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这个 Kafka 的专题，我会从零碎整体架构，设计到代码落地。和大家一起杠源码，学技巧，涨常识。心愿大家继续关注一起见证成长！
我置信：技术的路线，十年如一日！十年磨一剑！
往期文章
Kafka 探险 – 架构简介
Kafka 探险 – 源码环境搭建
前言
咱们说 Kafka 是一个音讯队列，其实更加确切的说：是 Broker 这个核心部件。为何这么说？你会发现咱们能够通过控制台、Java 代码、C++ 代码、甚至是 Socket 向 Broker 写入音讯，只有咱们听从了 Kafka 写入音讯的协定，就能够将音讯发送到 Kafka 队列中。
用业余一点的话术来说，Kafka 定义了一个应用层的网络协议，只有咱们基于传输层结构出合乎这个协定的数据，就是非法的 Kafka 音讯。
所以说咱们写入 Kafka 音讯的只是一个生产者的客户端，他的模式多种多样，有 Java，Python，C++ 等多种实现，那么咱们每次发消息难道还须要本人去实现这套发送音讯的协定么？显然 Kafka 官网曾经思考到这个问题了，为了给咱们提供 开箱即用 的音讯队列，官网曾经帮咱们写好了各种语言的优质生产者实现，例如咱们明天要探讨的 Java 版本的实现。
思考
后面提到 Kafka 帮咱们实现了各个版本的生产者代码，其实他也能够齐全不提供这份代码，因为外围的队列的性能曾经实现了，这些客户端的代码也能够齐全交由用户本人实现。
那么如果没有官网代码，咱们又该实现一些什么性能，有哪些接口，哪些办法，以及如何组织这些代码呢。带着这样的问题咱们一起来思考一下！个别对于这种带有数据流转的设计，我会从 由谁产生？ 什么数据？ 通往哪去？ 如何保障通路牢靠？ 这几个方面来思考。
音讯天然是通过应用程序结构进去并提供给生产者，生产者首先要晓得须要将音讯发送到哪个 Broker 的哪个 Topic，以及 Topic 的具体 Partition。那么必然须要配置客户端的 Broker 集群地址 ，须要发送的 Topic 名称，以及 音讯的分区策略，是指定到具体的分区还是通过某个 key hash 到不同的分区。
晓得了音讯要通往哪，还须要晓得发送的是什么格局的音讯，是字符串还是数字或是被序列化的二进制对象。音讯序列化 将须要音讯序列化成字节数组才不便在网络上传输，所以要配置生产者的音讯序列化策略，最好是能够通过传递枚举或者类名的形式主动结构序列化器，便于后续序列化过程的扩大。
从下面一篇文章《Kafka 探险 – 架构简介》理解到：音讯队列经常用于多个零碎之间的异步调用，那么这种调用关系就没有强实时依赖。因为发消息到 Kafka 会产生 网络 I/O，相对来说比拟耗时，那么音讯发送这一动作除了同步调用，是否也能够设置为异步，进步生产者的吞吐呢?。并且大量音讯发送场景, 咱们能够设置一个窗口，窗口能够是工夫维度也能够是音讯数量维度，将音讯积攒起来批次发送，缩小网络 I/O 次数，进步吞吐量。
最初呢为了保障音讯能够最大水平的胜利发送到 Broker，咱们还须要一些 失败重试机制，例如失败后放到重试队列中，隔一段时间尝试再次发送。
理清思路
通过下面的剖析，咱们会有一个大抵的意识，应该会有哪些办法，以及底层的大抵的设计会分为哪几个局部。然而不够分明，不够清晰。
首先总结一下实现客户端的几个要点在于：
- 配置 Broker 根底信息：集群地址、Topic、Partition
- 音讯序列化，通过可扩大的序列化器实现
- 音讯异步写入缓冲区，网络 I/O 线程实现音讯发送
- 音讯发送的失败重试机制
话不多说，用一张图画出各个外围模块以及他们之间的交互程序：
