消息发送的失败重试机制
话不多说，用一张图画出各个核心模块以及他们之间的交互顺序：
用户设定 Kafka 集群信息，生产者从 Kafka Broker 上拉取 可用 Kafka 节点、Topic 以及 Partition 对应关系。缓存到生产者成员变量中，如果 Broker 集群有扩容，或者有机器下线需要重新获取这些服务信息。
客户端根据用户设置的序列化器，对消息进行序列化，之后异步的将消息写入到客户端缓冲区。缓冲区内的消息到达一定的数量或者到达一个时间窗口后，网络 I/O 线程将消息从缓冲区取走，发送到 Broker 。
以上就是我对于一个 Kafka 生产者实现的思考，接下来看看官方的代码设计与我们的思路有何差别，他又是为什么这么设计。
官方设计
其实经过上面的思考和整理，我们的设计已经非常接近 Kafka 的官方设计了，官方的模块拆分的更加细致，功能更加独立。
核心组件
首先看一眼 KafkaProducer 类中有哪些成员变量，这些变量就是 Producer 的核心组件。
其中核心字段的解释如下：
clinetId ：标识发送者Id
metric ：统计指标
partitioner ：分区器作用是决定消息发到哪个分区。有 key 则按照 key 的 hash ，否则使用 roundrobin
key/value Serializer ：消息 key/value 序列化器
interceptors ：发送之前/后对消息的统一处理
maxRequestSize ：可以发送的最大消息，默认值是1M，即影响一个消息 Record 的大小，此值在服务端也是有限制的。
maxBlockTimeMs ：buffer满了或者等待metadata信息的，超时的补偿机制
accumulator ：累积缓冲器
networkClient ：包装的网络层
sender ：网络 I/O 线程
发送流程
发送一条消息的时候，数据又是怎样在这些组件之间进行流转的呢？
Producer调用 send 方法后，在从 Broker 获取的 Metadata 有效情况下，经过拦截器和序列化后，被分区器放到了一个缓冲区的特定位置，缓冲区由一个 ConcurrentHashMap 构成，key 为主题分区，value 是一个 deque 存放消息缓存块。从客户端角度来看如果无需关心发送结果，发送流程就已经结束了。
接下来是独立的Sender线程负责从缓冲中获取足量的数据调用 Network Client 封装层去真正发送数据，这里使用了 Java8 的 NIO 网络模型发送数据。
可以看到整个逻辑的关键点在于 RecordAccumulator 如何进行消息缓存，一般的成熟框架和中间件中都会有一套自己的内存管理机制，比如 Netty 也有一套复杂而又精妙的内存管理抽象层，这里的缓冲区也是一样的道理，主要需要去看看 Kafka 如何去做内存管理。
另外需要关注 Sender 从缓冲里以什么样的逻辑获取数据，来达到尽量少的网络交互发送尽量多的数据。还有网络失败又是如何保证数据的可靠性的。这个地方也是我们的设计和官方实现的差距，对于网络 I/O 的精心优化。
目前的篇幅已经比较长了，为了大家方便阅读理解，本篇主要从和大家一起思考如何设计一个 Kafka Producer 以及官方是如何实现的，我们之间的差距是什么，更需要关注的点是什么。通过自己的思考和对比更加能认识到不足学习到新的点！
尾声（唠叨）
这篇文章从周内就开始了，后面断断续续每天写了点，只是每天回去的确实有点晚，偶尔还给我整个失眠，精神状态不太好，周五六点多饭都没吃直接回家睡觉了，确实好困，希望下周能休息好。
这周的工作压力也很大，主要是需要推动很多上下游协同，还需要定方案。经常在想怎么交涉？怎么修改方案大家会认同？怎样说服他们？ 是压力也是锻炼，说明这方面欠缺的较多，该补！
下篇文章主要会写 KafkaProducer 的缓存内存管理机制，Meta 信息更新机制，以及网络 I/O 模型的设计。敬请期待~
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