Kafka 起初是 由 LinkedIn 公司采用 Scala 语言开发的一个多分区、多副本且基于 ZooKeeper 协调的分布式消息系统，现已被捐献给 Apache 基金会。目前 Kafka 已经定位为一个分布式流式处理平台，它以高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等多种特性而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如 Cloudera、Storm、Spark、Flink 等都支持与 Kafka 集成。

Kafka 之所以受到越来越多的青睐，与它所“扮演”的三大角色是分不开的：

• 消息系统： Kafka 和传统的消息系统（也称作消息中间件）都具备系统解耦、冗余存储、流量削峰、缓冲、异步通信、扩展性、可恢复性等功能。与此同时，Kafka 还提供了大多数消息系统难以实现的消息顺序性保障及回溯消费的功能。

• 存储系统： Kafka 把消息持久化到磁盘，相比于其他基于内存存储的系统而言，有效地降低了数据丢失的风险。也正是得益于 Kafka 的消息持久化功能和多副本机制，我们可以把 Kafka 作为长期的数据存储系统来使用，只需要把对应的数据保留策略设置为“永久”或启用主题的日志压缩功能即可。

• 流式处理平台： Kafka 不仅为每个流行的流式处理框架提供了可靠的数据来源，还提供了一个完整的流式处理类库，比如窗口、连接、变换和聚合等各类操作。

基本概念

一个典型的 Kafka 体系架构包括若干 Producer、若干 Broker、若干 Consumer，以及一个 ZooKeeper 集群，如下图所示。其中 ZooKeeper 是 Kafka 用来负责集群元数据的管理、控制器的选举等操作的。Producer 将消息发送到 Broker，Broker 负责将收到的消息存储到磁盘中，而 Consumer 负责从 Broker 订阅并消费消息。

整个 Kafka 体系结构中引入了以下 3 个术语：

• Producer： 生产者，也就是发送消息的一方。生产者负责创建消息，然后将其投递到 Kafka 中。

• Consumer： 消费者，也就是接收消息的一方。消费者连接到 Kafka 上并接收消息，进而进行相应的业务逻辑处理。

• Broker： 服务代理节点。对于 Kafka 而言，Broker 可以简单地看作一个独立的 Kafka 服务节点或 Kafka 服务实例。大多数情况下也可以将 Broker 看作一台 Kafka 服务器，前提是这台服务器上只部署了一个 Kafka 实例。一个或多个 Broker 组成了一个 Kafka 集群。一般而言，我们更习惯使用首字母小写的 broker 来表示服务代理节点。

在 Kafka 中还有两个特别重要的概念—主题（Topic）与分区（Partition）。Kafka 中的消息以主题为单位进行归类，生产者负责将消息发送到特定的主题（发送到 Kafka 集群中的每一条消息都要指定一个主题），而消费者负责订阅主题并进行消费。

客户端开发

一个正常的生产逻辑需要具备以下几个步骤：

1. 配置生产者客户端参数及创建相应的生产者实例。

2. 构建待发送的消息。

3. 发送消息。

4. 关闭生产者实例。

其中构建的消息对象 ProducerRecord，它并不是单纯意义上的消息，它包含了多个属性，原本需要发送的与业务相关的消息体只是其中的一个 value 属性，比如“Hello, Kafka!”只是 ProducerRecord 对象中的一个属性。ProducerRecord 类的定义如下（只截取成员变量）

其中 topic 和 partition 字段分别代表消息要发往的主题和分区号。headers 字段是消息的头部，Kafka 0.11.x 版本才引入这个属性，它大多用来设定一些与应用相关的信息，如无需要也可以不用设置。key 是用来指定消息的键，它不仅是消息的附加信息，还可以用来计算分区号进而可以让消息发往特定的分区。前面提及消息以主题为单位进行归类，而这个 key 可以让消息再进行二次归类，同一个 key 的消息会被划分到同一个分区中。

必要参数设置

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。参考在上面客户端代码中的 initConfig()方法，在 Kafka 生产者客户端 KafkaProducer 中有 3 个参数是必填的。

• 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，具体的内容格式为 host1:port1,host2:port2，可以设置一个或多个地址，中间以逗号隔开，此参数的默认值为“”。注意这里并非需要所有的 broker 地址，因为生产者会从给定的 broker 里查找到其他 broker 的信息。不过建议至少要设置两个以上的 broker 地址信息，当其中任意一个宕机时，生产者仍然可以连接到 Kafka 集群上。

• key.serializer 和 value.serializer：broker 端接收的消息必须以字节数组（byte[]）的形式存在。代码清单 3-1 中生产者使用的 KafkaProducer<String, String>和 ProducerRecord<String, String> 中的泛型 <String, String> 对应的就是消息中 key 和 value 的类型，生产者客户端使用这种方式可以让代码具有良好的可读性，不过在发往 broker 之前需要将消息中对应的 key 和 value 做相应的序列化操作来转换成字节数组。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，这两个参数无默认值。

在上面的客户端开发中代码中 initConfig() 方法里还设置了一个参数 client.id，这个参数用来设定 KafkaProducer 对应的客户端 id，默认值为“”。如果客户端不设置，则 KafkaProducer 会自动生成一个非空字符串，内容形式如“producer-1”、“producer-2”，即字符串“producer-”与数字的拼接。

KafkaProducer 中的参数众多，远非示例 initConfig()方法中的那样只有 4 个，开发人员可以根据业务应用的实际需求来修改这些参数的默认值，以达到灵活调配的目的。一般情况下，普通开发人员无法记住所有的参数名称，只能有个大致的印象。

在实际使用过程中，如“key.serializer”、“max.request.size”、“interceptor.classes”之类的字符串经常由于人为因素而书写错误。为此，我们可以直接使用客户端中的 org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig 类来做一定程度上的预防措施，每个参数在 ProducerConfig 类中都有对应的名称，以代码清单 3-1 中的 initConfig()方法为例，引入 ProducerConfig 后的修改结果如下：

注意到上面的代码中 key.serializer 和 value.serializer 参数对应类的全限定名比较长，也比较容易写错，这里通过 Java 中的技巧来做进一步的改进，相关代码如下：

如此代码便简洁了许多，同时进一步降低了人为出错的可能性。在配置完参数之后，我们就可以使用它来创建一个生产者实例，示例如下：

KafkaProducer 是线程安全的，可以在多个线程中共享单个 KafkaProducer 实例，也可以将 KafkaProducer 实例进行池化来供其他线程调用。

KafkaProducer 中有多个构造方法，比如在创建 KafkaProducer 实例时并没有设定 key.serializer 和 value.serializer 这两个配置参数，那么就需要在构造方法中添加对应的序列化器，示例如下：