1.1 消息发送核心流程
1.2 生产者初始化主要过程
1、设置分区器
2、设置重试机制 retry.backoff.ms，默认100ms
3、设置序列化器
4、设置拦截器（国过滤器），意义不大
5、设置获取元数据metadata（每隔5min自动更新一下元数据）
6、设置单条消息大小，超过这个值消息就不能发送过去，默认1M，实际生产环境比这个要大（经验值10M）
7、设置压缩方式，提高吞吐量，相应的会消耗CPU
8、设置缓存大小，默认32M，一般够用
9、初始化一个管理网络的组件 NetWorkClient（几个重要的参数）
10、初始化一个发送消息的线程Sender 并 启动
acks : 0、1、-1
1.3 消息发送具体流程
kafkaProducer.send(ProducerRecord record, Callback callback)
record = new ProducerRecord<>(targetTopic, partitionId, timestamp, serializedKey, serializedValue);
1、同步等待拉取元数据
2、对key和value进行序列化
3、根据分区器选择消息应该发送的分区，前提是 record 中没有指定 partitionId
1）如果消息没有key，则按照轮询方式发送
2）如果消息有key，则按照hash(key) % partitions 方式发送
4、确认消息大小是否超过单条（默认1M）以及缓存（默认32M）大小上限
5、对每一个消息绑定一个回调函数（异步发送情况）
6、将消息放到缓存中，每个partition对应一个队列
每个队列中有多个批次，单个批次的大小 = Max(16k,单条消息大小)，但是如果单条消息>16k的话，就退化为一个消息一个批次
优化点：利用内存池-BufferPoll，避免Full GC
源码的精妙设计：Map<topicPartition，Dqueue<RecordBatch>>，key为缓存中的partition，value为相应的批次队列。这里的Map不是CurrentHasnMap，而是Kafka自己设计的一种读写分离的Map – CopyOnWriteMap，适合高并发多线程下读多(不加lock)写少(加lock)的场景。
因为只有当第一个消息过来没有相应partition时时才会创建kv，而每一个消息都会读取kv！！！
1.4 生产者内存池设计
创建批次时会申请内存池中的内存单元，在批次发送到服务端后又会归还给内存池异变进行复用。这样可以避免JVM Full GC的发生。