); // 关闭⽣产者 producer.close(); }}1.5 分区器
1.5.1 Kafka 自带分区器
默认（DefaultPartitioner）分区计算：
- 如果record提供了分区号，则使⽤record提供的分区号
- 如果record没有提供分区号，则使⽤key的序列化后的值的hash值对分区数量取模
- 如果record没有提供分区号，也没有提供key，则使⽤轮询的⽅式分配分区号。会⾸先在可⽤的分区中分配分区号如果没有可⽤的分区，则在该主题所有分区中分配分区号。
看一下kafka的生产者（KafkaProducer）源码：
再看Kafka自带的默认分区器（DefaultPartitioner）:
默认的分区器实现了 Partitioner 接口，先看一下接口：
public interface Partitioner extends Configurable, Closeable { /** * 为指定的消息记录计算分区值 * * @param topic 主题名称 * @param key 根据该key的值进⾏分区计算，如果没有则为null * @param keyBytes key的序列化字节数组，根据该数组进⾏分区计算。如果没有key，则为null * @param value 根据value值进⾏分区计算，如果没有，则为null * @param valueBytes value的序列化字节数组，根据此值进⾏分区计算。如果没有，则为null * @param cluster 当前集群的元数据 */ public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster); /** * 关闭分区器的时候调⽤该⽅法 */ public void close(); }1.5.2 自定义分区器
如果要⾃定义分区器，则需要
- ⾸先开发Partitioner接⼝的实现类
- 在KafkaProducer中进⾏设置：configs.put("partitioner.class", "xxx.xx.Xxx.class")
实现Partitioner接⼝⾃定义分区器：
public class MyPartitioner implements Partitioner { @Override public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) { return 0; } @Override public void close() { } @Override public void configure(Map<String, ?> configs) { }}然后在⽣产者中配置：
二、消息发送原理
原理图解：
由上图可以看出：KafkaProducer 有两个基本线程：
- 主线程：负责消息创建，拦截器，序列化器，分区器等操作，并将消息追加到消息收集器RecoderAccumulator中；消息收集器RecoderAccumulator为每个分区都维护了⼀个 Deque<ProducerBatch> 类型的双端队列。ProducerBatch 可以理解为是 ProducerRecord 的集合，批量发送有利于提升吞吐量，降低⽹络影响；由于⽣产者客户端使⽤ java.io.ByteBuffer 在发送消息之前进⾏消息保存，并维护了⼀个 BufferPool 实现 ByteBuffer的复⽤；该缓存池只针对特定⼤⼩（ batch.size 指定）的 ByteBuffer进⾏管理，对于消息过⼤的缓存，不能做到重复利⽤。每次追加⼀条ProducerRecord消息，会寻找/新建对应的双端队列，从其尾部获取⼀个ProducerBatch，判断当前消息的⼤⼩是否可以写⼊该批次中。若可以写⼊则写⼊；若不可以写⼊，则新建⼀个ProducerBatch，判断该消息⼤⼩是否超过客户端参数配置 batch.size 的值，不超过，则以 batch.size建⽴新的ProducerBatch，这样⽅便进⾏缓存重复利⽤；若超过，则以计算的消息⼤⼩建⽴对应的 ProducerBatch ，缺点就是该内存不能被复⽤了。
- Sender线程：该线程从消息收集器获取缓存的消息，将其处理为 <Node, List<ProducerBatch> 的形式， Node 表示集群的broker节点。进⼀步将<Node, List<ProducerBatch>转化为<Node, Request>形式，此时才可以向服务端发送数据。在发送之前，Sender线程将消息以 Map<NodeId, Deque<Request>> 的形式保存到 InFlightRequests 中进⾏缓存，可以通过其获取 leastLoadedNode ,即当前Node中负载压⼒最⼩的⼀个，以实现消息的尽快发出。
