

1. kafka生产者

kafka生产者相关¶

何为生产者¶

在 Kafka 中，我们把产生消息的那一方称为生产者,生产者源源不断的产生的消息,然后发往kafka集群提供给消费者使用。

生产者分区机制¶

Kafka 对于数据的读写是以分区为粒度的，分区可以分布在多个主机（Broker）中，这样每个节点能够实现独立的数据写入和读取，并且能够通过增加新的节点来增加 Kafka 集群的吞吐量，通过分区部署在多个 Broker 来实现负载均衡的效果。

分区策略(消息来了写入到那个分区的问题)¶

Kafka 的分区策略指的就是将生产者发送到哪个分区的算法。Kafka 为我们提供了默认的分区策略，同时它也支持你自定义分区策略。 - 轮询策略顺序分配，消息是均匀的分配给每个 partition，即每个分区存储一次消息。就像下面这样 alt - 这就是所谓的轮询策略。轮询策略是 Kafka Java 生产者 API 默认提供的分区策略。如果你未指定partitioner.class参数，那么你的生产者程序会按照轮询的方式在主题的所有分区间均匀地“码放”消息。

轮询策略有非常优秀的负载均衡表现，它总是能保证消息最大限度地被平均分配到所有分区上，故默认情况下它是最合理的分区策略，也是我们最常用的分区策略之一。
随机策略所谓随机就是我们随意地将消息放置到任意一个分区上，如下面这张图所示。如果要实现随机策略版的 partition 方法，很简单，只需要两行代码即可：
```
List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
return ThreadLocalRandom.current().nextInt(partitions.size());
```
先计算出该主题总的分区数，然后随机地返回一个小于它的正整数。

本质上看随机策略也是力求将数据均匀地打散到各个分区，但从实际表现来看，它要逊于轮询策略，所以如果追求数据的均匀分布，还是使用轮询策略比较好。事实上，随机策略是老版本生产者使用的分区策略，在新版本中已经改为轮询了。

按消息键保序策略

这个策略也叫做 key-ordering 策略，Kafka 中每条消息都会有自己的key，一旦消息被定义了 Key，那么你就可以保证同一个 Key 的所有消息都进入到相同的分区里面，由于每个分区下的消息处理都是有顺序的，故这个策略被称为按消息键保序策略，如下图所示 alt 实现这个策略的 partition 方法同样简单，只需要下面两行代码即可：

List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
return Math.abs(key.hashCode()) % partitions.size();

前面提到的 Kafka 默认分区策略实际上同时实现了两种策略：如果指定了 Key，那么默认实现按消息键保序策略；如果没有指定 Key，则使用轮询策略。

除了一上之外我们还可以进行自定义策略 - 自定义策略如果要自定义分区策略的话，你需要显示配置生产者端的参数 Partitioner.class，我们可以看一下这个类它位于 org.apache.kafka.clients.producer 包下

public interface Partitioner extends Configurable, Closeable {

  public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster);

  public void close();

  default public void onNewBatch(String topic, Cluster cluster, int prevPartition) {}
}

Partitioner 类有三个方法，分别来解释一下

partition(): 这个类有几个参数: topic，表示需要传递的主题；key 表示消息中的键值；keyBytes表示分区中序列化过后的key，byte数组的形式传递；value 表示消息的 value 值；valueBytes 表示分区中序列化后的值数组；cluster表示当前集群的原数据。Kafka 给你这么多信息，就是希望让你能够充分地利用这些信息对消息进行分区，计算出它要被发送到哪个分区中。

close() : 继承了 Closeable 接口能够实现 close() 方法，在分区关闭时调用。

onNewBatch(): 表示通知分区程序用来创建新的批次

生产者压缩机制¶

压缩一词简单来讲就是一种互换思想，它是一种经典的用 CPU 时间去换磁盘空间或者 I/O 传输量的思想，希望以较小的 CPU 开销带来更少的磁盘占用或更少的网络 I/O 传输

如何压缩¶

Kafka 的消息分为两层：消息集合和消息。一个消息集合中包含若干条日志项，而日志项才是真正封装消息的地方。Kafka 底层的消息日志由一系列消息集合日志项组成。Kafka 通常不会直接操作具体的一条条消息，它总是在消息集合这个层面上进行写入操作。

