从KafkaProducer源码学习异步发送，缓冲区管理，NIO编程。

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KafkaProducer初始化参数

clientId没主动设置clientId时，后台都会生成一个client.id，producer-自增长的数字，producer-1。
partitioner决定消息路由到Topic的哪个分区里去的
metadata组件，生产端拉取Topic的元数据，包括Topic有哪些分区，分区的Leader位于哪个broker，有一个metadata.max.age参数默认是五分钟，强制重新刷新数据。
request.max.size默认是1mb，一次请求最大为1mb。buffer.memory默认是32mb,异步用的缓冲区。max.block.ms用于控制send方法阻塞多久，默认60s。
核心组件：RecordAccumulator，缓冲区，负责消息的复杂的缓冲机制，发送到每个分区的消息会被打包成batch，一个broker上的多个分区对应的多个batch会被打包成一个request，batch size（16kb），设置一个linger.ms，如果在指定时间范围内，都没凑出来一个batch把这条消息发送出去，那么到了这个linger.ms指定的时间，比如说5ms，如果5ms还没凑出来一个batch，那么就必须立即把这个消息发送出去。
核心行为:始化的时候，直接调用Metadata组件的方法，去broker上拉取了一次集群的元数据过来，后面每隔5分钟会默认刷新一次集群元数据，但是在发送消息的时候，如果没找到某个Topic的元数据，一定也会主动去拉取一次的
核心组件：网络通信的组件，NetworkClient，一个网络连接最多空闲多长时间（9分钟），每个连接最多有几个request没收到响应（5个），重试连接的时间间隔（50ms），Socket发送缓冲区大小（128kb），Socket接收缓冲区大小（32kb）
核心组件：Sender线程，负责从缓冲区里获取消息发送到broker上去，request最大大小（1mb），acks（1，只要leader写入成功就认为成功），重试次数（0，无重试），请求超时的时间（30s），线程类叫做“KafkaThread”，线程名字叫做“kafka-producer-network-thread”，此处线程直接被启动。
核心组件：序列化组件，拦截器组件

集群元数据存储

KafkaProducer在初始化的时候是不会去拉取集群的元数据的，做了一个最最基本的初始化，也就是仅仅把我们配置的那个broker的地址放了进去，在客户端缓存集群元数据的时候，采用了哪些数据结构。

List<Node>，Kafka Broker节点，一台机器
unautorhizedTopics，没有被授权访问的Topic的列表，就是kafka是可以支持权限控制的，如果你的客户端没有被授权访问某个Topic，那么就会放在这个列表里。
Map<TopicParittion, PartitionInfo>，TopicPartition就代表了一个分区，里面就是他的topic的名字，以及他在topic里的分区号；PartitioinInfo，就代表了分区的详细信息，属于哪个topic，分区号，每个分区都有多个副本，Leader在哪个broker上，followers在哪些broker上，ISR列表，都在里面。
partitionsByTopic，每个topic有哪些分区
availablePartitionsByTopic，每个topic有哪些当前可用的分区，如果某个分区没有leader是存活的，此时那个分区就不可用了。
partitionsByNode，每个broker上放了哪些分区。
nodesById，broker.id -> Node

Producer.Send()

回调自定义的拦截器
同步阻塞等待获取topic元数据

如果你要往一个topic里发送消息，必须是得有这个topic的元数据的，你必须要知道这个topic有哪些分区，然后根据Partitioner组件去选择一个分区，然后知道这个分区对应的leader所在的broker，才能跟那个broker建立连接，发送消息。调用同步阻塞的方法，去等待先得获取到那个topic对应的元数据，如果此时客户端还没缓存那个topic的元数据，那么一定会发送网络请求到broker去拉取那个topic的元数据过来，但是下一次就可以直接根据缓存好的元数据来发送了

序列化key和value

你的key和value可以是各种各样的类型，比如说String、Double、Boolean，或者是自定义的对象，但是如果要发送消息到broker，必须对这个key和value进行序列化，把那些类型的数据转换成byte[]字节数组的形式

基于获取到的topic元数据，使用Partitioner组件获取消息对应的分区
检查要发送的这条消息是否超出了请求最大大小，以及内存缓冲最大大小
设置好自定义的callback回调函数以及对应的interceptor拦截器的回调函数
将消息添加到内存缓冲里去，RecordAccumulator组件负责的
如果某个分区对应的batch填满了，或者是新创建了一个batch，此时就会唤醒Sender线程，让他来进行工作，负责发送batch

Topic元数据细粒度按需加载及阻塞等待

在这里插入图片描述

如果元数据拉取成功，那么version会加一，所以在唤醒后只需要判断当前version是不是大于之前的version就可以判定元数据是否拉取成功。如果超时还没判定成功，则认为是元数据拉取失败。

Sender线程初始化

public KafkaThread(final String name, Runnable runnable, boolean daemon) {
   
   
        super(runnable, name);
        configureThread(name, daemon);
    }

    private void configureThread(final String name, boolean daemon) {
   
   
        setDaemon(daemon);
        setUncaughtExceptionHandler(new UncaughtExceptionHandler() {
   
   
            public void uncaughtException(Thread t, Throwable e) {
   
   
                log.error("Uncaught exception in thread '{}':", name, e);
            }
        });
    }

如果没指定分区key是如何对消息负载均衡分发到分区的

counter = new AtomicInteger(ThreadLocalRandom.current().nextInt());

初始值是一个随机的integer类型的数字，接下来默认是递增的，一定会保证是一个正整数，就是比如说topic有5个分区，就会对这个递增的数字（23），对topic的分区数量进行取模。

Kafka的内存缓冲区

Kafka实现了一个BufferPool，缓冲池，可以利用它申请内存。

/**
有人的消息是52kb，超出了16kb，分配的那个ByteBuffer就会是52kb，如果对52kb的ByteBuffer进行处理，当deallocate的时候他会直接释放掉这块内存，不去加入到free，让gc掉，avaialbeMemory给加回去
*/
public BufferPool(long