1. Kafka的Producer
不论将kafka作为什么样的用途，都少不了的向Broker发送数据或接受数据，Producer就是用于向Kafka发送数据。如下：
2. 添加依赖
pom.xml文件如下：
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.kafka/kafka -->
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka_2.12</artifactId>
<version>2.1.0</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.kafka/kafka-clients -->
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>2.1.0</version>
</dependency>
3. 发送消息
3.1 创建生产者
创建生产者的时候，我们需要为生产者设置一些属性，其中有三个必选属性如下：
1. bootstrap.servers: 该属性指定broker 的地址清单，地址的格式为host:po 忱。清单里不需要包含所有的broker 地址，生产者会给定的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， 一且其中一个若机，生产者仍然能够连接到集群上。
2. key.serializer: broker 希望接收到的消息的键和值都是字节数组。生产者接口允许使用参数化类型，因此可以把Java 对象作为键和值发送给broker 。这样的代码具有良好的可读性，不过生产者需要知道如何把这些Java 对象转换成字节数组。key. serializer必须被设置为一个实现了org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer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（这个只做很少的事情）、StringSerializer和IntegeSerializer，因此，如果你只使用常见的几种Java 对象类型，那么就没必要实现自己的序列化器。要注意， key.serializer是必须设置的，就算你打算只发送值内容。
3. value.serializer: 与key.serializer一样，value.serializer指定的类会将值序列化。如果键和值都是字符串，可以使用与key.serializer一样的序列化器。如果键是整数类型而值是字符串，那么需要使用不同的序列化器。
设置属性代码如下：
Properties kafkaPropertie = new Properties();
//配置broker地址，配置多个容错
kafkaPropertie.put("bootstrap.servers", "node1:9092,node1:9093,node1:9094");
//配置key-value允许使用参数化类型
kafkaPropertie.put("key.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
kafkaPropertie.put("value.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
3.2 发送消息的三种方式
1. 并发并忘记，这是普通的消息发送方式，我们把消息发送给服务器，但井不关心它是否正常到达。大多数情况下，消息会正常到达，因为Kafka 是高可用的，而且生产者会自动尝试重发。不过，使用这种方式有时候也会丢失一些消息。
实现如下：
package com.wangx.kafka.client; import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException; public class KafkaProducerDemo { public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
Properties kafkaPropertie = new Properties();
//配置broker地址，配置多个容错
kafkaPropertie.put("bootstrap.servers", "node1:9092,node1:9093,node1:9094");
//配置key-value允许使用参数化类型
kafkaPropertie.put("key.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
kafkaPropertie.put("value.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); KafkaProducer kafkaProducer = new KafkaProducer(kafkaPropertie); ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("testTopic","key1","hello world"); kafkaProducer.send(record); }
}
此时在Kafka中打开内置的消费者消费消息，结果如下，命令如下：
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 47.105.145.123:9092 --topic testTopic --from-beginning
然后，启动生产者发送消息，结果如下：
这里启动了四次消费者，所以有四条消息被消费。
3.3 同步发送消息
我们使用send （） 方怯发送消息， 它会返回Future对象，调用get （） 方法进行等待，就可以知道悄息是否发送成功。
实现方式如下：
package com.wangx.kafka.client; import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata; import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException; public class KafkaProducerDemo { public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
Properties kafkaPropertie = new Properties();
//配置broker地址，配置多个容错
kafkaPropertie.put("bootstrap.servers", "node1:9092,node1:9093,node1:9094");
//配置key-value允许使用参数化类型
kafkaPropertie.put("key.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
kafkaPropertie.put("value.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); KafkaProducer kafkaProducer = new KafkaProducer(kafkaPropertie);
//创建消息对象，第一个为参数topic,第二个参数为key,第三个参数为value
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("testTopic","key1","hello world"); //同步发送方式,get方法返回结果
RecordMetadata metadata = (RecordMetadata) kafkaProducer.send(record).get();
