前言
在介绍Producer端原理之前，大家先对其整体架构有一个大致的了解，图示如下所示：
这个图看不懂没有关系，我们会在介绍Producer端原理时一一介绍每个部分的含义及其所复杂的功能。
Main Thread（主线程）
在Main Thread中，一共分为四个步骤，分别是：KafkaProducer（Kafka生产端）、Interceptor（拦截器）、Serializer（序列化器）和Partitioner（分区器）；
那么在上个章节中，我们介绍了KafkaProducer端的一些重要参数和使用方式。
本章，就主要针对剩余的3个部分：Interceptor（拦截器）、Serializer（序列化器）和Partitioner（分区器）进行讲解。
1> Interceptor拦截器
Kafka中一共存在两种拦截器，分别是：生产者拦截器（ProducerInterceptor）和消费者拦截器（ConsumerInterceptor）
我们来看一下生产者拦截器的接口定义了哪些方法，如下所示：
代码语言：javascript复制public interface ProducerInterceptor<K, V> extends Configurable {
/** KafkaProducer会在【将消息序列化】和【计算分区】之前调用该方法，来对消息进行相应的定制化操作 */
ProducerRecord<K, V> onSend(ProducerRecord<K, V> record);
/** KafkaProducer会在【消息被应答之前/消息发送失败】时调用该方法 */
void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception);
/** 关闭拦截器（由于此方法可能被KafkaProducer调用多次，所以必须是幂等的）*/
void close();
}在ProducerRecord类中，包含了我们发送消息所需要和信息，这些信息我们都可以在 onSend(ProducerRecord<K, V> record) 方法中进行修改，比如，在发送消息前修改ProducerRecord中的value值，从而改变消息内容。但是，要注意最好不要修改topic、key和partition 等信息，如果要修改，则需确保对其有准确的判断，否则会与预想的效果出现偏差。如下就是ProducerRecord类中包含的待发送消息的属性列表；
public class ProducerRecord<K, V> {
private final String topic;
private final Integer partition;
private final Headers headers;
private final K key;
private final V value;
private final Long timestamp;
... ...
}那么在ProducerRecord类的 onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) 方法中，有如下规律：
【消息发送成功】metadate
不为null，exception为null； 【消息发送失败】metadate为null，exception不为null；
所以，我们可以根据上面的规律来判断有哪些消息发送成功，有哪些消息是发送失败了。对于RecordMetadata类中，包含的发送成功后的“回执”信息，如果想要在源码及注释如下所示：
代码语言：javascript复制public final class RecordMetadata {
public static final int UNKNOWN_PARTITION = -1;
private final long offset; // 消息的偏移量
private final long timestamp; // 时间戳
private final int serializedKeySize; // key的序列化长度
private final int serializedValueSize; // value的序列化长度
private final TopicPartition topicPartition; // 主题所在分区
... ...
}2> Serializer序列化器
由于Producer端发送消息给Kafka之后，待传输的消息对象obj是需要被转换成 字节数组byte[] 之后才能在网络中传送，所以，此处必不可少的一个步骤就是序列化器Serializer了。而在Consumer端，需要将接收到的字节数组byte[] 再转换成对象obj，那么这个步骤就是反序列化器Deserializer了。
Kafka在org.apache.kafka.common.serialization目录下提供了多种类型预置的序列化器/反序列化，具体如下所示：
Deserializer、Serializer、ByteArrayDeserializer、ByteArraySerializer ByteBufferDeserializer、ByteBufferSerializer、BytesDeserializer、BytesSerializer DoubleDeserializer、DoubleSerializer、FloatDeserializer、FloatSerializer IntegerDeserializer、IntegerSerializer、ListDeserializer、ListSerializer LongDeserializer、LongSerializer、ShortDeserializer、ShortSerializer StringDeserializer、StringSerializer、UUIDDeserializer、UUIDSerializer VoidDeserializer、VoidSerializer
那么由于本章主要介绍的是Producer端的执行原理，所以我们此时只需关注序列化器Serializer，该接口如下所示：
public interface Serializer<T> extends Closeable {
/** 配置当前类 */
default void configure(Map<String, ?> configs, boolean isKey) {
}
/** 将对象data转换为字节数组 */
byte[] serialize(String topic, T data);
/** 将对象data转换为字节数组 */
default byte[] serialize(String topic, Headers headers, T data) {
return serialize(topic, data);
}
/** 关闭序列化器（由于此方法可能被KafkaProducer调用多次，所以必须是幂等的）*/
@Override
default void close() {
}
}对于需要实现序列化操作，只需要实现Serialize接口中的方法接口，我们以StringSerializer为例，看一下它是如何实现的，代码如下所示：
public class StringSerializer implements Serializer<String> {
private String encoding = StandardCharsets.UTF_8.name(); // 默认编码为UTF-8
@Override
public void configure(Map<String, ?> configs, boolean isKey) {
String propertyName = isKey ? "key.serializer.encoding" : "value.serializer.encoding";
// 首先尝试从configs中获得"key.serializer.encoding"或"value.serializer.encoding"所配置的值
Object encodingValue = configs.get(propertyName);
if (encodingValue == null)
// 如果没配置，则尝试从configs中获得"serializer.encoding"所配置的值
encodingValue = configs.get("serializer.encoding");
if (encodingValue instanceof String)
encoding = (String) encodingValue; // 如果配置了自定义编码，则赋值给encoding；否则为默认的UTF-8
}
@Override
public byte[] serialize(String topic, String data) {
try {
if (data == null) return null;
else
return data.getBytes(encoding); // 通过调用String的getBytes方法获得字节数组
} catch (UnsupportedEncodingException e) {
throw new SerializationException(...);
}
}
}在
