Kafka生产者主流程图

最新推荐文章于 2025-04-26 17:04:42 发布
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kafka生产者主流程图,欢迎讨论

30分钟带你图解 Kafka 生产者初始化核心流程
m0_69305074的博客
05-05 736
认真读完这篇文章，我相信你会对 Kafka 生产初始化源码有更加深刻的理解。 这篇文章干货很多，希望你可以耐心读完。 01 总体概述 我们都知道在 Kafka 中，我们把产生消息的一方称为生产者即 Producer，它是 Kafka 核心组件之一，也是消息的来源所在。那么这些生产者产生的消息是如何传到 Kafka 服务端的呢？初始化过程是怎么样的呢？接下来会逐一讲解说明。 02 生产者初始化核心组件及流程剖析 我们先从生产者客户端构造 KafkaProducer 开始讲起： Prope
多线程系列(十二) -生产者和消费者模型
程序员志哥的博客
03-04 1488
在 Java 多线程编程中，还有一个非常重要的设计模式，它就是：生产者和消费者模型。
Kafka Connect的生产者模型流程图
Tu_maimes
12-11 290
1、生产者模型
线程问题生产者消费者流程图
02-17
生产者消费者流程图； 生产者消费者流程图。
2、kafka生产者
a1290123825的博客
05-07 888
本文主要用来整理kafka生产者相关的一些知识点，主要参考自《深入理解kafka核心设计与实践原理》--朱忠华 kafka先后有两个大版本的生产者客户端：第一个是kafka开源之初使用Scala语言编写的客户端，我们称Scala生产客户端；第二个就是0.9.x版本开始推出的使用java语言编写的客户端，我们称java版生产客户端，它弥补了很多旧版Scala生产客户端的...
【Kafka-架构及基本原理】Kafka生产者、消费者、Broker原理解析 & Kafka原理流程图
weixin_53543905的博客
04-13 1243
每个 segment 由 index 索引文件和 log 日志文件组成，index 文件中记录着信息的索引，log 文件中记录的就是消息的内容。：如果有 offset 记录的位置，就从记录的位置开始消费，如果没有 offset 的记录，就从最早的位置开始消费。：如果有 offset 记录的位置，就从记录的位置开始消费，如果没有 offset 的记录，就从最新的位置开始消费。注意：同一时间的一条消息只能被一个消费者组内的一个消费者所消费，但是可以被不同的消费者组的消费者再次消费。【Kafka-架构及基本原理】
【Kafka】Windows环境下生产与消费流程详解（附流程图）
qq_41767061的博客
04-26 989
在Windows下使用Kafka进行本地消息测试非常简单，只需两条命令即可完成生产和消费。在本地完成Kafka流通测试，是后续搭建Spark Streaming流处理、Flume日志采集、Flink实时计算等系统的基础步骤。建议多进行几次输入与消费的实操，理解消息流转的机制！
kafka生产者发送消息流程分析
ChinaCR07的博客
03-26 1869
kafka生产者发送消息流程分析
Kafka生产者消息发送流程原理及源码分析
ningkangming的博客
06-11 1971
Kafka是一个分布式流处理平台，它能够以极高的吞吐量处理数据。在Kafka中，生产者负责将消息发送到Kafka集群，而消费者则负责从Kafka集群中读取消息。本文将探讨Kafka生产者消息发送流程的细节，包括消息的序列化、分区分配、记录提交等关键步骤。先看一个生产者发送消息的代码样例通过跟踪producer.send源码可知生产者发送消息的大体流程如下图，RecordAccumulator的消息发送到brokers实际上由Sender线程处理，下图暂时忽略，先看producer主线程处理的一些细节。
【kafka实战】04 Kafka生产者发送消息过程源码剖析
程序员笔记
02-06 1083
kafka发送消息源码剖析
kafka生产者架构（一） - KafkaProducer
The Secret
05-08 1363
本文分析Kafka的生产者发送消息的第一部分。主要是经过拦截器拦截处理，然后更新并获取集群元数据，接着经由序列化器、分区器处理，最后将消息追加到RecordAccumulator。
kafka的生产者的生产流程
健康平安的活着的专栏
03-03 922
2.1 kafka的生产方式 Producer采用推（push）模式将消息发送到broker，每条消息都被追加（append）到分区（partition）中，属于顺序写磁盘（顺序写磁盘效率比随机写要高，保障kafka吞吐率，在读取使用的时候读取速度也会更快）。 kafka集群有多个消息代理服务器（broker-server）组成，发布到Kafka集群的每条消息都有一个类别，用主题（topic...