System.out.println("broker返回消息发送信息" + metadata); }
}
客户端消费者仍能收到消息，且生产者也能收到返回结果，返回结果如下：
3.4 异步发送消息
假设消息在应用程序和Kafka 集群之间一个来回需要lOm s 。如果在发送完每个消息后都等待回应，那么发送100 个消息需要l秒。但如果只发送消息而不等待响应，那么发送100 个消息所需要的时间会少很多。大多数时候，我们并不需要等待响应一一尽管Kafka会把目标主题、分区信息和悄息的偏移量发送回来，但对于发送端的应用程序来说不是必需的。不过在遇到消息发送失败时，我们需要抛出异常、记录错误日志，或者把消息写入“错误消息”文件以便日后分析。
实现如下：
package com.wangx.kafka.client; import org.apache.kafka.clients.producer.Callback;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata; import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException; public class KafkaProducerDemo { public static void main(String[] args) {
Properties kafkaPropertie = new Properties();
//配置broker地址，配置多个容错
kafkaPropertie.put("bootstrap.servers", "node1:9092,node1:9093,node1:9094");
//配置key-value允许使用参数化类型
kafkaPropertie.put("key.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
kafkaPropertie.put("value.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); KafkaProducer kafkaProducer = new KafkaProducer(kafkaPropertie);
//创建消息对象，第一个为参数topic,第二个参数为key,第三个参数为value
final ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("testTopic","key1","hello world"); //异步发送消息。异常时打印异常信息或发送结果
kafkaProducer.send(record, new Callback() {
public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
if (e != null) {
System.out.println(e.getMessage());
} else {
System.out.println("接收到返回结果：" + recordMetadata);
}
}
});
//异步发送消息时必须要flush,否则发送不成功，不会执行回调函数
kafkaProducer.flush();
}
}
监听到的返回信息如下：
3.5 生产者的配置
生产者还有很多可以配置的参数，如下：
1. acks: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。这个参数对消息丢失的可能性有重要影响。该参数有如下选项。
如果acks=0 ， 生产者在成功写入消息之前不会等待任何来自服务器的响应。也就是说，如果当中出现了问题， 导致服务器没有收到消息，那么生产者就无从得知，消息也就丢失了。不过，因为生产者不需要等待服务器的响应，所以它可以以网络能够支持的最大速度发送消息，从而达到很高的吞吐量。
如果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的成功响应。如果消息无法到达首领节点（比如领导节点奔溃，新的首领还没有被选举出来），生产者会收到一个错误响应，为了避免数据丢失，生产者会重发消息。不过，如果一个没有收到消息的节点成为新首领，消息还是会丢失。这个时候的吞吐量取决于使用的是同步发送还是异步发送。如果让发送客户端等待服务器的响应（通过调用Future对象的ge t （）方法），显然会增加延迟（在网络上传输一个来回的延迟）。如果客户端使用回调，延迟问题就可以得到缓解，不过吞吐量还是会受发送中消息数量的限制（比如，生产者在收到服务器响应之前可以发送多少个消息）。
如果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。这种模式是最安全的，它可以保证不止一个服务器收到消息，就算有服务器发生崩溃，整个集群仍然可以运行。不过，它的延迟比acks=1时更高，因为我们要等待不只一个服务器节点接收消息。
2. buffer.memory: 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。如果应用程序发送消息的速度超过发送到服务器的速度，会导致生产者空间不足。这个时候，send （）方法调用要么被阻塞，要么抛出异常，取决于如何设置block.on.buffer 参数（在0. 9.0.0 版本里被替换成了l'la x .block.l'ls ，表示在抛出异常之前可以阻塞一段时间）。
3. compression.type: 默认情况下，消息发送时不会被压缩。该参数可以设置为snappy 、gzip 或lz4 ，它指定了消息被发到broker 之前使用哪一种压缩算法进行压缩。ssnappy压缩算法由Google发明，它占用较少的CPU ，却能提供较好的性能和相当可观的 压缩比，如果比较关注性能和网络带宽，可以使用这种算法。gzip压缩算法一般会占用较多的CPU ，但会提供更高的压缩比，所以如果网络带宽比较有限，可以使用这种算法。使用压缩可以降低网络传输开销和存储开销，而这往往是向Kafka 发送消息的瓶颈所在。
4. retries： 生产者从服务器收到的错误有可能是临时性的错误，在这种情况下， retries 参数的值决定了生产者可以重发消息次数，如果达到这个次数，生产者会放弃重试并返回错误
5. 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。
6. linger.ms： 该参数指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。
7. client.id: 该参数可以是任意的字符串，服务器会用它来识别消息的来源，还可以用在日志和配额指标里
8. max.in.flight.requests.per.connection： 该参数指定了生产者在收到服务器晌应之前可以发送多少个消息
9. timeout.ms 、request.timeout.ms 和metadata.fetch.timeout.ms：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（比如目标分区的首领是谁）时等待服务器返回响应的时间。如果等待响应超时，那么生产者要么重试发送数据，要么返回一个错误（抛出异常或执行回调）。timeout.ms指定了broker 等待同步副本返回消息确认的时间，与asks 的配置相匹配一一如果在指定时间内没有收到同步副本的确认，那么broker 就会返回一个错误。
10. 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。
11. max.request.size：该参数用于控制生产者发送的请求大小，可以指能发送的单个消息的最大值，也可以指单个请求里面所有消息总的大小。
12. receive.buffer.bytes 和send.buffer.bytes: 这两个参数分别指定了TCP socket 接收和发送数据包的缓冲区大小，如果它们被设为-1，就使用操作系统的默认值。