Kafka 的生产者优秀架构设计
生产者流程概述
步骤二： 接下来要对这个对象进行序列化，因为 Kafka 的消息需要从客户端传到服务端，涉及到网络传输，所以需要实现序列。Kafka 提供了 默认的序列化机制，也支持自定义序列化（这种设计也值得我们积累，提高项目的扩展性）。
步骤三： 消息序列化完了以后，对消息要进行分区，分区的时候需要获取集群的元数据。分区的这个过程很关键，因为这个时候就决定了，我们的这条消息会被发送到 Kafka 服务端到哪个主题的哪个分区了。
步骤四： 分好区的消息不是直接被发送到服务端，而是放入了生产者的一个缓存里面。在这个缓存里面，多条消息会被封装成为一个批次（batch），默认一个批次的大小是 16K。
步骤五： Sender 线程启动以后会从缓存里面去获取可以发送的批次。
步骤六： Sender 线程把一个一个批次发送到服务端。大家要注意这个设计，在 Kafka0.8 版本以前，Kafka 生产者的设计是来一条数据，就往服务端发送一条数据，频繁的发生网络请求，结果性能很差。后面的版本再次架构演进的时候把这儿改成了批处理的方式，性能指数级的提升，这个设计值得我们积累。
接下来我们生产者这儿技术含量比较高的一个地方，前面概述那儿我们看到，一个消息被分区以后，消息就会被放到一个缓存里面，我们看一下里面具体的细节。默认缓存块的大小是 32M，这个缓存块里面有一个重要的数据结构：batches，这个数据结构是 key-value 的结果，key 就是消息主题的分区，value 是一个队列，里面存的是发送到对应分区的批次，Sender 线程就是把这些批次发送到服务端。
1
他们存储的信息的是 key-value 的结构，key 是分区，value 是要存到这个分区的对应批次（批次可能有多个，所以用的是队列），故因为是 key-value 的数据结构，所以锁定用 Map 数据结构。
2
这个 Kafka 生产者面临的是一个高并发的场景，大量的消息会涌入这个这个数据结构，所以这个数据结构需要保证线程安全，这样我们就不能使用 HashMap 这样的数据结构了。
3
这个数据结构需要支持的是读多写少的场景。读多是因为每条消息过来都会根据 key 读取 value 的信息，假如有 1000 万条消息，那么就会读取 batches 对象 1000 万次。写少是因为，比如我们生产者发送数据需要往一个主题里面去发送数据，假设这个主题有 50 个分区，那么这个 batches 里面就需要写 50 个 key-value 数据就可以了（大家要搞清楚我们虽然要写 1000 万条数据，但是这 1000 万条是写入 queue 队列的 batch 里的，并不是直接写入 batches,所以就我们刚刚说的这个场景，batches 里只需要最多写 50 条数据就可以了）。