StringSerializer类中，序列化方式非常简单，就是通过调用String的getBytes方法获得字节数组；除此之外，也可以配置自定义编码。配置方式可以通过向configs中设置key为："key.serializer.encoding"、"value.serializer.encoding"、"serializer.encoding"这三种，其中serializer.encoding的优先级最低。如果没有配置这3个key，则 默认编码类型就是"UTF-8" ；
如果Kafka内置的这几种序列化器都不满足需求，则可以自己实现自定义序列化器（例如：MuseSerializer），然后使用时，在properties配置中指定即可：
Properties properties = new Properties(); properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
MuseSerializer.class.getName()); properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,MuseSerializer.class.getName());
3> Partitioner分区器
构造ProducerRecord实例对象时，如果在构造方法中指定了partition字段，那么就不需要分区器了；否则，就需要Partitioner分区器来根据key字段计算分区值。ProducerRecord的构造函数如下所示：
当我们没有在ProducerRecord的构造函数中指定partition字段的时候，就需要分区器起作用了，所有的分区器都需要实现接口Partitioner，该接口有如下三个方法：
public interface Partitioner extends Configurable, Closeable {
/** 计算给定记录的分区 */
int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster);
/** 关闭分区器（由于此方法可能被KafkaProducer调用多次，所以必须是幂等的）*/
void close();
/** 通知分区器即将创建一个新的批处理。当使用sticky分区器时，此方法可以为新批更改选择的sticky分区 */
default void onNewBatch(String topic, Cluster cluster, int prevPartition) {
}
}在Kafka中默认的分区器是DefaultPartitioner。这里有两条逻辑判断分支，即：keyBytes是否为null（keyBytes就是key的字节数组）
【keyBytes不为null】对keyBytes进行
murmur2哈希计算，然后再基于指定Topic下的所有分片总数进行取余寻址计算。 【keyBytes为null】需要调用StickyPartitionCache的partition(...)方法进行计算。
分区逻辑如下所示：
代码语言：javascript复制public class DefaultPartitioner implements Partitioner {
private final StickyPartitionCache stickyPartitionCache = new StickyPartitionCache();
... ...
public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes,
Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
return partition(topic, key, keyBytes, value, valueBytes, cluster,
cluster.partitionsForTopic(topic).size()); // 获得Topic下【所有分片】总数
}
public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value,
byte[] valueBytes, Cluster cluster, int numPartitions) {
// 如果不存在key的序列化值
if (keyBytes == null)
return stickyPartitionCache.partition(topic, cluster);
// 对keyBytes进行哈希计算，并在获得Topic下【所有分片】中寻址
return Utils.toPositive(Utils.murmur2(keyBytes)) % numPartitions;
}
... ...
}如果keyBytes==null，在StickyPartitionCache中如何计算出分区值呢？首先，以主题topic为key，去缓存indexCache中获取分区值part，如果part不为空，则直接返回part，搞定！！
如果part等于null，则说明缓存中没有缓存该topic的分区值，那么就需要计算了，计算步骤如下所示：
【步骤1】获得
topic下所有分片集合partitions； 【步骤2】获得topic下所有有效分片集合availablePartitions； 【步骤3】如果不存在有效分片，则获得一个随机数，基于partitions中取余寻址； 【步骤4】如果存在1个有效分片，则获取此分片值； 【步骤5】如果存在多个有效分片，则获得一个随机数，基于availablePartitions中取余寻址； 【步骤6】将topic和分区值维护到缓存indexCache中，并返回分区值；
如下则是partition方法的源码及注释，请见如下所示：
代码语言：javascript复制public int partition(String topic, Cluster cluster) {
Integer part = indexCache.get(topic); // 尝试去缓存中获取，如果获取到，则直接返回
if (part == null)
return nextPartition(topic, cluster, -1); // 获得某主题topic的分区号，并将其维护到缓存indexCache中
return part;
}
public int nextPartition(String topic, Cluster cluster, int prevPartition) {
// 获得topic下所有分片集合
List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
Integer oldPart = indexCache.get(topic); // 尝试去缓存中获取分片号，作为旧分片oldPart
Integer newPart = oldPart;
if (oldPart == null || oldPart == prevPartition) {
// 获得Topic下所有【有效分片】集合
List<PartitionInfo> availablePartitions = cluster.availablePartitionsForTopic(topic);
// 如果不存在有效分片，则获得一个随机数，基于partitions中取余寻址
if (availablePartitions.size() < 1) {
Integer random = Utils.toPositive(ThreadLocalRandom.current().nextInt());
newPart = random % partitions.size();
}
// 如果存在1个有效分片，则分配到此处
else if (availablePartitions.size() == 1) {
newPart = availablePartitions.get(0).partition();
}
// 如果存在多个有效分片，则获得一个随机数，基于availablePartitions中取余寻址
else {
while (newPart == null || newPart.equals(oldPart)) {
int random = Utils.toPositive(ThreadLocalRandom.current().nextInt());
newPart = availablePartitions.get(random % availablePartitions.size()).partition();
}
}
// 维护到缓存indexCache中，主题Topic为key
if (oldPart == null) indexCache.putIfAbsent(topic, newPart);
else indexCache.replace(topic, prevPartition, newPart);
return indexCache.get(topic); // 获得主题Topic的分区号
}
return indexCache.get(topic); // 获得主题Topic的分区号
}今天的文章内容就这些了：
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