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生产者是线程安全的，而且，多线程共享同一个producer实例通常比多个producer实例更快。

这里是一个简单的例子，使用producer发送字符串数据，包含key和value。

Properties props = new Properties();
 props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
 props.put("acks", "all");
 props.put("retries", 0);
 props.put("batch.size", 16384);
 props.put("linger.ms", 1);
 props.put("buffer.memory", 33554432);
 props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
 props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

 Producer producer = new KafkaProducer<>(props);
 for(int i = 0; i < 100; i++)
     producer.send(new ProducerRecord("my-topic", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));

 producer.close();

一个producer由几部分组成：1、一个buff poll，保存尚未发送的数据；2、一个后台运行的I/O线程，负责执行数据发送。producer使用完毕后，务必执行close操作，否则将会造成资源的泄漏。

send()方法是异步的。当调用它时，它将记录添加到缓冲区中，并立即返回。这使得producer能够批量的执行数据的生产。

acks有3个可能的值，0：客户端不必等待任何的server响应；1：leader of partition将会在把数据写入自己的log之后，响应客户端，而不必等待其他的follower完成同步的操作；all：leader和follower全部完成log写入操作。服务器才会响应客户端。相比之下，all最慢但是可靠性更好。

如果请求失败，生产者可以自动重试，但是我们已经设置retries = 0，那么重试将不会发生。如果我们开启了重试，可能会出现重复记录的问题。

producer保持每个partition的未发送数据的缓冲区。这些缓冲的大小由batch.size配置指定。如果增大这个配置，可以一次性执行更大的批量操作，但需要更多的内存（因为我们通常会有一个缓冲区为每个partition）。

默认情况下，缓冲区可以立即发送，即使在缓冲区中有额外的未使用的空间。但是如果你想减少请求的数量，可以设置linger.ms > 0。producer会等待一段时间（单位是毫秒）之后在进行发送，以期获得更大的批量操作。例如，在上面的代码片段，设置linger.ms = 1, 可能会有100条记录被批量发送。但是，如果在1毫秒的时间内，没有跟多的数据到达缓冲区，那么这1毫秒的等待仅仅是增加了延迟，而没有达到任何正面的效果。需要注意的是，如果在短时间内，大量的数据到达缓冲区，即使 linger.ms = 0 ，仍然会发生批量操作。

buffer.memory控制提供给producer的缓冲内存总量，如果该缓冲区的写入速率长时间大于输出速率，那么这个缓冲区将耗尽。当缓冲区耗尽后，额外的发送调用将被阻塞。阻塞一段时间之后（max.block.ms ），将会抛出一个TimeoutException。

key.serializer 和 value.serializer负责把record当中key和value 分别转换为byte数组，kafka提供了一组简单的序列化class。

到此，关于“向kafka集群发布记录的kafka客户端怎么实现”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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