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发送的目的就一个，将消息发到kafka集群里，整体流程如下：

如上图，首先要有一个发送消息的主线程，也就是main线程，然后有一个读取数据的线程sender，所有的消息先经过拦截器（一般不用，因为大数据体系中，使用flume充当拦截器更加方便），然后抵达序列化器，最后抵达分区器，然后发送消息

为什么一般不用Java的序列化器？
Java的序列化过于笨重，一条消息要附带很多比如安全等功能的额外信息，大数据场景下，这些额外信息的负担太重，通常在spark、flink等框架中我们会自己实现序列化

分区器会在内存中，为每一个kafka分区创建一个双端队列，方便消息的管理，分区器大小为默认32M，每个队列在数据达到16k时，由sender线程读取，当然长时间达不到16k数据的队列，也会每隔一段时间(默认0ms)发送一次，采用默认策略则意味着每条消息都发送，在大数据场景下，应当灵活调整

队列数据累加上限的参数与等待发送时长的两个参数为：batch.size，linger.ms
这里其实是创建了一个32M大小的临时内存池，数据添加到队列就是内存池分配内存的过程，发送成功后清理数据，就是内存回归到内存池的过程

达到拉取条件(16k或时长)的数据，sender线程会主动从分区器内存空间中拉取数据，为每一个节点创建一个请求队列，队列中最多等待5个请求，发送到kafka集群，kafka给予应答回应
如果发送成功，则关闭、清理该请求，同时清理掉分区器队列中相应的数据
如果发送失败，则重试发送，直到重试到设定的次数为止（默认重试次数为int最大值）

应答级别分三种：
0：生产者发来的消息立即应答，不需要等到落盘
1：生产者发来的消息，等到leader收到数据后应答
-1：生产者发来的消息，等到leader和备份的所有节点都收到再应答