kafka客戶端發布record(消息)到kafka集群。
新的生產者是線程安全的，在線程之間共享單個生產者實例，通常單例比多個實例要快。
一個簡單的例子，使用producer發送一個有序的key/value(鍵值對)，放到java的main方法里就能直接運行，
Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("acks", "all"); props.put("retries", 0); props.put("batch.size", 16384); props.put("linger.ms", 1); props.put("buffer.memory", 33554432); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props); for(int i = 0; i < 100; i++) producer.send(new ProducerRecord<String, String>("my-topic", Integer.toString(i), Integer.toString(i))); producer.close(); 生產者的緩沖空間池保留尚未發送到服務器的消息，后台I/O線程負責將這些消息轉換成請求發送到集群。如果使用后不關閉生產者，則會泄露這些資源。
send()方法是異步的，添加消息到緩沖區等待發送，並立即返回。生產者將單個的消息批量在一起發送來提高效率。
ack是判別請求是否為完整的條件（就是是判斷是不是成功發送了）。我們指定了“all”將會阻塞消息，這種設置性能最低，但是是最可靠的。
retries，如果請求失敗，生產者會自動重試，我們指定是0次，如果啟用重試，則會有重復消息的可能性。
producer(生產者)緩存每個分區未發送消息。緩存的大小是通過 batch.size 配置指定的。值較大的話將會產生更大的批。並需要更多的內存（因為每個“活躍”的分區都有1個緩沖區）。
默認緩沖可立即發送，即遍緩沖空間還沒有滿，但是，如果你想減少請求的數量，可以設置linger.ms大於0。這將指示生產者發送請求之前等待一段時間，希望更多的消息填補到未滿的批中。這類似於TCP的算法，例如上面的代碼段，可能100條消息在一個請求發送，因為我們設置了linger(逗留)時間為1毫秒，然后，如果我們沒有填滿緩沖區，這個設置將增加1毫秒的延遲請求以等待更多的消息。需要注意的是，在高負載下，相近的時間一般也會組成批，即使是 linger.ms=0。在不處於高負載的情況下，如果設置比0大，以少量的延遲代價換取更少的，更有效的請求。
buffer.memory 控制生產者可用的緩存總量，如果消息發送速度比其傳輸到服務器的快，將會耗盡這個緩存空間。當緩存空間耗盡，其他發送調用將被阻塞，阻塞時間的閾值通過max.block.ms設定，之后它將拋出一個TimeoutException。
key.serializer和value.serializer示例，將用戶提供的key和value對象ProducerRecord轉換成字節，你可以使用附帶的ByteArraySerializaer或StringSerializer處理簡單的string或byte類型。
send()
public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K,V> record,Callback callback) 異步發送一條消息到topic，並調用callback（當發送已確認）。
send是異步的，並且一旦消息被保存在等待發送的消息緩存中，此方法就立即返回。這樣並行發送多條消息而不阻塞去等待每一條消息的響應。
發送的結果是一個RecordMetadata，它指定了消息發送的分區，分配的offset和消息的時間戳。如果topic使用的是CreateTime，則使用用戶提供的時間戳或發送的時間（如果用戶沒有指定指定消息的時間戳）如果topic使用的是LogAppendTime，則追加消息時，時間戳是broker的本地時間。
由於send調用是異步的，它將為分配消息的此消息的RecordMetadata返回一個Future。如果future調用get()，則將阻塞，直到相關請求完成並返回該消息的metadata，或拋出發送異常。
如果要模擬一個簡單的阻塞調用，你可以調用get()方法。
byte[] key = "key".getBytes(); byte[] value = "value".getBytes(); ProducerRecord<byte[],byte[]> record = new ProducerRecord<byte[],byte[]>("my-topic", key, value) producer.send(record).get(); 完全無阻塞的話,可以利用回調參數提供的請求完成時將調用的回調通知。
ProducerRecord<byte[],byte[]> record = new ProducerRecord<byte[],byte[]>("the-topic", key, value); producer.send(myRecord, new Callback() { public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) { if(e != null) e.printStackTrace(); System.out.println("The offset of the record we just sent is: " + metadata.offset()); } }); 發送到同一個分區的消息回調保證按一定的順序執行，也就是說，在下面的例子中 callback1 保證執行 callback2 之前：
producer.send(new ProducerRecord<byte[],byte[]>(topic, partition, key1, value1), callback1); producer.send(new ProducerRecord<byte[],byte[]>(topic, partition, key2, value2), callback2); 注意：callback一般在生產者的I/O線程中執行，所以是相當的快的，否則將延遲其他的線程的消息發送。如果你需要執行阻塞或計算昂貴（消耗）的回調，建議在callback主體中使用自己的Executor來並行處理。