何时压缩¶

在 Kafka 中，压缩可能发生在两个地方：生产者端和 Broker 端

生产者程序中配置 compression.type 参数即表示启用指定类型的压缩算法

在生产者端启用压缩是很自然的想法，那为什么我说在 Broker 端也可能进行压缩呢？其实大部分情况下 Broker 从 Producer 端接收到消息后仅仅是原封不动地保存而不会对其进行任何修改，但这里的“大部分情况”也是要满足一定条件的。有两种例外情况就可能让 Broker 重新压缩消息。

Broker 端指定了和 Producer 端不同的压缩算法
Broker 端发生了消息格式转换。

何时解压缩？¶

有压缩必有解压缩！通常来说解压缩发生在消费者程序中，也就是说 Producer 发送压缩消息到 Broker 后，Broker 照单全收并原样保存起来。当 Consumer 程序请求这部分消息时，Broker 依然原样发送出去，当消息到达 Consumer 端后，由 Consumer 自行解压缩还原成之前的消息。

Kafka 会将启用了哪种压缩算法封装进消息集合中，这样当 Consumer 读取到消息集合时，它自然就知道了这些消息使用的是哪种压缩算法

总结 Producer 端压缩、Broker 端保持、Consumer 端解压缩

无消息丢失配置¶

一句话概括，Kafka 只对“已提交”的消息（committed message）做有限度的持久化保证。

最佳实践

不要使用 producer.send(msg)，而要使用 producer.send(msg, callback)。记住，一定要使用带有回调通知的 send 方法。

设置 acks = all。acks 是 Producer 的一个参数，代表了你对“已提交”消息的定义。如果设置成 all，则表明所有副本 Broker 都要接收到消息，该消息才算是“已提交”。这是最高等级的“已提交”定义。

设置 retries 为一个较大的值。这里的 retries 同样是 Producer 的参数，对应前面提到的 Producer 自动重试。当出现网络的瞬时抖动时，消息发送可能会失败，此时配置了 retries > 0 的 Producer 能够自动重试消息发送，避免消息丢失。

设置 unclean.leader.election.enable = false。这是 Broker 端的参数，它控制的是哪些 Broker 有资格竞选分区的 Leader。如果一个 Broker 落后原先的 Leader 太多，那么它一旦成为新的 Leader，必然会造成消息的丢失。故一般都要将该参数设置成 false，即不允许这种情况的发生。

设置 replication.factor >= 3。这也是 Broker 端的参数。其实这里想表述的是，最好将消息多保存几份，毕竟目前防止消息丢失的主要机制就是冗余。

设置 min.insync.replicas > 1。这依然是 Broker 端参数，控制的是消息至少要被写入到多少个副本才算是“已提交”。设置成大于 1 可以提升消息持久性。在实际环境中千万不要使用默认值 1。

确保 replication.factor > min.insync.replicas。如果两者相等，那么只要有一个副本挂机，整个分区就无法正常工作了。我们不仅要改善消息的持久性，防止数据丢失，还要在不降低可用性的基础上完成。推荐设置成 replication.factor = min.insync.replicas + 1。

确保消息消费完成再提交。Consumer 端有个参数 enable.auto.commit，最好把它设置成 false，并采用手动提交位移的方式。就像前面说的，这对于单 Consumer 多线程处理的场景而言是至关重要的。

另外补充一点ack

如果 acks = 0，就表示生产者也不知道自己产生的消息是否被服务器接收了，它才知道它写成功了。如果发送的途中产生了错误，生产者也不知道，它也比较懵逼，因为没有返回任何消息。这就类似于 UDP 的运输层协议，只管发，服务器接受不接受它也不关心。

如果 acks = 1，只要集群的 Leader 接收到消息，就会给生产者返回一条消息，告诉它写入成功。如果发送途中造成了网络异常或者 Leader 还没选举出来等其他情况导致消息写入失败，生产者会受到错误消息，这时候生产者往往会再次重发数据。因为消息的发送也分为同步和异步，Kafka 为了保证消息的高效传输会决定是同步发送还是异步发送。如果让客户端等待服务器的响应（通过调用 Future 中的 get() 方法），显然会增加延迟，如果客户端使用回调，就会解决这个问题。

