3.1 生产者消息发送流程

3.1.1 发送原理

3.2 异步发送 API

3.3 同步发送数据

3.4 生产者分区

3.4.1 kafka分区的好处

• 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
• 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。

3.4.2 生产者发送消息的分区策略

3.4.3 自定义分区器

1、需求：
例如我们实现一个分区器实现，发送过来的数据中如果包含 atguigu，就发往 0 号分区，不包含 atguigu，就发往 1 号分区

2、定义类实现 Partitioner 接口，重写 partition()方法。

public class MyPartitioner implements Partitioner {
    @Override
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {

        // 获取数据 atguigu  hello
        String msgValues = value.toString();

        int partition;

        if (msgValues.contains("atguigu")){
            partition = 0;
        }else {
            partition = 1;
        }

        return partition;
    }

    @Override
    public void close() {

    }

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {

    }
}

3、使用分区器的方法，在生产者的配置中添加分区器参数

public class CustomProducerCallbackPartitions {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

        // 0 配置
        Properties properties = new Properties();

        // 连接集群 bootstrap.servers
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.239.11:9092");

        // 指定对应的key和value的序列化类型 key.serializer
//        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        // 关联自定义分区器
        properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, "com.atguigu.kafka.producer.MyPartitioner");

        // 1 创建kafka生产者对象
        // "" hello
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);

        // 2 发送数据
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "atguigu" + i), new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {

                    if (exception == null) {
                        System.out.println("主题： " + metadata.topic() + " 分区： " + metadata.partition());
                    }
                }
            });

            Thread.sleep(2);
        }

        // 3 关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}

3.5 生产者如何提高吞吐量

• 分批次发送消息
• 对生产者消息采用压缩

四个重要参数：

public class CustomProducerParameters {

    public static void main(String[] args) {

        // 0 配置
        Properties properties = new Properties();

        // 连接kafka集群
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.239.11:9092");

        // 序列化
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());

        // 缓冲区大小
        properties.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG,33554432);

        // 批次大小
        properties.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG,16384);

        // linger.ms
        properties.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 1);

        // 压缩
        properties.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG,"snappy");


        // 1 创建生产者
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);

        // 2 发送数据
        for (int i = 0; i < 50; i++) {
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first","atguigu"+i));
        }

        // 3 关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}

3.6 数据可靠性