Kafka 精进：一文读懂 Producer 消息发送机制

前面我们总结了broker端的核心参数，一些服务端原理细节后面文章再聊。本文我们重点讨论Producer端的消息发送机制，希望通过本文我们能 整体掌握 Producer端的原理。

1、Producer架构

一图胜千言，这里笔者画了一张Producer端消息发送的基本流程，如下图：

总的来说，Kafka生产端发送数据过程涉及到序列化器Serializer、分区器Partitioner，消息缓存池Accumulator，还可能会涉及到 拦截器 Interceptor（这部分暂不做介绍） 。由于篇幅有限这里尽量做到言简意赅 。

2、客户端与数据结构

2.1 新旧Producer

Kafka 0.8.2引 入了新版本Producer客户端，并自0.9.0版本开始稳定并建议生产使用，新版本Producer是o.a.k.clients.producer.KafkaProducer，见：

//新版本Producer
org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer<K,V>
//旧版本Producer
kafka.javaapi.producer.Producer<K,V>

与旧 版本相比，新版本Producer有点不同，一是连接Kafka方式上，旧版本连接的是Zookeeper，而新版本Producer连接的 则 是Broker；二是新版本Producer采用异步方式发送消息，与之前同步发送消息相对性能上大幅提升 。

2.2 消息数据结构

Kafka将一条待发送的消息抽象为ProducerRecord对象，其数据结构是：

public class ProducerRecord<K, V> {
    private final String topic; //目标topic
    private final Integer partition; //目标partition
    private final Headers headers;//消息头信息
    private final K key;   //消息key
    private final V value; //消息体
    private final Long timestamp; //消息时间戳
    //省略构造方法与成员方法
}

目前消息结构包括6个核心属性，分别是topic，partition，headers，key，value与timestamp，各属性含义如上也比较好理解，其中headers属性是Kafka 0.11.x 版本引入的，可以用它存储一些应用或业务相关的信息。

3、序列化机制

3.1 序列化与反序列化

Kafka遵守生产者消费者模式，这中间涉及到序列化与反序列化。Producer发送消息要通过序列化器（Serializer）将消息对象转换成字节数组，才能通过网络传输到服务端，消费端则需要通过反序列化器（Deserializer）从服务端拉取字节数组转成消息对象。可以用下图表示：

生产端使用序列化器的方式非常简单，只要指定key.serializer与value.serializer即可，如下示例：

props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

消费端使用的反序列化器要和生产端的序列化器要一一对应，否则将无法解析出想要的数据。

3.2 默认序列化器

目前Kafka提供了十几张序列化器，常见的序列化器有：

ByteArraySerializer // 序列化Byte数组，本质上什么都不用做。
ByteBufferSerializer // 序列化ByteBuffer。
BytesSerializer // 序列化Kafka自定义的Bytes类。
StringSerializer // 序列化String类型。
LongSerializer   // 序列化Long类型。
IntegerSerializer // 序列化Integer类型。
ShortSerializer  // 序列化Short类型。
DoubleSerializer // 序列化Double类型。
FloatSerializer  // 序列化Float类型。

除了使用Kafka自带的序列化器，我们也可以自定义序列化器，只要实现Kafka Serializer接口并实现序列化逻辑即可，不过一般自带序列化器已经够用了。

4、消息分区机制

4.1 Topic分区

首先简单说一下分区的概念，可以用下图表示：

分区即partition是Kafka中非常重要的概念，分区的作用主要是为Kafka提供负载均衡的能力，同时也是Kafka高吞吐量的保证。生产端要将数据发送到具体topic的某一个分区中，并且消息只在分区内有序。

4.2 分区器

消息通过send方法发送过程中，可能会经过分区器（Partitioner）的作用才能发往broker端。如果消息ProducerRecord中指定了partition字段，那么就不需要分区器的作用，因为partition代表的就是所要发往的分区号。

Kafka提供了默认分区器o.a.k.clients.producer.internals.DefaultPartitioner，并通过其partition()定义主要的分区分配逻辑。 接下来 我们看一下Kafka相关的分区策略。

4.3 分区策略

所谓分区策略就是决定消息发往具体分区所 采用的算法或逻辑 。目前Kafka主要 提供两种分区策略：哈希策略与轮询策略。

当没有为消息指定key即key为null 时，消息会以轮询的方式发送到各个分区（各个版本实现可能不一样，还有一种随机策略，有待考证）；当key不为null时，默认分区器会使用 key的哈希值（采用Murmur2Hash算法）对partition数量取模，决定要把消息发送到哪个partition上。

5、消息缓冲池

5.1 缓存池介绍

生产端ProducerRecord经过序列化器、分区器处理后，并不是直接发往broker端，而是发送到客户端的消息缓冲池（Accumulator ） 中，最后交由Sender线程发往broker端。

缓冲池最大大小由参数buffer.memory控制，默认是32M，当生产消息的速度过快导致buffer满了的时候，将阻塞max.block.ms时间，超时抛异常，所以buffer的大小可以根据实际的业务情况进行适当调整。

5.2 批量发送

发送到缓冲池中消息将会被分为一个一个的batch，分批次的发送到broker 端，批次大 小由参数batch.size控制，默认16KB。 这就意味着正常情况下消息会攒够16KB时才会批量发送到broker端，所以一般减小batch大小有利于降低消息延时，增加batch大小有利于提升吞吐量。

但是消息并不是必须要达到一个batch尺寸才会批量发送到服务端呢，Producer端提供了另一个重要参数linger.ms，用来控制batch最大的空闲时间，超过该时间的batch也会被发送到broker端。

6、总结

本文先是介绍了Producer客户端与ProducerRecord数据结构，然后重点介绍了序列化器Serializer、分区器Partitioner以及消息缓冲池Accumulator的基本原理，由于篇幅有限，还有一些细节比如拦截器、Sender线程并未涉及到，后续我们再来讨论 。希望通过本文读者可以对Producer端消息发送机制有一个比较整体的认识。