标签：cto 负载均衡 对象 OLE 高可用 引入 文件 优点 就会
在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，Storm通过消费Kafka的数据进行计算。
1）Apache Kafka是一个开源消息系统，由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。
2）Kafka最初是由LinkedIn公司开发，并于2011年初开源。2012年10月从Apache Incubator毕业。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待的平台。
3）Kafka是一个分布式消息队列。Kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者称为Producer，消息接受者称为Consumer，此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)称为broker。
4）无论是kafka集群，还是consumer都依赖于zookeeper集群保存一些meta信息，来保证系统可用性。
1）Producer ：消息生产者，就是向kafka broker发消息的客户端；
2）Consumer ：消息消费者，向kafka broker取消息的客户端；
3）Topic ：可以理解为一个队列；
4） Consumer Group （CG）：这是kafka用来实现一个topic消息的广播（发给所有的consumer）和单播（发给任意一个consumer）的手段。一个topic可以有多个CG。topic的消息会复制（不是真的复制，是概念上的）到所有的CG，但每个partion只会把消息发给该CG中的一个consumer。如果需要实现广播，只要每个consumer有一个独立的CG就可以了。要实现单播只要所有的consumer在同一个CG。用CG还可以将consumer进行自由的分组而不需要多次发送消息到不同的topic；
5）Broker ：一台kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成。一个broker可以容纳多个topic；
6）Partition：为了实现扩展性，一个非常大的topic可以分布到多个broker（即服务器）上，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）。kafka只保证按一个partition中的顺序将消息发给consumer，不保证一个topic的整体（多个partition间）的顺序；
7）Offset：kafka的存储文件都是按照offset.kafka来命名，用offset做名字的好处是方便查找。例如你想找位于2049的位置，只要找到2048.kafka的文件即可。当然the first offset就是00000000000.kafka。
Setp 1：下载代码
下载 kafka_2.12-2.1.0 版本并且解压。
https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=/kafka/2.1.0/kafka_2.12-2.1.0.tgz
tar -xzf kafka_2.11-1.0.0.tgz
cd kafka_2.11-1.0.0
Setp 2：启动服务
Kafka 使用 ZooKeeper 如果你还没有ZooKeeper服务器，你需要先启动一个ZooKeeper服务器。 您可以通过与kafka打包在一起的便捷脚本来快速简单地创建一个单节点ZooKeeper实例。如果你有使用docker的经验，你可以使用docker-compose快速搭建一个zk集群。
bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
现在启动Kafka服务器：
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
后台启动：
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties 1>/dev/null 2>&1 &
其中1>/dev/null 2>&1 是将命令产生的输入和错误都输入到空设备，也就是不输出的意思。
/dev/null代表空设备。
Setp 3：创建一个topic
创建一个名为“test”的topic，它有一个分区和一个副本：
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
运行list（列表）命令来查看这个topic：
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181 test
除了手工创建topic外，你也可以配置你的broker，当发布一个不存在的topic时自动创建topic。
Setp 4：发送消息
Kafka自带一个命令行客户端，它从文件或标准输入中获取输入，并将其作为message（消息）发送到Kafka集群。默认情况下，每行将作为单独的message发送。
运行 producer，然后在控制台输入一些消息以发送到服务器。
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
hello world
Hello study.163.com
Setp 5：启动消费者
Kafka还有一个命令行使用者，它会将消息转储到标准输出。
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
hello world
hello study.163.com
如果在不同的终端中运行上述命令，能够在生产者终端中键入消息并看到它们出现在消费者终端中。
