学习kafka的过程中，producer和consumer是必须要了解的两个部分，先来学习producer吧，producer是向kafka中写入数据的应用程序，要想成功的实现消息写入，并在遇到瓶颈时知道如何优化，需要知道以下这些:
1).如何构造一个producer?
2).需要向哪个topic，哪个分区写入消息?
3).消息如何进行转换?
4).如何避免消息丢失？
5).如何提高传输效率?
6).如何定制化控制消息？
带着这些问题，能更有效，更系统地进行producer的学习，针对这些问题，从八个方面对producer进行学习总结。
Kafka的Producer端的整体流程如下:
1).用户将发送的消息封装进一个ProducerRecord实例。
2).Kafka使用序列化器将ProducerRecord实例进行序列化。
3).序列化的消息被发送到分区器，确定要发送的目标分区。
4).发送消息至producer的内存缓冲区。
5).从缓冲区提取消息封装成一个批次(batch)。
6).消息按批次发送给broker。
7).发送成功则返回消息元数据信息，反之则进行重试发送，超过重试次数后失败。
流程如下:
构造Producer分为以下几个步骤：
1).构造一个java.util.Properties对象，必须要指定bootstrap.servers, key.serializer, value.serializer三个基本属性，bootstrap.servers参数指定kafka broker服务器的连接信息，key.serializer参数用于为消息的key做序列化，value.serializer参数用于为消息的value做序列化，其他的根据实际需要进行设置。
2).使用Properties实例构造KafkaProducer对象。
3).构造待发送的消息对象ProducerRecord，指定消息要被发送到的topic，分区及对应的key与value。分区与key信息如果不指定，kafka会自动分配。
4).调用KafkaProducer的send方法发送消息，发送方式有三种，同步，异步，fire and forget,生产上常用的为前两种。
5).关闭KafkaProducer。Producer程序结束后一定要关注producer,不关闭会浪费资源，因为producer运行时创建额外线程，申请内存，Socket连接都会占用资源。关闭producer有无参数和带超时参数的两种close方法。生产上一般不建议使用带有超时参数的close方法。
Kafka提供了分区策略和对应的分区器给用户使用，另外，kafka还支持自定义分区机制。
在kafka默认分区器(partitioner)中，分区器会尽量确保具有相同key的所有消息被发送到相同的分区上，在新版本中，如果没有指定key,分区器会采用轮询方式确保消息在topic的所有分区上均匀分配。
自定义分区机制需要新建实现org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner接口的类，主要是实现Partitioner.partition方法，并在KafkaProducer的Properties对象中设置partitioner.class参数。
网络中数据都是以字节的形式发送的，Kafka支持用户给broker发送各种类型消息，因此，内部需要实现各种对象类型的消息到字节数组的转换，序列器负责在Producer发送前将消息转换为字节数组。kafka提供了一些常用数据类型的序列化器，也支持自定义序列化器。
默认序列化器:
ByteArraySerializer：无需操作，本身已经是字节数组。
ByteBufferSerializer：序列化ByteBuffer。
DoubleSerializer：序列化Kafka自定义的Bytes类。
DoubleSerializer：序列化Double类型。
IntegerSerializer：序列化Integer类型。
LongSerializer：序列化Long类型。
StringSerializer：序列化String类型。
producer针对简单的消息类型有相应的序列化机制，但是如果涉及复杂的类型，则需要自定义serializer。
自定义serializer需要实现自定义数据对象格式，创建自定义序列化类，实现org.apache.kafka.common.serialization.Serializer接口中的serizlizer方法，并在KafkaProducer的Properties对象中设置key.serializer或者value.serializer。
kafka的ProducerRecord中支持指定消息的时间戳，但是为什么不建议指定时间戳呢，因为在kafka中，时间戳索引文件中的索引项严格按照时间戳顺序排列，如果随意指定时间戳，可能导致该消息时间序列混乱，导致在根据时间戳查询位移时无法找到该消息，或影响消息留存策略。
kafka中，关闭producer程序时调用closer方法有两种选择，一种是调用无参数的普通close方法，另外一种是调用带超时参数的close方法。为什么建议后者呢？原因如下:
调用无参数的close方法时，producer允许先处理完之前的发送请求再关闭，即优雅地关闭。
调用带超时参数的close方法时，producer会等待timeout时间来完成还未处理完的请求，如果在timeout时间内还没处理完，会立即丢弃所有未发送及未应答的发送请求，强制退出，会给用户带来丢数据的不良错觉。
acks参数是用于控制producer生产消息的持久性，当消息写入broker后，producer会在一定时间内等待消息的写入结果以确定消息是否被成功提交，然后才能进行新的消息的发送。acks指定了在给producer发送响应前leader broker需要保证已经成功写入该消息的副本数，acks有三个值。0，1，-1(all)。
acks=0:该情景下producer发送消息后无需等待返回写入结果即可发送下一条消息。优点是吞吐量最高，但是不保证消息成功发送。
acks=-1:该情景下producer发送消息时，不仅需要等待leader broker将消息写入本地日志，还需要等待消息成功写入ISR中所有其他副本后才能发送响应结果给producer。优点是消息持久性最高，只要ISR中有一个副本处于存活状态，消息就不会丢失。缺点是吞吐量最低。
acks=1:该情景是前两者的折中，producer发送消息后，只需leader broker成功将消息写入本地日志后即可发送响应结果给producer，只要该leader broker一直存活，就可保证消息不丢失，兼顾了消息持久性和吞吐量两者。
生产中，可根据实际业务需求选择不同的值。
该篇中，学习总结了producer端的整体架构，producer的构造，分区器的相关知识点，以及序列化器的一些内容，对producer有一个初步的认知，还有拦截器，消息压缩及安全，多线程等内容下篇再进行总结。学习是枯燥难熬的，如果有热爱学习的小伙伴，可以一起学习探讨哈，毕竟一个人有时会懈怠，一起学可以互相监督，交流，早日脱离小白，哈哈。台风天都在家干啥呢？
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