1 整体流程
（1）自定义音讯拦截器，个别没啥用。（2）同步期待，拉取元数据。第一次发 topic 须要拉元数据，是懒加载思维。拉取的是 cluster 的信息。cluster 蕴含了集群 topic-broker-partition 等信息。（3）对 topic 和 key 和 value 进行序列化，转化成 byte[]数组（4）依据 Partitioner 对 key 和 value 计算，失去要发送到哪个分区（5）判断音讯大小，不能大于单条申请限度大小和缓冲区大小。（6）绑定音讯回调函数和拦截器回调函数（7）发送音讯到 Accumulator（8）欢送 sender 线程。如果 batchisfull 代表一个批次已满，或者有了新批次，都代表有批次可发，都会唤醒 sender 线程。2 元数据的获取
发消息的时候，producer 只晓得 topic 而已，第一次发的时候元数据是不晓得的。
先看 producer 的 send 办法
（1）首先要获取 topic 的元数据，真正 dosend 的第一步 waitOnMetadata，进行阻塞，直到取得元数据。
ClusterAndWaitTime clusterAndWaitTime = waitOnMetadata(record.topic(), record.partition(), maxBlockTimeMs);
（2）把须要发送的 topic 记录在 metadata 的 topic 的 map 中。
（3）先从 metadata 外面拿到集群信息，如果第一次发这个 topic 信息，那么拿不到元数据。前面再来就能拿到间接返回了。
（4）把 metadata 的 needupdate 设置为 true，并且记录下以后的元数据 version，为当前比照用。
（5）唤醒 sender 线程，而后本人就 awaite 阻塞了。awaitUpdate(final int lastVersion, final long maxWaitMs)
await 过程比较简单，就是个 while 循环，依据配置的超时工夫，计算出还剩的工夫，而后 wait 期待，要么两头 sender 线程唤醒，要么到工夫本人醒过来，而后看看版本更新没，更新了阐明数据拉到了，没更新。
留神，整个过程里，producer 都治理个超时工夫，计算剩下的工夫，一旦超过，就报超时。
producer 的 send 期待了，sender 线程在干什么，怎么唤醒 producer 的 send 线程呢？看看 sender 线程：
（1）sender 自身也是个线程，在 kafkaProducer 启动的时候一起启动起来，外面是个 while 死循环跑 run 办法。
（2）this.client.ready，检查和 broker 是否建设好连贯，没建设就发动连贯。
查看连贯：connectionStates.canConnect(node.idString(), now))
发动连贯：initiateConnect(Node node, long now)
一些要害参数：// 连贯非阻塞
socketChannel.configureBlocking(false);
// keepalive 2 小时主动探活，socket.setKeepAlive(true);
// 敞开 nagle 算法，不组合小数据包发送，升高提早
socket.setTcpNoDelay(true);
因为建设连贯是非阻塞的，这里发动连贯间接就走，前面有中央期待连贯实现。
（3）因为启动连贯都没有，两头很多过程能够省略，间接看 sender 的 run 的最初，
this.client.poll(pollTimeout, now) -> metadataUpdater.maybeUpdate(now); 这里是封装一个拉取元数据的申请，
个别状况只针对咱们发送的 topic 拉取元数据信息，封装一个 clientRequest, 调用 dosend 办法，目标是把这个元数据申请放入 inFlightRequests 队列，并退出到 kafka 本人封装的 Selectable 的 kafkaChannel 的发送对象中，kafkaChannel 一次只会发一个申请，这个组件在服务端也会用到。牵强附会，申请放入 kafkachannel，那么前面必定有 java 的 channel 进行下一步发送。
doSend 追下去，还有个重要的局部，把对应的 connect 关注 op_write 事件，：
（4）this.client.poll(pollTimeout, now)
-> this.selector.poll(Utils.min(timeout, metadataTimeout, requestTimeoutMs));
-> pollSelectKeys
kafka 本人封装的 selector 间接解决了各种场景，通过辨别 selectkey 关注的事件，解决不同场景，在这里先看连贯场景：
通过 finneshConnect, 期待连贯建设实现（因为上一步发动连贯是非阻塞的没后果，要用连贯就得等着实现），同时通过底层组件 TransportLayer 把 selectkey 勾销 connect 事件，减少 op_read 事件，
因为第三步，增加了 op_write 事件，所以这里连贯实现后，也会进入前面的 write 分支，把方才封装好的元数据 send 申请，通过底层 cannel 收回去，并且记录在 completedSends, 阐明发送胜利。
（5）现实状况下，过一段时间，服务器返回 response 了，那么理当走到 op_read 的逻辑，读取 response 数据放入 stageReceives 队列里，
（6）回到 NetworkClient 的外围 poll，第一个 maybeupdate 封装了元数据申请 request，poll 负责发送和承受，
前面会对申请和响应进行下一步解决，这里只关怀元数据，能够先只看
handleCompletedSends -> handleResponse -> this.metadata.update(cluster,now)，
留神这里是集群信息更新，最重要的是 versioin+1，而后就能够回到 producer 的 send 过程里 awaiteUpdate 的中央，因为在一遍一遍的等新版本，这里新版原本了就能够往下真正发消息了。失去元数据的过程，原本也是一个发申请和承受申请的过程，这个路和发消息的过程是统一的，是对 nio 的封装和多层形象，网络组件和业务组件拆散，通过一些两头队列通信，值得思考学习。