所有命令行工具都有选项; 运行不带参数的命令将显示使用信息。
Setp 6：设置多 broker 集群
到目前，我们只是单一的运行一个broker，对于Kafka，一个broker仅仅只是一个集群的大小，接下来我们来设多个broker。
首先为每个broker创建一个配置文件:
cp config/server.properties config/server-1.properties
cp config/server.properties config/server-2.properties
现在编辑这些新建的文件，设置以下属性：
config/server-1.properties:
broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://:9093
log.dir=/tmp/kafka-logs-1
config/server-2.properties:
broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://:9094
log.dir=/tmp/kafka-logs-2
broker.id属性是集群中每个节点的名称，这一名称是唯一且永久的。
我们已经建立Zookeeper和一个单节点了，现在我们只需要启动两个新的节点：
bin/kafka-server-start.sh config/server-1.properties &
bin/kafka-server-start.sh config/server-2.properties &
现在创建一个副本为3的新topic：
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic my-replicated-topic
运行命令“describe topics” 查看集群中的topic信息
bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-replicated-topic
Topic:my-replicated-topic PartitionCount:1 ReplicationFactor:3 Configs:
Topic: my-replicated-topic Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,2,0 Isr: 1,2,0
以下是对输出信息的解释：第一行给出了所有分区的摘要，下面的每行都给出了一个分区的信息。因为我们只有一个分区，所以只有一行。
“leader”是负责给定分区所有读写操作的节点。每个节点都是随机选择的部分分区的领导者。
“replicas”是复制分区日志的节点列表，不管这些节点是leader还是仅仅活着。
“isr”是一组“同步”replicas，是replicas列表的子集，它活着并被指到leader。
看看一开始我们创建的那个test节点：
bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic test
Topic:test PartitionCount:1 ReplicationFactor:1 Configs:
Topic: test Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
这并不奇怪，刚才创建的主题没有Replicas，并且在服务器“0”上，我们创建它的时候，集群中只有一个服务器，所以是“0”。
发布一些信息在新的topic上：
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic my-replicated-topic
...
my test message 1
my test message 2
消费这些消息：
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --from-beginning --topic my-replicated-topic
...
my test message 1
my test message 2
测试集群的容错，kill掉leader，Broker1作为当前的leader，也就是kill掉Broker1。
ps aux | grep server-1.properties
7564 ttys002 0:15.91 /System/Library/Frameworks/JavaVM.framework/Versions/1.8/Home/bin/java...
kill -9 7564
备份节点之一成为新的leader，而broker1已经不在同步备份集合里了。
bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-replicated-topic
Topic:my-replicated-topic PartitionCount:1 ReplicationFactor:3 Configs:
Topic: my-replicated-topic Partition: 0 Leader: 2 Replicas: 1,2,0 Isr: 2,0
即使最初接受写入的领导者已经失败，这些消息仍可供消费：
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --from-beginning --topic my-replicated-topic
producer采用推（push）模式将消息发布到broker，每条消息都被追加（append）到分区（patition）中，属于顺序写磁盘（顺序写磁盘效率比随机写内存要高，保障kafka吞吐率）。
