Kafka系列2：深入理解Kafka消费者
上篇聊了Kafka概况，包含了Kafka的基本概念、设计原理，以及设计核心。本篇单独聊聊Kafka的生产者，包括如下内容：
- 生产者是如何生产消息
- 如何创建生产者
- 发送消息到Kafka
- 生产者配置
- 分区
生产者是如何生产消息的
首先来看一下Kafka生产者组件图
如何创建生产者
属性设置
在创建生产者对象的时候，要设置一些属性，有三个属性是必选的：
-
bootstrap.servers：指定Broker的地址清单，地址格式为host:port。清单里不需要包含所有的Broker地址，生产者会从给定的Broker里查找到其他Broker的信息；不过建议至少要提供两个Broker的信息保证容错。
-
key.serializer：指定键的序列化器。Broker希望接收到的消息的键和值都是字节数组。这个属性必须被设置为一个实现了org.apache.kafka.common.serialization.Serializer接口的类，生产者会使用这个类把键对象序列化成字节数组。Kafka客户端默认提供了ByteArraySerializer、StringSerializer和IntegerSerializer，因此一般不需要实现自定义的序列化器。需要注意的是，key.serializer属性是必须设置的，即使只发送值内容。
-
value.serializer：指定值的序列化器。如果键和值都是字符串，可以使用与key.serializer一样的序列化器，否则需要使用不同的序列化器。
项目依赖
以maven项目为例，要使用Kafka客户端，需要引入kafka-clients依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>2.2.0</version>
</dependency>
样例
一个简单的创建Kafka生产者的代码样例如下：
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "producer1:9092");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
/*创建生产者*/
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(topicName, "k" + i, "v" + i);
/* 发送消息*/
producer.send(record);
}
/*关闭生产者*/
producer.close();
这个样例中只配置了必须的这三个属性，其他都使用了默认的配置。
发送消息Kafka
实例化生产者对象后，接下来就可以开始发送消息了。发送消息主要有三种方式：
- 发送并忘记（fire-and-forget）：把消息发送给服务器，但并不关心消息是否正常到达，也就是上面样例中的方式。大多数情况下，消息会正常到达，这可以由Kafka的高可用性和自动重发机制来保证。不过有时候也会丢失消息。
- 同步发送：使用send()方法发送消息，它会返回一个Future对象，调用get()方法进行等待，我们就可以知道消息是否发送成功。
- 异步发送：调用send()方法时，同时指定一个回调函数，服务器在返回响应时调用该函数。
发送并忘记
这是最简单的消息发送方式，只发送不管发送结果，代码样例如下：
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("Topic", "k", "v"); // 1
try {
producer.send(record); // 2
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace(); // 3
}
这段代码要注意几点:
- 生产者的send()方法将ProducerRecord对象作为参数，样例里用到的ProducerRecord构造函数需要目标主题的名字和要发送的键和值对象，它们都是字符串。键和值对象的类型都必须与序列化器和生产者对象相匹配。
- 使用生产者的send()方法发送ProducerRecord对象。消息会先被放进缓冲区，然后使用单独的线程发送到服务器端。send()方法会返回一个包含RecordMetadata的Future对象，不过此处不关注返回了什么。
- 发送消息时，生产者可能会出现一些执行异常，序列化消息失败异常、缓冲区超出异常、超时异常，或者发送线程被中断异常。
同步发送
在上一种发送方式中已经解释过同步发送和只发送的区别，以下是最简单的同步发送方式的代码样例，对比可以看到区别：
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("Topic", "k", "v");
try {
producer.send(record).get;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
可以看到，二者的区别就在于是否接收发送结果。同步发送会接收send()方法的返回值，即一个Future对象，通过调用Future对象的get()方法来等待Kafka响应。如果服务器返回错误，则get()方法就会抛出异常。如果没有发生错误，我们会得到一个RecordMetadata对象，可以用它来获取消息的偏移量。
异步发送消息
对于吞吐量要求比较高的应用来说，又要同时保证服务的可靠性，发送并忘记方式可靠性较低，但同步发送方式又会降低吞吐量，这就需要异步发送消息的方式了。大多数时候，生产者并不需要等待响应，只需要在遇到消息发送失败时，抛出异常、记录错误日志，或者把消息写入“错误日志”文件便于以后分析。代码样例如下：
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("Topic", "k", "v");
// 异步发送消息，并监听回调
producer.send(record, new Callback() { // 1
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) { // 2
