alpakka项目是一个基于akka-streams流处理编程工具的scala/java开源项目，通过提供connector连接各种数据源并在akka-streams里进行数据处理。alpakka-kafka就是alpakka项目里的kafka-connector。对于我们来说：可以用alpakka-kafka来对接kafka，使用kafka提供的功能。或者从另外一个角度讲：alpakka-kafka就是一个用akka-streams实现kafka功能的scala开发工具。
alpakka-kafka提供了kafka的核心功能：producer、consumer，分别负责把akka-streams里的数据写入kafka及从kafka中读出数据并输入到akka-streams里。用akka-streams集成kafka的应用场景通常出现在业务集成方面：在一项业务A中产生一些业务操作指令写入kafka，然后通过kafka把指令传送给另一项业务B，业务B从kafka中获取操作指令并进行相应的业务操作。如：有两个业务模块：收货管理和库存管理，一方面收货管理向kafka写入收货记录。另一头库存管理从kafka中读取收货记录并更新相关库存数量记录。注意，这两项业务是分别操作的。在alpakka中，实际的业务操作基本就是在akka-streams里的数据处理（transform），其实是典型的CQRS模式：读写两方互不关联，写时不管受众是谁，如何使用、读者不关心谁是写方。这里的写和读两方分别代表kafka里的producer和consumer。
本篇我们先介绍alpakka-kafka的producer功能及其使用方法。如前所述：alpakka是用akka-streams实现了kafka-producer功能。alpakka提供的producer也就是akka-streams的一种组件，可以与其它的akka-streams组件组合形成更大的akka-streams个体。构建一个producer需要先完成几个配件类构成：
1、producer-settings配置：alpakka-kafka在reference.conf里的akka.kafka.producer配置段落提供了足够支持基本运作的默认producer配置。用户可以通过typesafe config配置文件操作工具来灵活调整配置
2、de/serializer序列化工具：alpakka-kafka提供了String类型的序列化/反序列化函数，可以直接使用
4、bootstrap-server：一个以逗号分隔的kafka-cluster节点ip清单文本
下面是一个具体的例子：
implicit val system = ActorSystem("kafka_sys") val bootstrapServers = "localhost:9092" val config = system.settings.config.getConfig("akka.kafka.producer") val producerSettings = ProducerSettings(config, new StringSerializer, new StringSerializer) .withBootstrapServers(bootstrapServers)