消息发送时都被发送到一个topic，其本质就是一个目录，而topic是由一些Partition Logs(分区日志)组成，其组织结构如下图所示：
每个Partition中的消息都是有序的，生产的消息被不断追加到Partition log上，其中的每一个消息都被赋予了一个唯一的offset值。
分区的原因
（1）方便在集群中扩展，每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器，而一个topic又可以有多个Partition组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了；
（2）可以提高并发，因为可以以Partition为单位读写了。
分区的原则
（1）指定了patition，则直接使用；
（2）未指定patition但指定key，通过对key的value进行hash出一个patition；
（3）patition和key都未指定，使用轮询选出一个patition。
DefaultPartitioner类
public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
int numPartitions = partitions.size();
if (keyBytes == null) {
int nextValue = nextValue(topic);
List<PartitionInfo> availablePartitions = cluster.availablePartitionsForTopic(topic);
if (availablePartitions.size() > 0) {
int part = Utils.toPositive(nextValue) % availablePartitions.size();
return availablePartitions.get(part).partition();
} else {
// no partitions are available, give a non-available partition
return Utils.toPositive(nextValue) % numPartitions;
}
} else {
// hash the keyBytes to choose a partition
return Utils.toPositive(Utils.murmur2(keyBytes)) % numPartitions;
}
}
同一个partition可能会有多个replication（对应 server.properties 配置中的 default.replication.factor=N）。没有replication的情况下，一旦broker 宕机，其上所有 patition 的数据都不可被消费，同时producer也不能再将数据存于其上的patition。引入replication之后，同一个partition可能会有多个replication，而这时需要在这些replication之间选出一个leader，producer和consumer只与这个leader交互，其它replication作为follower从leader 中复制数据。
producer写入消息流程如下：
1）producer先从zookeeper的 "/brokers/.../state"节点找到该partition的leader
2）producer将消息发送给该leader
3）leader将消息写入本地log
4）followers从leader pull消息，写入本地log后向leader发送ACK
5）leader收到所有ISR中的replication的ACK后，增加HW（high watermark，最后commit 的offset）并向producer发送ACK
物理上把topic分成一个或多个patition（对应 server.properties 中的num.partitions=3配置），每个patition物理上对应一个文件夹（该文件夹存储该patition的所有消息和索引文件），如下：
[root@docker logs]$ ll
drwxrwxr-x. 2 root root 4096 8月 6 14:37 first-0
drwxrwxr-x. 2 root root 4096 8月 6 14:35 first-1
drwxrwxr-x. 2 root root 4096 8月 6 14:37 first-2
[root@docker logs]$ cd first-0
[root@docker first-0]$ ll
-rw-rw-r--. 1 root root 10485760 8月 6 14:33 00000000000000000000.index
-rw-rw-r--. 1 root root 219 8月 6 15:07 00000000000000000000.log
-rw-rw-r--. 1 root root 10485756 8月 6 14:33 00000000000000000000.timeindex
-rw-rw-r--. 1 root root 8 8月 6 14:37 leader-epoch-checkpoint
无论消息是否被消费，kafka都会保留所有消息。有两种策略可以删除旧数据：
1）基于时间：log.retention.hours=168
2）基于大小：log.retention.bytes=1073741824
需要注意的是，因为Kafka读取特定消息的时间复杂度为O(1)，即与文件大小无关，所以这里删除过期文件与提高 Kafka 性能无关。
kafka提供了两套consumer API：高级Consumer API和低级Consumer API。
1）高级API优点
高级API 写起来简单
不需要自行去管理offset，系统通过zookeeper自行管理。