Kafka生产者介绍（八）：Kselector
lianggx3的博客
05-29 491
Kselector使用NIO的方式实现I/O操作，用一个单独的线程管理多条网络的connect、read和write。主要字段有： public class Selector implements Selectable { //java.nio.channels.Selector private final java.nio.channels.Selector nioSelec...
kafka架构、producer及consumer流程图
04-08 881
1、kafka架构： 2、producer流程： 3、consumer流程：
kafka流程图
LYoungJ的博客
05-28 1364
Kafka生产者原理解析
总结沉淀
01-28 1613
文章目录kafka消息发送流程Kafka创建生产者初始化生产者发送消息示例分区策略producer拦截器生产者配置acksbuffer.memorycompression.typeretresbatch.sizelinger.msmax.request.sizemax.in.flight.requests.per.connection参考 kafka消息发送流程 流程图如下所示： 先初始化一个...
Kafka工作流程及文件存储机制
程序员学习圈
09-19 1010
1.写入方式 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）。 2.分区（Partition） Kafka集群有多个消息代理服务器（broker-server）组成，发布到Kafka集群的每条消息都有一个类别，用主题（to...
Kafka Producer 工作流程
刘振锋的博客
02-18 6326
Kafka Producer 工作流程Kafka Producer 发送消息的两种方式：同步发送、异步发送。 同步发送的流程图 异步发送流程图 发送流程说明（以异步发送为例）： 客户端创建Producer对象：创建该对象时，同时会创建EventHandler、ProducerPool对象。其中ProducerPool中保存对象SyncProducer对象，其初始个数由broker.size确定，该对
Kafka生产者发送流程详解
qq_53578500的博客
08-16 3127
实现Partitioner接口，重写方法即可，返回对应的分区值。还需要再主程序关联我们自定义的分区（在Properties中声明），不然它会走默认的分区策略例如：我们想让含有“china”相关的字符串，存到主题为china的分区里。我们可以通过去判断value里是否包含china，如果包含就指明对应的分区号即可。.........
kafka生产者写入数据的流程请详细介绍
最新发布
07-24
<think>我们正在讨论Kafka生产者写入数据的详细流程。根据用户提供的引用和之前的问题，我们将详细解释Kafka生产者将数据写入Kafka集群的过程。 注意：引用[3]提到了Kafka的顺序保证，引用[4]提到了生产者的配置（如序列化器、批处理等）。我们将结合这些信息进行说明。 Kafka生产者写入数据的工作流程可以分为以下几个步骤： 1. **生产者初始化配置**： 生产者需要配置一些必要的属性，如： - `bootstrap.servers`：指定Kafka集群的地址（一个或多个broker地址） - `key.serializer`：用于序列化消息键的类（如`StringSerializer`） - `value.serializer`：用于序列化消息值的类（如`StringSerializer`） 其他可选配置包括：`acks`（确认机制）、`retries`（重试次数）、`batch.size`（批次大小）、`linger.ms`（等待时间）等。 2. **创建生产者实例**： 使用`KafkaProducer`类创建一个生产者实例。例如： ```java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props); ``` 3. **构建消息（ProducerRecord）**： 每条消息被封装为一个`ProducerRecord`对象，包含： - 目标Topic - 可选的分区号（或通过key计算分区） - 可选的时间戳 - 消息的键（Key）和值（Value） 4. **发送消息**： 生产者发送消息有两种方式： - **同步发送**：使用`send()`方法后立即调用`get()`方法，等待结果。 ```java producer.send(record).get(); ``` - **异步发送**：使用`send()`方法并提供一个回调函数，当消息发送完成（成功或失败）时触发回调。 ```java producer.send(record, (metadata, exception) -> { if (exception != null) { exception.printStackTrace(); } else { System.out.println("消息发送成功，分区：" + metadata.partition() + ", 偏移量：" + metadata.offset()); } }); ``` 5. **消息序列化**： 在发送之前，生产者的序列化器会将消息的键和值转换为字节数组（byte[]）[^4]。序列化器需要实现`Serializer`接口。 6. **分区选择**： 如果消息指定了分区，则直接发送到该分区。否则，根据以下规则确定分区： - 如果消息有键（Key），则对键进行哈希（使用默认的分区器，哈希算法为murmur2），然后根据哈希值对分区数取模，确定目标分区。 - 如果没有键，则使用轮询（Round Robin）策略分配分区。 7. **消息累加与批次处理**： 生产者不会立即发送单条消息，而是将消息放入一个批次（Batch）中。每个批次对应一个主题分区。这样设计是为了提高吞吐量。 - 生产者维护一个缓冲区（RecordAccumulator），用于收集发往同一分区的消息。 - 当批次大小达到`batch.size`（默认16KB）或等待时间超过`linger.ms`（默认0，表示立即发送）时，批次会被发送。 8. **发送到Broker**： - 生产者有一个后台线程（Sender线程）负责将批次发送到对应的Broker。 - Sender线程会从缓冲区中取出已准备好的批次，并将它们放入一个请求中发送到Kafka集群。 9. **Broker处理**： - Broker接收到消息后，会进行验证（如主题是否存在、分区是否存在、权限等）。 - 如果验证通过，消息被写入分区的日志文件中，并分配一个偏移量（Offset）。 10. **响应处理**： 生产者收到Broker的响应，根据配置的`acks`参数决定何时认为消息发送成功： - `acks=0`：生产者不等待任何确认，直接认为发送成功（可能丢失数据）。 - `acks=1`：Leader副本写入成功即认为成功（默认）。 - `acks=all`（或`-1`）：所有ISR（In-Sync Replicas）副本都写入成功才认为成功。 11. **重试机制**： 如果发送失败（如网络问题、Leader不可用等），生产者会根据配置的`retries`参数进行重试（注意：重试可能导致消息重复，需要消费者处理幂等性）。 12. **顺序保证**： 对于同一个分区，Kafka保证消息的顺序性。但要注意，如果启用了重试，并且有多个批次在发送，可能会导致重试时乱序（在Kafka 0.11版本之后，通过启用幂等性可以解决乱序问题）。 13. **关闭生产者**： 最后，当不再需要生产者时，应该调用`close()`方法释放资源。 整个流程可以用下图表示： ```mermaid graph TD A[创建ProducerRecord] --> B[序列化Key/Value] B --> C[确定分区] C --> D[写入缓冲区RecordAccumulator] D -->|批次满或超时| E[Sender线程读取批次] E --> F[构建请求并发送到Broker] F --> G{Broker处理} G -->|成功| H[返回RecordMetadata] G -->|失败| I[重试或抛出异常] ``` 注意：生产者的性能优化通常涉及缓冲区大小（`buffer.memory`，默认32MB）、批次大小（`batch.size`）、等待时间（`linger.ms`）等参数的调整。 通过以上步骤，Kafka生产者能够高效、可靠地将消息发送到Kafka集群。 引用说明： [^3]: 提到了Kafka的顺序保证，即同一分区的消息有序。 [^4]: 提到了生产者的配置，包括序列化器、批处理等参数。 相关问题： 1. 如何配置Kafka生产者以实现高吞吐量？ 2. Kafka生产者如何保证消息的可靠性（不丢失、不重复）？ 3. 在Kafka生产者中，如何实现自定义的分区策略？ 4. 如何处理Kafka生产者发送失败的情况？