三、更多生产者参数配置
|
参数名称 |
描述 |
|
retry.backoff.ms |
在向⼀个指定的主题分区重发消息的时候，重试之间的等待时间。 |
|
retries |
retries重试次数 |
|
request.timeout.ms |
客户端等待请求响应的最⼤时⻓。如果服务端响应超时，则会重发请求，除⾮达到重试次数。该设置应该⽐replica.lag.time.max.ms (a broker configuration)要⼤，以免在服务器延迟时间内重发消息。int类型值，默认：30000，可选值：[0,...] |
|
interceptor.classes |
在⽣产者接收到该消息，向Kafka集群传输之前，由序列化器处理之前，可以通过拦截器对消息进⾏处理。 |
|
acks |
默认值：all。 |
|
batch.size |
当多个消息发送到同⼀个分区的时候，⽣产者尝试将多个记录作为⼀个批来处理。批处理提⾼了客户端和服务器的处理效率。 |
|
client.id |
⽣产者发送请求的时候传递给broker的id字符串。 |
|
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。 |
|
send.buffer.bytes |
TCP发送数据的时候使⽤的缓冲区（SO_SNDBUF）⼤⼩。如果设置为0，则使⽤操作系统默认的。 |
|
buffer.memory |
⽣产者可以⽤来缓存等待发送到服务器的记录的总内存字节。如果记录的发送速度超过了将记录发送到服务器的速度，则⽣产者将阻塞max.block.ms的时间，此后它将引发异常。此设置应⼤致对应于⽣产者将使⽤的总内存，但并⾮⽣产者使⽤的所有内存都⽤于缓冲。⼀些额外的内存将⽤于压缩（如果启⽤了压缩）以及维护运⾏中的请求。long型数据。默认值：33554432，可选值：[0,...] |
|
connections.max.idle.ms |
当连接空闲时间达到这个值，就关闭连接。long型数据，默认：540000 |
|
linger.ms |
⽣产者在发送请求传输间隔会对需要发送的消息进⾏累积，然后作为⼀个批次发送。⼀般情况是消息的发送的速度⽐消息累积的速度慢。有时客户端需要减少请求的次数，即使是在发送负载不⼤的情况下。该配置设置了⼀个延迟，⽣产者不会⽴即将消息发送到broker，⽽是等待这么⼀段时间以累积消息，然后将这段时间之内的消息作为⼀个批次发送。该设置是批处理的另⼀个上限：⼀旦批消息达到了batch.size指定的值，消息批会⽴即发送，如果积累的消息字节数达不到batch.size的值，可以设置该毫秒值，等待这么⻓时间之后，也会发送消息批。该属性默认值是0（没有延迟）。如果设置linger.ms=5，则在⼀个请求发送之前先等待5ms。long型值，默认：0，可选值：[0,...] |
|
max.block.ms |
控制KafkaProducer.send()和 |
|
max.request.size |
单个请求的最⼤字节数。该设置会限制单个请求中消息批的消息个数，以免单个请求发送太多的数据。服务器有⾃⼰的限制批⼤⼩的设置，与该配置可能不⼀样。int类型值，默认1048576，可选值：[0,...] |
|
partitioner.class |
实现了接⼝ |
|
receive.buffer.bytes |
TCP接收缓存（SO_RCVBUF），如果设置为-1，则使⽤操作系统默认的值。int类型值，默认32768，可选值：[-1,...] |
|
security.protocol |
跟broker通信的协议：PLAINTEXT, SSL, SASL_PLAINTEXT, SASL_SSL. |
|
max.in.flight.requests.per.connection |
单个连接上未确认请求的最⼤数量。达到这个数量，客户端阻塞。如果该值⼤于1，且存在失败的请求，在重试的时候消息顺序不能保证。 |
|
reconnect.backoff.max.ms |
对于每个连续的连接失败，每台主机的退避将成倍增加，直⾄达到此最⼤值。在计算退避增量之后，添加20％的随机抖动以避免连接⻛暴。 |
|
reconnect.backoff.ms |
尝试重连指定主机的基础等待时间。避免了到该主机的密集重连。该退避时间应⽤于该客户端到broker的所有连接。 |
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