生产者是如何管理TCP连接¶

Apache Kafka 的所有通信都是基于 TCP 的，而不是基于 HTTP 或其他协议
Kafka 生产者程序概览

Kafka 的 Java 生产者 API 主要的对象就是 KafkaProducer。通常我们开发一个生产者的步骤有 4 步。

第 1 步：构造生产者对象所需的参数对象。

第 2 步：利用第 1 步的参数对象，创建 KafkaProducer 对象实例。

第 3 步：使用 KafkaProducer 的 send 方法发送消息。

第 4 步：调用 KafkaProducer 的 close 方法关闭生产者并释放各种系统资源。

何时创建 TCP 连接¶

在创建 KafkaProducer 实例时，生产者应用会在后台创建并启动一个名为 Sender 的线程，该 Sender 线程开始运行时首先会创建与 Broker 的连接。在配置bootstrap.servers时注意

bootstrap.servers 参数。它是 Producer 的核心参数之一，指定了这个 Producer 启动时要连接的 Broker 地址。请注意，这里的“启动时”，代表的是 Producer 启动时会发起与这些 Broker 的连接。因此，如果你为这个参数指定了 1000 个 Broker 连接信息，那么很遗憾，你的 Producer 启动时会首先创建与这 1000 个 Broker 的 TCP 连接。

在实际使用过程中，我并不建议把集群中所有的 Broker 信息都配置到 bootstrap.servers 中，通常你指定 3～4 台就足以了。因为 Producer 一旦连接到集群中的任一台 Broker，就能拿到整个集群的 Broker 信息，故没必要为 bootstrap.servers 指定所有的 Broker。

TCP 连接还可能在两个地方被创建：一个是在更新元数据后，另一个是在消息发送时。为什么说是可能？因为这两个地方并非总是创建 TCP 连接。当 Producer 更新了集群的元数据信息之后，如果发现与某些 Broker 当前没有连接，那么它就会创建一个 TCP 连接。同样地，当要发送消息时，Producer 发现尚不存在与目标 Broker 的连接，也会创建一个。

何时关闭 TCP 连接¶

Producer 端关闭 TCP 连接的方式有两种：一种是用户主动关闭；一种是 Kafka 自动关闭。 1 第一种用户kill 2 Kafka 帮你关闭这与 Producer 端参数 connections.max.idle.ms 的值有关。默认情况下该参数值是 9 分钟，即如果在 9 分钟内没有任何请求“流过”某个 TCP 连接，那么 Kafka 会主动帮你把该 TCP 连接关闭

总结¶

KafkaProducer 实例创建时启动 Sender 线程，从而创建与 bootstrap.servers 中所有 Broker 的 TCP 连接。

KafkaProducer 实例首次更新元数据信息之后，还会再次创建与集群中所有 Broker 的 TCP 连接。

如果 Producer 端发送消息到某台 Broker 时发现没有与该 Broker 的 TCP 连接，那么也会立即创建连接。

如果设置 Producer 端 connections.max.idle.ms 参数大于 0，则步骤 1 中创建的 TCP 连接会被自动关闭；如果设置该参数 =-1，那么步骤 1 中创建的 TCP 连接将无法被关闭，从而成为“僵尸”连接。

消息交付可靠性¶

kafka 对 Producer 和 Consumer 要处理的消息提供什么样的承诺。常见的承诺有以下三种：

最多一次（at most once）：消息可能会丢失，但绝不会被重复发送。
至少一次（at least once）：消息不会丢失，但有可能被重复发送。
精确一次（exactly once）：消息不会丢失，也不会被重复发送。

Kafka 默认提供的交付可靠性保障是第二种，即至少一次,只有 Broker 成功“提交”消息且 Producer 接到 Broker 的应答才会认为该消息成功发送。不过倘若消息成功“提交”，但 Broker 的应答没有成功发送回 Producer 端（比如网络出现瞬时抖动），那么 Producer 就无法确定消息是否真的提交成功了。因此，它只能选择重试，也就是再次发送相同的消息。这就是 Kafka 默认提供至少一次可靠性保障的原因，不过这会导致消息重复发送。

实现精确一次方案¶

幂等性 Producer
事务型 Producer