</think>### Apache Kafka 生产者写入数据工作流程详解 #### 一、核心流程概览 ```mermaid graph TD A[创建ProducerRecord] --> B[序列化Key/Value] B --> C[分区选择] C --> D[写入缓冲区] D --> E[批次聚合] E --> F[网络发送] F --> G[Broker处理] G --> H[返回ACK] ``` #### 二、详细工作流程 1. **消息创建与初始化** - 生产者创建`ProducerRecord`对象，包含： - 目标Topic - 消息Value（必需） - Key（可选，用于分区路由） - 分区号（可选，显式指定） - 时间戳（可选）[^3] 2. **数据序列化** - Key/Value 通过配置的序列化器转换为字节数组： ```java // 示例配置[^4] spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer ``` - 支持JSON、Avro、Protobuf等序列化格式 3. **分区路由** - 分区选择优先级： 1. 显式指定分区 → 直接使用 2. Key存在 → 哈希算法路由（保证相同Key到同一分区） 3. 无Key → 轮询分区（Round Robin）[^3] - 计算公式：$partition = hash(key) \mod numPartitions$ 4. **消息缓冲与批次聚合** - 消息进入`RecordAccumulator`缓冲区 - 按<分区,Leader>分组聚合，满足以下条件触发发送： - 批次大小 ≥ `batch.size`（默认16KB） - 等待时间 ≥ `linger.ms`（默认0ms） - 缓冲区满（`buffer.memory`默认32MB）[^4] 5. **网络发送** - Sender线程从缓冲区获取批次数据 - 构建`ProduceRequest`包含： - 目标分区Leader地址 - 消息批次数据 - ACK配置级别 - 通过Selector组件异步发送 6. **Broker端处理** - Broker顺序写入分区日志（保证分区内有序）[^3] - 写入流程： 1. 验证消息有效性 2. 追加到分区日志末尾 3. 更新LEO（Log End Offset） 4. 同步副本（根据ACK配置） 7. **ACK确认机制** - 生产者根据`acks`配置等待确认： - `acks=0`：不等待确认（可能丢失数据） - `acks=1`：Leader写入成功即返回（默认） - `acks=all`：所有ISR副本同步完成才返回 - 响应包含：分区、偏移量、时间戳等元数据 8. **错误处理与重试** - 可重试错误（如Leader切换）： - 根据`retries`配置自动重试（默认0）[^4] - 通过`retry.backoff.ms`控制重试间隔 - 不可重试错误（如消息过大）： - 立即抛出异常终止发送 #### 三、关键配置参数 | 参数 | 默认值 | 作用 | |------|--------|------| | `batch.size` | 16384 | 批次大小阈值（字节） | | `linger.ms` | 0 | 批次等待时间（毫秒） | | `buffer.memory` | 33554432 | 生产者缓冲区大小（32MB） | | `acks` | 1 | 消息持久化确认级别 | | `retries` | 0 | 发送失败重试次数 | | `max.request.size` | 1048576 | 单次请求最大尺寸（1MB） | #### 四、顺序性保证机制 - **分区级有序**：同一分区内的消息严格按照发送顺序存储[^3] - 实现原理： 1. 单分区单Leader写入 2. 消息追加到日志尾部 3. 消费者按偏移量顺序读取 - 注意事项： - 跨分区不保证顺序 - 启用重试时需设置`max.in.flight.requests.per.connection=1`避免乱序 #### 五、性能优化建议 1. **提升吞吐量**： - 增大`batch.size`（建议512KB-1MB） - 调整`linger.ms`（5-100ms） - 启用压缩（`compression.type=snappy`） 2. **保证可靠性**： - 设置`acks=all` - 增加`retries`（建议>3） - 监控ISR状态（`min.insync.replicas`） 3. **避免阻塞**： - 使用异步发送+回调函数 - 设置合理的`max.block.ms`（默认60s） > 通过`KafkaProducer`的`send()`方法实现异步发送[^2]，典型代码： > ```java > producer.send(record, (metadata, exception) -> { > if (exception != null) { > // 错误处理 > } else { > System.out.println("写入成功: " + metadata.offset()); > } > }); > ``` ---
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