第3章 kafka生产者—向kafka写入数据
3.1 生产者概览
各生产者的需求是不同的，包括延迟、吞吐量、是否允许丢失与重复等。生产者发送的是一个ProducerRecord对象，该对象包含目标主题和发送内容，键与分区可选。
ProducerRecord–>序列化器–>分区器（已指定不修改，未指定根据键分区）
然后该消息被添加到一个记录批次里，有独立的线程负责将记录批次发送到相应的broker，发送失败会重试，重试失败会抛出异常
3.2 创建kafka生产者
3个必选属性：
1>bootstrap.servers
生产者指定broker的地址清单，不必包含所有的，生产者会从给定的broker里查找到其他的broker信息，不过应至少给予两个broker信息，以防止其中一个宕机
2>key.serializer与value.serializer
broker期望收到字节数组，而生产者的key与value一般为Java对象，此时可指定完成了serializer接口的对象作key与value
创建生产者：设置配置参数及指定K，V类型
发送消息的三种方式：
否到达就是1>发送并忘记：发送消息且不关心
2>同步发送：使用send()发送，返回Future对象，可调用get()办法等待发送结果的返回
通过3>异步发送：send()技巧指定回调函数，再返回响应时调用，能够调用多个send()而不关心回调函数是否执行
3.3 发送消息到kafka
生产者的send手段将ProducerRecord作为参数发送，消息先进入缓冲区，再由单独线程发送，send方法可以有返回值，也有异常。
3.3.1 同步发送消息
通过send().get()方式可以得到RecordMetadata对象，能够获得偏移量等信息
3.3.2 异步发送消息
使用回调函数，DemoProducerCallback
3.4 生产者的配置
1> acks:必须由多少分区副本收到消息
0：不等待 1：首领收到即可 all：全副本收到才返回
2>buffer.memory:生产者内存缓冲区大小，当生产消息速度大于发送服务端速度，则阻塞或抛异常
3>compression.type:消息压缩方式，默认不压缩
snappy：性能好，gzip：占用cpu多，但压缩比高
4>reties:临时性错误重试次数
retry.backoff.ms：重试每次间隔，默认为100ms
5>batch.size:多个消息要发到同一个分区时，会放在一个批次缓冲发送。并不是满了才发
6>linger.ms:等待消息加入批次的时间，增加每条消息发送延迟，增大吞吐量
7>client.id:任意字符串，消息来源
8>max.in.flight.requests.pre.connection:在收到服务器响应之前可能发送多少消息，1表示顺序发送
9>timeout.ms:分区副本等待响应时间
request.timeout.ms：等待响应返回时间
metadata.fetch.timeout.ms：生产者获取元资料时间
10>max.block,ms:生产者发送缓冲区已满，或没有可用的元数据时阻塞的时间，到时后抛出异常
11>max.request.size：生产者发送一批次消息的最大值，broker对可接受消息大小也有限制配置
12>receive.buffer.byte与send.buffer.byte：
TCP接收和发送数据包缓冲区大小，为-1时使用操作系统默认值。跨数据中心时一般表现为高延迟，低带宽，可以适当增加以上两值。
【kafka分区消息在retries为0时不重试，与max.in.flight.request.per.connection为1，服务器响应前只发送一条消息，两者满足其1，分区消息才是严格顺序的】
3.5 序列化器
3.5.1 自定义序列化器
实现serializer接口
实现将Key/Value对象映射成byte数组的方法
3.5.2 利用Auro序列化
Key/Value.serializer指定kafkaAuroSerializer
【schema.registry.url指定schema地址可以应用schema的参数生成对象，而不用new对象】
3.6 分区
通过键能够作为值的附加消息，但一般情况下用户来做分区。
【键相同的消息会被写入同一个分区】
【默认的分区策略在key为null时轮询，在key有值时使用hash分区，同一个键一定在同一个分区中，但如果分区数改变了，那么同一个键不一定在之前的分区中】（这边倘若发送消息时指定了分区，同一个key应该也可能发送到不同的分区中）
自定义分区：实现Partitioner接口，建立partition方法