不需要管理分区，副本等情况，.系统自动管理。
消费者断线会自动根据上一次记录在zookeeper中的offset去接着获取数据（默认设置1分钟更新一下zookeeper中存的offset）
可以使用group来区分对同一个topic 的不同程序访问分离开来（不同的group记录不同的offset，这样不同程序读取同一个topic才不会因为offset互相影响）
2）高级API缺点
不能自行控制offset（对于某些特殊需求来说）
不能细化控制如分区、副本、zk等
1）低级 API 优点
能够让开发者自己控制offset，想从哪里读取就从哪里读取。
自行控制连接分区，对分区自定义进行负载均衡
对zookeeper的依赖性降低（如：offset不一定非要靠zk存储，自行存储offset即可，比如存在文件或者内存中）
2）低级API缺点
太过复杂，需要自行控制offset，连接哪个分区，找到分区leader 等。
消费者是以consumer group消费者组的方式工作，由一个或者多个消费者组成一个组，共同消费一个topic。每个分区在同一时间只能由group中的一个消费者读取，但是多个group可以同时消费这个partition。在图中，有一个由三个消费者组成的group，有一个消费者读取主题中的两个分区，另外两个分别读取一个分区。某个消费者读取某个分区，也可以叫做某个消费者是某个分区的拥有者。
在这种情况下，消费者可以通过水平扩展的方式同时读取大量的消息。另外，如果一个消费者失败了，那么其他的group成员会自动负载均衡读取之前失败的消费者读取的分区。
consumer采用pull（拉）模式从broker中读取数据。
push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。
对于Kafka而言，pull模式更合适，它可简化broker的设计，consumer可自主控制消费消息的速率，同时consumer可以自己控制消费方式——即可批量消费也可逐条消费，同时还能选择不同的提交方式从而实现不同的传输语义。
pull模式不足之处是，如果kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直等待数据到达。为了避免这种情况，我们在我们的拉请求中有参数，允许消费者请求在等待数据到达的“长轮询”中进行阻塞（并且可选地等待到给定的字节数，以确保大的传输大小）。
1）需求：测试同一个消费者组中的消费者，同一时刻只能有一个消费者消费。
2）案例实操
（1）在实例2、实例3上修改kafka/config/consumer.properties配置文件中的group.id属性为任意组名。
[root@docker config]$ vi consumer.properties
group.id=root
（2）在实例2、实例3上分别启动消费者
[root@docker kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic first --consumer.config config/consumer.properties
[root@docker kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic first --consumer.config config/consumer.properties
（3）在hadoop104上启动生产者并发送"hello world"
[root@docker kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic first
（4）查看实例2和实例3的接收者。
同一时刻只有一个消费者接收到消息。
topic中partition存储分布
每个partion(目录)相当于一个巨型文件被平均分配到多个大小相等segment(段)数据文件中。但每个段segment file消息数量不一定相等，这种特性方便old segment file快速被删除。（默认情况下每个文件大小为1G）
每个partiton只需要支持顺序读写就行了，segment文件生命周期由服务端配置参数决定。
这样做的好处就是能快速删除无用文件，有效提高磁盘利用率。
设置发送数据是否需要服务端的反馈,有三个值0,1,-1(all)
作为一个message system，kafka遵循了传统的方式，选择由kafka的producer向broker push信息，而consumer从broker pull信息。
consumer获取消息，可以使用两种方式：push或pull模式。下面我们简单介绍一下这两种区别：
push模式
常见的push模式如storm的消息处理，由spout负责消息的推送。该模式下需要一个中心节点，负责消息的分配情况（哪段消息分配给consumer1，哪段消息分配给consumer2），同时还要监听consumer的ack消息用于判断消息是否处理成功，如果在timeout时间内为收到响应可以认为该consumer挂掉，需要重新分配sonsumer上失败的消息。这种模式有个问题，不太容易实现我们想要的消息回放功能，因为理想情况下由consumer决定我到底要消费什么，而这种模式完全由master决定。
pull模式
pull模式，由consumer决定消息的消费情况，这种模式有一个好处是我们不需要返回ack消息，因为当consumer申请消费下一批消息时就可以认为上一批消息已经处理完毕，也不需要处理超时的问题，consumer可以根据自己的消费能力来消费消息。但这个还有一个问题，如何保证处理的消息的不会重复呢，kafka具体做法就是增加队列的并发度（partition），可以一个partition对准一个consumer。
