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KafkaProducer(org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer)是一个用于向kafka集群发送数据的Java客户端。该Java客户端是线程安全的，多个线程可以共享同一个producer实例，而且这通常比在多个线程中每个线程创建一个实例速度要快些。本文介绍的内容来自于kafka官方文档，详情参见KafkaProducer
下文先给出一个简单的实例，而后对其中的参数进行说明。
package com.test.kafkaProducer;
import java.util.List;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.PartitionInfo;
public class TestProducer {
public static void main(String[] args) {
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "192.168.137.200:9092");
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 0);
props.put("batch.size", 16384);
props.put("linger.ms", 1);
props.put("buffer.memory", 33554432);
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
//生产者发送消息
String topic = "mytopic";
Producer<String, String> procuder = new KafkaProducer<String,String>(props);
for (int i = 1; i <= 10; i++) {
String value = "value_" + i;
ProducerRecord<String, String> msg = new ProducerRecord<String, String>(topic, value);
procuder.send(msg);
}
//列出topic的相关信息
List<PartitionInfo> partitions = new ArrayList<PartitionInfo>() ;
partitions = procuder.partitionsFor(topic);
for(PartitionInfo p:partitions)
{
System.out.println(p);
}
System.out.println("send message over.");
procuder.close(100,TimeUnit.MILLISECONDS);
}
}producer包含一个用于保存待发送消息的缓冲池，缓冲池中消息是还没来得及传输到kafka集群的消息。位于底层的kafka I/O线程负责将缓冲池中的消息转换成请求发送到集群。如果在结束produce时，没有调用close()方法，那么这些资源会发生泄露。
用于建立消费者的相关参数说明及其默认值参见producerconfigs，此处对代码中用到的几个参数进行解释：
bootstrap.servers:用于初始化时建立链接到kafka集群，以host:port形式，多个以逗号分隔host1:port1,host2:port2；
acks:生产者需要server端在接收到消息后，进行反馈确认的尺度，主要用于消息的可靠性传输；acks=0表示生产者不需要来自server的确认；acks=1表示server端将消息保存后即可发送ack，而不必等到其他follower角色的都收到了该消息；acks=all(or acks=-1)意味着server端将等待所有的副本都被接收后才发送确认。
retries:生产者发送失败后，重试的次数
batch.size:当多条消息发送到同一个partition时，该值控制生产者批量发送消息的大小，批量发送可以减少生产者到服务端的请求数，有助于提高客户端和服务端的性能。
linger.ms:默认情况下缓冲区的消息会被立即发送到服务端，即使缓冲区的空间并没有被用完。可以将该值设置为大于0的值，这样发送者将等待一段时间后，再向服务端发送请求，以实现每次请求可以尽可能多的发送批量消息。
batch.size和linger.ms是两种实现让客户端每次请求尽可能多的发送消息的机制，它们可以并存使用，并不冲突。
buffer.memory:生产者缓冲区的大小，保存的是还未来得及发送到server端的消息，如果生产者的发送速度大于消息被提交到server端的速度，该缓冲区将被耗尽。
key.serializer,value.serializer说明了使用何种序列化方式将用户提供的key和vaule值序列化成字节。
**
kafka客户端的API
**
KafkaProducer对象实例化方法,可以使用map形式的键值对或者Properties对象来配置客户端的属性
/*
*keySerializer:发送数据key值的序列化方法，该方法实现了Serializer接口
*valueSerializer:发送数据value值的序列化方法，该方法实现了Serializer接口
*/
public KafkaProducer(Map<String,Object> configs);
public KafkaProducer(Map<String,Object> configs, Serializer<K> keySerializer,Serializer<V> valueSerializer);
public KafkaProducer(Properties properties);
public KafkaProducer(Properties properties, Serializer<K> keySerializer,Serializer<V> valueSerializer);**
消息发送方法send()
**
/*
*record:key-value形式的待发送数据
*callback:到发送的消息被borker端确认后的回调函数
*/
public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K,V> record); // Equivalent to send(record, null)
public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K,V> record,Callback callback);send方法负责将缓冲池中的消息异步的发送到broker的指定topic中。异步发送是指，方法将消息存储到底层待发送的I/O缓存后，将立即返回，这可以实现并行无阻塞的发送更多消息。send方法的返回值是RecordMetadata类型，它含有消息将被投递的partition信息，该条消息的offset，以及时间戳。
因为send返回的是Future对象，因此在该对象上调用get()方法将阻塞，直到相关的发送请求完成并返回元数据信息；或者在发送时抛出异常而退出。
阻塞发送的方法如下：
String key = "Key";
String value = "Value";
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>(key, value);
producer.send(record).get();可以充分利用回调函数和异步发送方式来确认消息发送的进度:
ProducerRecord<String,String> record = new ProducerRecord<String,String>("the-topic", key, value);
producer.send(myRecord, new Callback() {
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {
if(e != null) {
e.printStackTrace();
} else {
System.out.println("The offset of the record we just sent is: " + metadata.offset());
}
}
});flush 立即发送缓存数据
public void flush();调用该方法将使得缓冲区的所有消息被立即发送（即使linger.ms参数被设置为大于0），且会阻塞直到这些相关消息的发送请求完成。flush方法的前置条件是：之前发送的所有消息请求已经完成。一个请求被视为完成是指：根据acks参数配置项收到了相应的确认，或者发送中抛出异常失败了。
下面的例子展示了从一个topic消费后发到另一个topic，flush方法在此非常有用，它提供了一种方便的方法来确保之前发送的消息确实已经完成了：
for(ConsumerRecord<String, String> record: consumer.poll(100))
producer.send(new ProducerRecord("my-topic", record.key(), record.value());
producer.flush(); //将缓冲区的消息立即发送
consumer.commit(); //消费者手动确认消费进度partitionsFor
//获取指定topic的partition元数据信息
public List<PartitionInfo> partitionsFor(String topic);close
//关闭producer，方法将被阻塞，直到之前的发送请求已经完成
public void close();// equivalent to close(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.MILLISECONDS)
public void close(long timeout,TimeUnit timeUnit); //同上，方法将等待timeout时长，以让未完成的请求完成发送