1、处理模式
数据处理目前有两种常见的处理模式，一种是批处理，一种是流处理。批处理的代表是Spark，流处理的代表则是Storm，两者能兼容的代表则是Flink。在Kafka的不断更新迭代中，Kafka Stream已经在流处理中占据一席之地了。借此机会，先科普一下这两种处理模式。
什么是批处理、流处理？在这里我们提出一个关键词
- 量化
对于处理中心，如果处理的事情是可以量化的，什么是量化？比如信息的大小、处理的时间，那么我们就可以这个称之为批处理，官方给出的说法是：有界、持久、大量；相反，如果处理的事情无法量化，就像富士康流水线一样，你不知道这条流水线上有多少工作、要花多少时间，这些是没有办法做计算和统计的，我们称之为流处理，官方给出的说法是：无界、实时；
对此，我们就能够想到了，批处理一般用于离线统计。比如算出一篇文章中有多少种单词，每种单词出现的次数。
而流处理一般用于实时统计，比如对于每一个时间点，近五分钟内该商品在某宝、某东上的点击量是多少。
当然，不管是批处理，还是流处理，都不在本文的详细概述范畴之内，如果大家有兴趣深入了解，可以关注我之后会写的Flink（先立个flag，逼自己一把，也希望大家能够监督哈）。
回到主题，Kafka的设计是基于流式Stream的，你大可把Kafka想象成一个驿站，，每天（每秒）都会有无数的人流（消息）从这里歇脚（写入/读取）。就目前来看，光是做到这一点的，就已经是非常优秀了。
为什么这么说呢？要像Kafka这样支持高吞吐、低延迟的消息中间件，我们可以从这个设计里挖掘出许多问题。类比于计算机网络中的数据传输，需要考虑Kafka在发送消息的时候，如下的一些问题：
- 对所有主题topic进行轮询监听，生产者producer处理发送数据的请求响应
- 数据的序列化serializer与反序列化unserializer校对
- 主题topic下的数据分区partiton处理
- 传输的时候数据的丢失、乱序
- 集群状态下的ISR集合内数据存储同步
在考虑到解决如上问题的同时，还要保证性能不受很大的影响，那么Kafka中的生产者Proudcer是怎么实现的呢？
2、消息发送
生产者Producer对客户端发来的消息发送请求处理流程如下
首先会将消息封装成一个ProducerRecord对象，然后进行发送。在进入KafkaProducer中的第一步，就是将消息进行序列化serializer，接着结合本地缓存的元数据信息建立目标分区partition，最后写入缓存区buffer。在此同时，会有一个专门的Sender I/O线程负责将缓冲池memory中的消息分批次发送给给Kafka broker。
在ProducerRecord对象中，有一个key字段，如果这个key非空，则KafkaProducer中的分区器partitioner会根据key的哈希值来选择目标分区，如果这个key值为空，则分区器partitioner会使用轮询的方式确认目标分区。
这样一来，具有相同key的所有消息都会被路由到相同的分区中。这么做有一点好处，就是可以利用局部性原理，将某些生产者Producer发送的消息固定发送到相同机架上分区从而减少网络传输的开销。
接下来我们讨论一下部分细节吧
（1）发送方式和返回结果
- 同步发送
- 异步发送
Kafka生产者Producer同时支持两种消息发送模式，并且返回的结果都是两个变量，一个是数据变量，另一个是异常变量。如果消息发送成功，那么数据变量非空，异常变量为空；相反，如果消息发送失败，那么数据变量为空，异常变量非空。
消息失败的时候，返回的异常变量的值也可以分为可重试异常和不可重试异常两类。
- 可重试异常，顾名思义，就是在Prouducer中设置里重试了次数，多重试几次，消息就能发送成功。如果在重试次数内消息仍然没有发送成功，就需要Producer另外做自行处理。可重试异常之所以会出现，除了网络瞬时故障这种并不常见的情况之外，碰到得最多的可能就是Kafka正在选主了。
我们知道，Kafka中只有leader replica对外提供服务，如果leader replica挂掉了，在一定的短时间内，需要在ISR集合中进行重新一轮的leader选举，那么这个时候Kafka是无法对外提供服务的，因此消息发送会返回异常，相当于告诉你，我们现在正在内部选举，过一会我们选好了leader重试一次吧。
- 不可重试异常，就是无论重试多少次都是无法成功的。通常是消息序列化失败了，或者要发送的消息太大了，超过了参数设置的大小。
（2）参数控制
- acks （控制producer生产消息的持久性）
- buffer.memory （指定producer端用于缓存消息的缓冲池大小）
- compression.type （设置producer端是否压缩消息）
- retries （producer端发送消息时重试的次数）
- batch.size （producer端用于缓存消息）
- linger.ms （producer端发送消息的时延）
- max.request.size （producer端能够发送的最大消息大小）
- request.timeout.ms （producer端处理请求最大响应时间）
（3）关闭资源
因为producer在运行的时候，会占用系统资源，比如会创建线程、申请内存，创建多个Socket连接等等。所以在程序结束的时候，需要关闭producer。关闭的时候有两种：
- 带参数timeout，在timeout时间内允许producer将未处理完的消息处理好，如果超出timeout，不管producer是否已经处理完所有的消息，都会强行退出；
- 不带任何参数，会一直等待producer将所有未处理完的消息都处理好，通常被称为优雅的关闭退出；