if (exception != null) {
// 进行异常处理
} else {
System.out.printf("topic=%s, partition=%d, offset=%s
", metadata.topic(), metadata.partition(), metadata.offset());
}
}
});
- 从上面代码可以看到，为了使用回调，只需要实现一个org.apache.kafka.clients.producer.Callback接口即可，这个接口只有一个onComplete方法。
- 如果Kafka返回错误，onComplete方法会抛出一个非空异常。在调用send()方法的时候会传入这个callback对象，根据发送的结果决定调用异常处理方法还是发送结果处理方法。
生产者配置
在创建生产者的时候，介绍了三个必须的属性，本节再一一介绍下其他的生产者属性：
acks
acks 参数指定了必须要有多少个分区副本收到消息，生产者才会认为消息写入是成功的：
- acks=0 ： 消息发送出去就认为已经成功了，不会等待任何来自服务器的响应；
- acks=1 ： 只要集群的首领节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务器成功响应；
- acks=all ：只有当所有参与复制的节点全部收到消息时，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应。
buffer.memory
该参数用来设置生产者内存缓冲区的大小生产者用它缓冲要发送到服务器的消息。如果程序发送消息的速度超过了发送到服务器的速度，会导致生产者缓冲区空间不足，这时候调用send()方法要么被阻塞，要么抛出异常。
compression.type
默认情况下，发送的消息不会被压缩。它指定了消息被发送给broker之前使用哪一种压缩算法进行压缩，可选值有 snappy（占用CPU少，关注性能和网络带宽时选用），gzip（占用CPU多，更高压缩比，网络带宽有限时选用），lz4。
retries
指定了生产者放消息发生错误后，消息重发的次数。如果达到设定值，生产者就会放弃重试并返回错误。
batch.size
当有多个消息需要被发送到同一个分区时，生产者会把它们放在同一个批次里。该参数指定了一个批次可以使用的内存大小，按照字节数计算。
linger.ms
该参数制定了生产者在发送批次之前等待更多消息加入批次的时间。KafkaProducer会在批次填满或linger.ms达到上限时把批次发送出去。
client.id
客户端 id，服务器用来识别消息的来源。
max.in.flight.requests.per.connection
指定了生产者在收到服务器响应之前可以发送多少个消息。它的值越高，就会占用越多的内存，不过也会提升吞吐量，把它设置为 1 可以保证消息是按照发送的顺序写入服务器，即使发生了重试。
timeout.ms、request.timeout.ms和metadata.fetch.timeout.ms
- timeout.ms 指定了 borker 等待同步副本返回消息的确认时间；
- request.timeout.ms 指定了生产者在发送数据时等待服务器返回响应的时间；
- metadata.fetch.timeout.ms 指定了生产者在获取元数据（比如分区首领是谁）时等待服务器返回响应的时间。
max.block.ms
该参数指定了在调用send()方法或使用partitionsFor()方法获取元数据时生产者的阻塞时间。当生产者的发送缓冲区已满，或者没有可用的元数据时，这些方法会阻塞。在阻塞时间达到 max.block.ms 时，生产者会抛出超时异常。
max.request.size
该参数用于控制生产者发送的请求大小。它可以指发送的单个消息的最大值，也可以指单个请求里所有消息总的大小。例如，假设这个值为 1000K ，那么可以发送的单个最大消息为 1000K ，或者生产者可以在单个请求里发送一个批次，该批次包含了 1000 个消息，每个消息大小为 1K。
receive.buffer.bytes和send.buffer.byte
这两个参数分别指定 TCP socket 接收和发送数据包缓冲区的大小，-1 代表使用操作系统的默认值。
分区
分区器
上面在说明生产者发送消息方式的时候有如下一行代码：
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("Topic", "k", "v");
这里指定了Kafka消息的目标主题、键和值。ProducerRecord对象包含了主题、键和值。键的作用是：
- 作为消息的附加信息；
- 用来决定消息被写到主题的哪个分区，拥有相同键的消息将被写到同一个分区。
键可以设置为默认的null，是不是null的区别在于：
- 如果键为null，那么分区器使用轮询算法将消息均衡地分布到各个分区上；
- 如果键不为null，那么 分区器 会使用内置的散列算法对键进行散列，然后分布到各个分区上。
要注意的是，只有在不改变分区主题分区数量的情况下，键与分区之间的映射才能保持不变。
顺序保证
Kafka可以保证同一个分区里的消息是有序的。考虑一种情况，如果retries为非零整数，同时max.in.flight.requests.per.connection为比1大的数如果某些场景要求消息是有序的，也即生产者在收到服务器响应之前可以发送多个消息，且失败会重试。那么如果第一个批次消息写入失败，而第二个成功，Broker会重试写入第一个批次，如果此时第一个批次写入成功，那么两个批次的顺序就反过来了。也即，要保证消息是有序的，消息是否写入成功也是很关键的。那么如何做呢？在对消息的顺序要严格要求的情况下，可以将retries设置为大于0，max.in.flight.requests.per.connection设为1，这样在生产者尝试发送第一批消息时，就不会有其他的消息发送给Broker。当然这回严重影响生产者的吞吐量。
关注我的公众号，获取更多关于面试、技术的文章及福利资源。
