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从我的OneNote copy过来，格式似乎有点问题，懒得整了。将就着看吧，各位。
Kafka提供了Producer类作为java producer的api，该类有sync和async两种发送方式。
默认是sync方式，即producer的调用类在消息真正发送到队列中去以后才返回，其工作原理如下：
new Producer
当我们new了一个kafka java api提供的Producer类时，其底层，实际会产生两个核心类的实例：Producer(Scala的，不是java api提供的那个)、DefaultEventHandler。在创建的同时，会默认new一个ProducerPool，即我们每new一个java的Producer类，就会有一个scala的Producer、EventHandler和ProducerPool！
producer.send()
当我们调用java的producer.send方法时，底层调用scala的Producer的send方法，其内部其实调的是eventhandler.handle(message)方法。
- eventHandler会首先序列化该消息，
eventHandler.serialize（events）
- 然后会根据传入的broker信息、topic信息，去取最新的该topic的metadata信息
BrokerPartitionInfo.updateInfo
| -> ClientUtils.fetchTopicMetadata //创建一个topicMetadataRequest，并随机的选取传入的broker信息中任何一个去取metadata，直到取到为止
| -> val producer: SyncProducer = ProducerPool.createSyncProducer(producerConfig, shuffledBrokers(i)) //对随机选到的broker会创建一个SyncProducer
| -> SyncProducer.send //发送topicMetadataRequest到该broker去取metadata，获得该topic所对应的所有的broker信息
看到这里也就明白了为什么kafka的api里面并不要求你提供完整的整个kafka集群的broker信息，而是任选一个或几个。因为在这里它会去你提供的broker取该topic的最新的所有的broker信息。
这里要注意的是，用于发送topicMetadataRequest的SyncProducer虽然是用ProducerPool.createSyncProducer方法建出来的，但用完并不还回pool，而是直接Close，所以会发现有INFO log打出来
[INFO] <main> Connected toxxx.xxx.xxx.xxx:9092 for producing
[INFO] <main> Disconnecting fromxxx.xxx.xxx.xxx:9092
注意：
这个刷新metadata并不仅在第一次初始化时做。为了能适应kafka broker运行中因为各种原因挂掉、paritition改变等变化，eventHandler会定期的再去刷新一次该metadata，刷新的间隔用参数topic.metadata.refresh.interval.ms定义，默认值是10分钟。
这里有三点需要强调：
- 不调用send, 不会建立socket，不会去定期刷新metadata
- 在每次取metadata时，kafka会单独开一个socket去取metadata，开完再关掉。
- 根据取得的最新的完整的metadata，刷新Pool中到broker的连接(第一次建立时，pool里面是空的)
- 每10分钟的刷新会直接重新把到每个broker的socket连接重建，意味着在这之后的第一个请求会有几百毫秒的延迟。如果不想要该延迟，把topic.metadata.refresh.interval.ms值改为-1，这样只有在发送失败时，才会重新刷新。Kafka的集群中如果某个partition所在的broker挂了，可以检查错误后重启重新加入集群，手动做rebalance，producer的连接会再次断掉，直到rebalance完成，那么刷新后取到的连接着中就会有这个新加入的broker。
在ClientUtils.fetchTopicMetadata调用完成后，回到BrokerPartitionInfo.updateInfo继续执行，在其末尾，pool会根据上面取得的最新的metadata建立所有的SyncProducer，即Socket通道producerPool.updateProducer(topicsMetadata)
注意：
在ProducerPool中，SyncProducer的数目是由该topic的partition数目控制的，即每一个SyncProducer对应一个broker，内部封了一个到该broker的socket连接。
每次刷新时，会把已存在SyncProducer给close掉，即关闭socket连接，然后新建SyncProducer，即新建socket连接，去覆盖老的。
如果不存在，则直接创建新的。
- 然后，才是真正发送数据
dispatchSerializedData（outstandingProduceRequests）
- 如果发送失败，会进行重试。重试时，又会刷新metadata，而kafka的leader选举需要一定的时间，所以这次刷新可能需要等待，最大等待时间由参数retry.backoff.ms（默认为100）定义。
重试最大次数由参数message.send.max.retries定义默认为3
async方式通过参数producer.type控制，例子：
Properties p = new Properties();
props.put("producer.type", "async");
ProducerConfig config = new ProducerConfig(props);
producer = new Producer<String, byte[]>(config);
async方式与sync方式的不同在于，在初始化scala的producer时，会创建一个ProducerSendThread对象。然后，在调用send时，它并不是直接调用eventHandler.handle方法，而是把消息放入一个长度由queue.buffering.max.messages参数定义的队列（默认10000），当队列满足以下两种条件时，会由ProducerSendThread触发eventHandler.handle方法，把队列中的消息作为一个batch发送
- 时间超过queue.buffering.max.ms定义的值，默认5000ms
- 队列中当前消息个数超过batch.num.messages定义的值，默认200
结论：
1. Kafka提供的java api中的Producer，底层只是维护该topic到每个broker的连接，并不是一个传统意义上的连接池。在使用sync方式时，我们应该自己实现一个连接池，里面包含若干Producer对象，以实现最大化写入效率。我自己写了一个简单的：https://github.com/EdisonXu/simple-kafka-producer-pool
2. 在写入的数据频率不高或要求获得写入结果时，应使用sync方式，否则会因async的等待时间引入额外的延迟
3. 在写入的数据频率很高时，应使用async方式，以batch的形式写入，获得最大效率