综上，kafka的consumer之所以没有采用push模式，是因为push模式很难适应消费者速率不同的消费者而且很难实现消息的回放功能，因为消息发送速率是由broker决定的。push模式的目标就是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞，而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费message。
Kafka大量依赖文件系统去存储和缓存消息。对于硬盘有个传统的观念是硬盘总是很慢，这使很多人怀疑基于文件系统的架构能否提供优异的性能。实际上硬盘的快慢完全取决于使用它的方式。设计良好的硬盘架构可以和内存一样快。
在6块7200转的SATA RAID-5磁盘阵列的线性写速度差不多是600MB/s，但是随即写的速度却是100k/s，差了差不多6000倍。现在的操作系统提供了预读取和后写入的技术。实际上发现线性的访问磁盘，很多时候比随机的内存访问快得多。
为了提高性能，现代操作系统往往使用内存作为磁盘的缓存，现代操作系统乐于把所有空闲内存用作磁盘缓存，虽然这可能在缓存回收和重新分配时牺牲一些性能。所有的磁盘读写操作都会经过这个缓存，这不太可能被绕开除非直接使用I/O。所以虽然每个程序都在自己的线程里只缓存了一份数据，但在操作系统的缓存里还有一份，这等于存了两份数据。
基于jvm内存有以下缺点：
Java对象占用空间是非常大的，差不多是要存储的数据的两倍甚至更高。
随着堆中数据量的增加，垃圾回收回变的越来越困难，而且可能导致错误
基于以上分析，如果把数据缓存在内存里，因为需要存储两份，不得不使用两倍的内存空间，Kafka基于JVM，又不得不将空间再次加倍,再加上要避免GC带来的性能影响，在一个32G内存的机器上，不得不使用到28-30G的内存空间。并且当系统重启的时候，又必须要将数据刷到内存中（ 10GB 内存差不多要用10分钟），就算使用冷刷新（不是一次性刷进内存，而是在使用数据的时候没有就刷到内存）也会导致最初的时候新能非常慢。
基于操作系统的文件系统来设计有以下好处：
写操作：通过将数据追加到文件中实现
读操作：读的时候从文件中读就好了
读操作不会阻塞写操作和其他操作（因为读和写都是追加的形式，都是顺序的，不会乱，所以不会发生阻塞），数据大小不对性能产生影响；
没有容量限制（相对于内存来说）的硬盘空间建立消息系统；
线性访问磁盘，速度快，可以保存任意一段时间
Topic在逻辑上可以被认为是一个queue。每条消费都必须指定它的topic，可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里。为了使得Kafka的吞吐率可以水平扩展，物理上把topic分成一个或多个partition，每个partition在物理上对应一个文件夹，该文件夹下存储这个partition的所有消息和索引文件。
每个日志文件都是“log entries”序列，每一个log entry包含一个4字节整型数（值为N），其后跟N个字节的消息体。每条消息都有一个当前partition下唯一的64字节的offset，它指明了这条消息的起始位置。磁盘上存储的消息格式如下：
消息长度: 4 bytes (value: 1 + 4 + n)
版本号: 1 byte
CRC校验码: 4 bytes
具体的消息: n bytes
这个“log entries”并非由一个文件构成，而是分成多个segment，每个segment名为该segment第一条消息的offset和“.kafka”组成。另外会有一个索引文件，它标明了每个segment下包含的log entry的offset范围
稀疏存储，每隔一定字节的数据建立一条索引（这样的目的是为了减少索引文件的大小）。
下图为一个partition的索引示意图：
kafka日志分为index与log，两个成对出现；index文件存储元数据（用来描述数据的数据，这也可能是为什么index文件这么大的原因了），log存储消息。索引文件元数据指向对应log文件中message的迁移地址
首先Kafka会将接收到的消息分区（partition），每个主题（topic）的消息有不同的分区。这样一方面消息的存储就不会受到单一服务器存储空间大小的限制，另一方面消息的处理也可以在多个服务器上并行。
其次为了保证高可用，每个分区都会有一定数量的副本（replica）。这样如果有部分服务器不可用，副本所在的服务器就会接替上来，保证应用的持续性。
但是，为了保证较高的处理效率，消息的读写都是在固定的一个副本上完成。这个副本就是所谓的Leader，而其他副本则是Follower。而Follower则会定期地到Leader上同步数据。
如果某个分区所在的服务器除了问题，不可用，kafka会从该分区的其他的副本中选择一个作为新的Leader。之后所有的读写就会转移到这个新的Leader上。现在的问题是应当选择哪个作为新的Leader。显然，只有那些跟Leader保持同步的Follower才应该被选作新的Leader。
??Kafka会在Zookeeper上针对每个Topic维护一个称为ISR（in-sync replica，已同步的副本）的集合，该集合中是一些分区的副本。只有当这些副本都跟Leader中的副本同步了之后，kafka才会认为消息已提交，并反馈给消息的生产者。如果这个集合有增减，kafka会更新zookeeper上的记录。
??如果某个分区的Leader不可用，Kafka就会从ISR集合中选择一个副本作为新的Leader。
??显然通过ISR，kafka需要的冗余度较低，可以容忍的失败数比较高。假设某个topic有f+1个副本，kafka可以容忍f个服务器不可用。
最简单最直观的方案是，leader在zk上创建一个临时节点，所有Follower对此节点注册监听，当leader宕机时，此时ISR里的所有Follower都尝试创建该节点，而创建成功者（Zookeeper保证只有一个能创建成功）即是新的Leader，其它Replica即为Follower。