用户设定 Kafka 集群信息，生产者从 Kafka Broker 上拉取 可用 Kafka 节点、Topic 以及 Partition 对应关系。缓存到生产者成员变量中，如果 Broker 集群有扩容，或者有机器下线须要从新获取这些服务信息。
客户端依据用户设置的序列化器，对音讯进行序列化，之后异步的将音讯写入到客户端缓冲区。缓冲区内的音讯达到肯定的数量或者达到一个工夫窗口后，网络 I/O 线程将音讯从缓冲区取走，发送到 Broker。
以上就是我对于一个 Kafka 生产者实现的思考，接下来看看官网的代码设计与咱们的思路有何差异，他又是为什么这么设计。
官网设计
其实通过下面的思考和整顿，咱们的设计曾经十分靠近 Kafka 的官网设计了，官网的模块拆分的更加粗疏，性能更加独立。
外围组件
首先看一眼 KafkaProducer 类中有哪些成员变量，这些变量就是 Producer 的外围组件。
其中外围字段的解释如下：
clinetId：标识发送者 Id
metric：统计指标
partitioner：分区器作用是决定音讯发到哪个分区。有 key 则依照 key 的 hash，否则应用 roundrobin
key/value Serializer：音讯 key/value 序列化器
interceptors：发送之前 / 后对音讯的对立解决
maxRequestSize：能够发送的最大音讯，默认值是 1M，即影响一个音讯 Record 的大小，此值在服务端也是有限度的。
maxBlockTimeMs：buffer 满了或者期待 metadata 信息的，超时的弥补机制
accumulator：累积缓冲器
networkClient：包装的网络层
sender：网络 I/O 线程
发送流程
发送一条音讯的时候，数据又是怎么在这些组件之间进行流转的呢？
Producer 调用 send 办法后，在从 Broker 获取的 Metadata 无效状况下，通过拦截器和序列化后，被分区器放到了一个缓冲区的特定地位，缓冲区由一个 ConcurrentHashMap 形成，key 为主题分区，value 是一个 deque 寄存音讯缓存块。从客户端角度来看如果无需关怀发送后果，发送流程就曾经完结了。
接下来是独立的 Sender 线程负责从缓冲中获取足量的数据调用 Network Client 封装层去真正发送数据，这里应用了 Java8 的 NIO 网络模型发送数据。
能够看到整个逻辑的关键点在于 RecordAccumulator 如何进行音讯缓存，个别的成熟框架和中间件中都会有一套本人的内存管理机制，比方 Netty 也有一套简单而又精妙的内存治理形象层，这里的缓冲区也是一样的情理，次要须要去看看 Kafka 如何去做内存治理。
另外须要关注 Sender 从缓冲里以什么样的逻辑获取数据，来达到尽量少的网络交互发送尽量多的数据。还有网络失败又是如何保证数据的可靠性的。这个中央也是咱们的设计和官网实现的差距，对于网络 I/O 的精心优化。
目前的篇幅曾经比拟长了，为了大家不便浏览了解，本篇次要从和大家一起思考如何设计一个 Kafka Producer 以及官网是如何实现的，咱们之间的差距是什么，更须要关注的点是什么。通过本人的思考和比照更加能意识到有余学习到新的点！
序幕（唠叨）
这篇文章从周内就开始了，前面断断续续每天写了点，只是每天回去的的确有点晚，偶然还给我整个失眠，精神状态不太好，周五六点多饭都没吃间接回家睡觉了，的确好困，心愿下周能劳动好。
这周的工作压力也很大，次要是须要推动很多上下游协同，还须要定计划。常常在想怎么交涉？怎么批改计划大家会认同？怎么压服他们？是压力也是锤炼，阐明这方面欠缺的较多，该补！
下篇文章次要会写 KafkaProducer 的缓存内存管理机制，Meta 信息更新机制，以及网络 I/O 模型的设计。敬请期待~
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