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發送的目的就一個，將消息發到kafka集群里，整體流程如下：

如上圖，首先要有一個發送消息的主線程，也就是main線程，然后有一個讀取數據的線程sender，所有的消息先經過攔截器（一般不用，因為大數據體系中，使用flume充當攔截器更加方便），然后抵達序列化器，最后抵達分區器，然后發送消息

為什么一般不用Java的序列化器？
Java的序列化過于笨重，一條消息要附帶很多比如安全等功能的額外信息，大數據場景下，這些額外信息的負擔太重，通常在spark、flink等框架中我們會自己實現序列化

分區器會在內存中，為每一個kafka分區創建一個雙端隊列，方便消息的管理，分區器大小為默認32M，每個隊列在數據達到16k時，由sender線程讀取，當然長時間達不到16k數據的隊列，也會每隔一段時間(默認0ms)發送一次，采用默認策略則意味著每條消息都發送，在大數據場景下，應當靈活調整

隊列數據累加上限的參數與等待發送時長的兩個參數為：batch.size，linger.ms
這里其實是創建了一個32M大小的臨時內存池，數據添加到隊列就是內存池分配內存的過程，發送成功后清理數據，就是內存回歸到內存池的過程

達到拉取條件(16k或時長)的數據，sender線程會主動從分區器內存空間中拉取數據，為每一個節點創建一個請求隊列，隊列中最多等待5個請求，發送到kafka集群，kafka給予應答回應
如果發送成功，則關閉、清理該請求，同時清理掉分區器隊列中相應的數據
如果發送失敗，則重試發送，直到重試到設定的次數為止（默認重試次數為int最大值）

應答級別分三種：
0：生產者發來的消息立即應答，不需要等到落盤
1：生產者發來的消息，等到leader收到數據后應答
-1：生產者發來的消息，等到leader和備份的所有節點都收到再應答