实际上的实现思路也是这样，只是优化了下，多了个代理控制管理类（controller）。引入的原因是，当kafka集群业务很多，partition达到成千上万时，当broker宕机时，造成集群内大量的调整，会造成大量Watch事件被触发，Zookeeper负载会过重。zk是不适合大量写操作的。
Controller提供：
增加删除topic
更新分区副本数量
选举分区leader
集群broker增加和宕机后的调整
自身的选举controller leader功能
这些功能都是controller通过监听Zookeeper间接节点出发，然后controller再跟其他的broker具体的去交互实现的（rpc的方式）。
controller的内部设计：
当前controller启动时会为集群中所有broker创建一个各自的连接。假设你的集群中有100台broker，那么controller启动时会创建100个Socket连接(也包括与它自己的连接！)。具体的类NetworkClient类，底层就是Java NIO reactor模型)。Controller会为每个连接都创建一个对应的请求发送线程（RequestSendThread）。
controller实现如上功能，要先熟悉kafka下zk上的数据存储结构：
brokers列表：ls /brokers/ids
某个broker信息：get /brokers/ids/0
topic信息：get /brokers/topics/kafka10-topic-xxx
partition信息：get /brokers/topics/kafka10-topic-xxx/partitions/0/state
controller中心节点变更次数：get /controller_epoch
conrtoller leader信息：get /controller
少数服从多数是一种比较常见的一致性算法和Leader选举法。它的含义是只有超过半数的副本同步了，系统才会认为数据已同步；选择Leader时也是从超过半数的同步的副本中选择。这种算法需要较高的冗余度。譬如只允许一台机器失败，需要有三个副本；而如果只容忍两台机器失败，则需要五个副本。而kafka的ISR集合方法，分别只需要两个和三个副本。
如果所有的ISR副本都失败了怎么办
??此时有两种方法可选，一种是等待ISR集合中的副本复活，一种是选择任何一个立即可用的副本，而这个副本不一定是在ISR集合中。这两种方法各有利弊，实际生产中按需选择。
??如果要等待ISR副本复活，虽然可以保证一致性，但可能需要很长时间。而如果选择立即可用的副本，则很可能该副本并不一致。
Producer拦截器(interceptor)是在Kafka 0.10版本被引入的，主要用于实现clients端的定制化控制逻辑。
对于producer而言，interceptor使得用户在消息发送前以及producer回调逻辑前有机会对消息做一些定制化需求，比如修改消息等。同时，producer允许用户指定多个interceptor按序作用于同一条消息从而形成一个拦截链(interceptor chain)。Intercetpor的实现接口是org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor，其定义的方法包括：
（1）configure(configs)
获取配置信息和初始化数据时调用。
（2）onSend(ProducerRecord)：
该方法封装进KafkaProducer.send方法中，即它运行在用户主线程中。Producer确保在消息被序列化以及计算分区前调用该方法。用户可以在该方法中对消息做任何操作，但最好保证不要修改消息所属的topic和分区，否则会影响目标分区的计算
（3）onAcknowledgement(RecordMetadata, Exception)：
该方法会在消息被应答或消息发送失败时调用，并且通常都是在producer回调逻辑触发之前。onAcknowledgement运行在producer的IO线程中，因此不要在该方法中放入很重的逻辑，否则会拖慢producer的消息发送效率
（4）close：
关闭interceptor，主要用于执行一些资源清理工作
如前所述，interceptor可能被运行在多个线程中，因此在具体实现时用户需要自行确保线程安全。另外倘若指定了多个interceptor，则producer将按照指定顺序调用它们，并仅仅是捕获每个interceptor可能抛出的异常记录到错误日志中而非在向上传递。这在使用过程中要特别留意。
在调用Kafka的Producer API时，如果没有指定分区器，那么数据将会根据默认分区器的算法均分到各个分区。然而实际的生产环境中，可能Kafka的分区数不止一个(官方建议：Kafka的分区数量应该是Broker数量的整数倍！)，所以这时需要我们自定义分区器。
默认分区器：
org.apache.kafka.clients.producer.internals.DefaultPartitioner
默认分区器获取分区：
如果消息的 key 为 null，此时 producer 会使用默认的 partitioner 分区器将消息随机分布到 topic 的可用 partition 中。
如果 key 不为 null，并且使用了默认的分区器，kafka 会使用自己的 hash 算法对 key 取 hash 值，使用 hash 值与 partition 数量取模，从而确定发送到哪个分区。注意：此时 key 相同的消息会发送到相同的分区(只要 partition 的数量不变化)。
标签：cto 负载均衡 对象 OLE 高可用 引入 文件 优点 就会
原文地址：https://www.cnblogs.com/hhhshct/p/14903844.html
