上篇文章说了，kafka新版旧版的区别，producer全部异步发消息，并且提供回调机制callback，判断是否成功，通过分批次发送batching保证吞吐量，分区策略更加合理，旧版本默认是在一段时间内把消息发到固定区域，新版本采用轮询，消息更加均匀。Consumer新版为单线程执行，单个consumer线程管理多个socker，在10版本后，加入了心跳线程，这最多也就算了是双线程。偏移量 在新版本交给kafka处理，舍弃了zookeeper，这样可以依赖kafka备份机制天然实现高可用原理。
Kafka历史---Kafka从入门到精通（五）
一、构造producer
构造一个producer大致需要实现五个步骤：
1）构造一个properties，然后指定bootstrap.server，key.serializer和value.serializer这三个属性。这三个属性是必须的，service代表，localhost:9092,Key.serializer是
org.apache.kafka.common.serialization.stringSerializer。Value.serializer和key的 序列化一致。
2）使用propertites 构造kafkaProducer对象。
3）构造待发送对象，producerRecord，指定把消息发送到topic，partition，以及对应的key和value，其中partition和key不用指定。
4）调用kafkaProducer的send发送消息。
5）关闭kafkaProducer。
1、properties对象的构造
下面详细展开每一步要做的事，首先构造properties这里有三个参数是必须要指定的，他们分别如下：
1、bootstrap.servers：该参数指定host：port，用于kafka的broker服务器连接，producer使用时候会替换成实际的broker列表，如果kafka集群数量很多，那么只需要指定部分broker即可，不需要列出所有机器，因为不管指定几台broker，producer都会通过该参数发现集群中所有broker，该参数指定多台机器只为故障转移，这样即使一台broker挂了，producer重启后依然可以指定其他broker连接kafka集群。
2、Key.serializer：被发送到broker任何格式都必须是字节数组，因此消息的各个组件组件必须首先做序列化，然后才能发送到broker。该参数就是为消息key做序列化用的。这个参数指定是实现了serializer接口类全限定名称，kafka的大部分默认初始类型是primitive type，提供了现成的序列化器。StringSerializer，该类会将一个字符串转成字节数组，这个参数也揭示一个事实，这个用户可以自定义序列化器，只要实现serializer接口就可以。需要注意的时候，producer发送消息不指定key，也是需要配置这个参数的。
3、Value.serializer：org apache.kafka.common.serialization. Serializer，需要注意的是，这个必须写全称，和key.serializer类似，将消息的value部分转成字节数组。
2、KafkaProducer的构造
这时候就开始构造发消息的主入口，所有的功能都由kafkaProducer提供，只需要命令：
Producer<String,String> producer = new KafkaProducer<>(props);
创建producer的时候也可以把key和value序列化，如果序列化了，就不需要在properties的时候序列化。
3、producerRecord对象构造
下一步构造消息实例，java版本的producer使用producerRecord类来代表每条消息，创建producerRecord也很简单，指定topic和value，当然这里还可以指定pratition和key，值得注意的是，时间戳一定要谨慎使用，时间戳索引文件中索引项都是严格按照时间戳顺序，会导致该消息时间序列混乱，因此让kafka自行定义时间戳比较稳妥。
4、发送消息
Kafka producer发消息主要用send方法，虽然send只是两个简单方法签名，但是producer在底层完全实现了异步发送，并且使用java提供的future同时实现了同步发送 和 异步发送 回调（callback）两种方式。网上教程大部分是那种send，就不管，专有名称叫fire and forget，发送就忘记，这种在实际场景中不被推荐使用，因为对于发送结果producer完全不知道，所以真实的使用场景中，同步和异步发送还是最常见的方法。
异步发送
实际上所有写入操作都是默认异步，java版本的producer和send方法会返回一个java 的future对象供用户稍后获取发送结果，这就是所谓回调机制。
代码语言：javascript复制 ProducerRecord producerRecord = new ProducerRecord("kafka-boot", "foo" i);
ProducerFactory factory = kafkaTemplate.getProducerFactory();
Producer producer = factory.createProducer();
producer.send(producerRecord, new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
if (e == null) {
}else if(e instanceof RetriableException){
}else{
}
}
});上面方法就是回调，实现了onCompletion方法，该方法两个参数metadata和exception，可以用if判断下，他们不会同时为null，也就是说至少有一个为null，当消息发送成功时候，exception为null，当消息发送失败的时候，metadata为null。
另外，上面的callback实际是java的接口，用户可以自定义callback实现类来处理消息发送后的逻辑，只需要实现org.apache.kafka.clients.producer.Callback接口即可。
同步发送
同步发送 和异步发送是通过future来区分的，调用future.get()无线等待结果返回，即实现同步发送效果。
使用future.get()会一直等待下去，直到kafka broker将返回结果给producer，当结果从broker处返回时get方法要么返回结果，要么抛出异常，由producer自行处理。如果没有错误，get将返回对应的recordMetada实例(包含已发送消息的所有元素)，包括消息发送的topic，分区以及消息对应分区的位移信息。
不管同步发送还是异步发送都会发送失败的可能，导致返回异常错误，当前kafka的错误类型包含两类：可重试异常 和 不可重试异常。
常见可重试异常如下：
LeaderNotAvailableException:分区的leader副本不可用，通常出现在leader换届选举期间，通常是瞬时的异常，重试之后可以自行恢复。
NotControllerException：controller当前不可用，（后面会重点讲解controller），通常表面controller在选举，也可以重试恢复。
NetworkException：网络瞬时故障导致的异常。
对于这种可重试的异常，如果在 producer 程序中配置了重试次数，那么只要在规定的重试次数内自行恢复了，便不会出现在 onCompletion exception 中。不过若超过了重试次数仍没有成功，则仍然会被封装进 exception 中。此时就需要 producer 程序自行处理这种异常。
那么不可重试异常哪些呢:
RecordTooLargeException ：发送的消息尺寸过大，超过了规定的大小上限 显然这种异常无论如何重试都是无法成功的。
SerializationException ：序列化失败异常，这也是无法恢复的
KafkaException ：其他类型的异常
所有这些不可重试异常 旦被捕获都会被封装进 Future 的计算结果井返回给 producer 程序，用户需要自行处理这些异常。由于不可重试异常和可重试异常在 producer 程序端可能有不同的处理逻辑，所以需要不同的区分。
5、关闭producer
程序结束一定要close，毕竟producer是占用系统资源的（比如创建了额外线程，申请了很多内存以及创建了socket连接等），因此必须要显式的调用kafkaProducer.close方法关闭producer。
如果只是普通的无参数调用close，则会等producer 会被允许先处理完之前的发送请求后再关闭，即所谓的“优雅”关闭退出（ graceful shutdown) ；同时， KafkaProducer 还提供个带超时参数的 close 方法 close(timeout 如果调用此方法， producer 会等待 timeout 时间来完成所有处理中的请求，然后强行退出。这就是说，若 timeout 超时，则 producer 会强制结束，并立即丢弃所有未发送以及未应答的发送请求，在某种程度上，仿佛 producer端的程序丢失了要发送的消息。因此在实际场景中一定要谨慎使用带超时的 close 方法。
