客户端开发
生产者就是负责向kafka发送消息的应用程序。一个正常的生产逻辑的步骤为：
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配置生产者客户端参数及创建相应的生产者实例。
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构建待发送的消息。
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发送消息。
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关闭生产者实例。
在创建真正的生产者实例前需要配置相应的参数，比如需要连接的Kafka集群地址。在Kafka生产者客户端KafkaProducer中有3个参数是必填的：
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bootstrap. servers: 该参数用来指定生产者客户端连接Kafka集群所需的broker地址清单。
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key.serializer和value.serializer：这两个参数分别用来指定key和value 序列化操作的序列化器，参数无默认值。
在配置完参数之后，这样创建一个生产者实例：
KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);接下来需要构建消息，也就是创建ProducerRecord对象。ProducerRecord类的定义属性如下:
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topic //发往的主题
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partition //发往消息的分区号
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headers //消息头部
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key //键
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value //值
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timestamp //消息的实践戳
消息以主题为单位进行分类，而这个key可以让消息再进行二次分类，同一个key会被划分到同一个分区。
消息分区
1. 便于合理使用存储资源，每个Partition在一个Broker上存储，可以把海量的数据按照分区切割成一块一块数据存储在多台Broker上。合理控制分区的任务，可以实现负载均衡的效果。
2. 提高并行度，生产者可以以分区为单位发送数据；消费者可以以分区为单位进行消费数据。
生产者发送消息的分区策略：
1. 指明partition的情况下，直接将指明的值作为partition值； 例如partition=0，所有数据写入分区0。
2. 没有指明partition值但有key的情况下，将key的hash值与topic的partition数进行取余得到partition值；
例如：key1的hash值=5， key2的hash值=6 ，topic的partition数=2，那么key1 对应的value1写入1号分区，key2对应的value2写入0号分区。
3. 既没有partition值又没有key值的情况下，Kafka采用Sticky Partition（黏性分区器），会随机选择一个分区，并尽可能一直使用该分区，待该分区的batch已满或者已完成，Kafka再随机一个分区进行使用（和上一次的分区不同）。
例如：第一次随机选择0号分区，等0号分区当前批次满了（默认16k）或者linger.ms设置的时间到， Kafka再随机一个分区进行使用（如果还是0会继续随机）。
ACK应答机制
Kafka的Producer有三种ack机制，参数值有0、1 和 -1
acks = 0： 相当于异步操作，Producer 不需要Leader给予回复，发送完就认为成功，继续发送下一条消息。这个机制下延迟最低，但是持久性可靠性也最差，当服务器发生故障时，很可能发生数据丢失。
acks = 1： Kafka 默认的设置。表示 Producer 要 Leader 确认已成功接收数据才发送下一条消息。不过 Leader 宕机，Follower 尚未复制的情况下，数据就会丢失。这个机制提供了比较好的持久性和较低的延迟性。
acks = -1： Leader 接收到消息之后，还必须要求ISR列表里跟Leader保持同步的那些Follower都确认消息已同步，Producer 才发送下一条消息。此机制持久性可靠性最好，但延时性最差。
思考：Leader收到数据，所有Follower都开始同步数据，但有一个Follower，因为某种故障，迟迟不能与Leader进行同步，那这个问题怎么解决呢？
Leader维护了一个动态的in-sync replica set（ISR），意为和Leader保持同步的Follower+Leader集合(leader：0，isr:0,1,2)。如果Follower长时间未向Leader发送通信请求或同步数据，则该Follower将被踢出ISR。该时间阈值由replica.lag.time.max.ms参数设定，默认30s。例如2超时，(leader:0, isr:0,1)。这样就不用等长期联系不上或者已经故障的节点。
