Kafka producer在設計上要比consumer簡單，不涉及復雜的組管理操作，每個producer都是獨立進行工作的，與其他producer實例之間沒有關聯。Producer的主要功能就是向某個topic的某個分區發送消息，所以首先要確認向topic的哪個分區寫入消息——即分區器(partitioner)的功能。Kafka producer提供了一個默認的分區器。對於每條待發送的消息而言，如果該消息指定了key，則partitioner會根據key的哈希值來選擇目標分區，將具有相同key的所有消息都路由到相同的分區中；若該消息未指定key，則partitioner使用輪詢的方式確認目標分區。另外producer的API賦予了用戶自行指定目標分區的權力，即用戶可以在消息發送時跳過partitioner直接指定到要發送到的分區。
另外producer也允許用戶實現自定義的分區策略而非使用默認的partitioner。
確認分區后，producer要做的第二件事是尋找該分區對應的leader，也就是該分區leader副本所在的Kafka broker。每個topic分區都由若干個副本組成，其中一個副本充當leader角色，只有leader能響應clients發送的請求，剩下的副本中有一部分副本會與leader副本保持同步，即所謂的ISR(In-Sync Replicas, 副本同步隊列)。因此，在發送消息時，producer可以有多種選擇來實現消息發送，例如不等待任何副本的響應便返回成功，或者只是等待leader副本響應寫入操作后再返回成功。
補充副本概念：
副本（Replication）：
同一個partition可能會有多個replication（對應server.properties 配置中的 default.replication.factor=N）。沒有replication的情況下，一旦broker 宕機，其上所有 patition 的數據都不可被消費，同時producer也不能再將數據存於其上的patition。引入replication之后，同一個partition可能會有多個replication，而這時需要在這些replication之間選出一個leader，producer和consumer只與這個leader交互，其它replication作為follower從leader 中復制數據。
Producer寫入流程：
1）producer先從zookeeper的 “/brokers/…/state”節點找到該partition的leader
2）producer將消息發送給該leader
3）leader將消息寫入本地log
4）followers從leader pull消息，寫入本地log后向leader發送ACK
5）leader收到所有ISR中的replication的ACK后，增加HW（high watermark，最后commit 的offset）並向producer發送ACK
Producer發送消息：
在Java版代碼中，producer首先使用一個線程(用戶主線程，也就是用戶啟動producer的線程)將待發送的消息封裝進一個ProducerRecord類實例，然后將其序列化之后發送給partitioner，再由后者確定了目標分區后一同發送到位於producer程序中的一塊內存緩沖池中。而producer的另一個工作線程(I/O發送線程，也稱Sender線程)則負責實時地從該緩沖區中提取准備就緒的消息封裝進一個批次(batch),統一發送給對應的broker。
Kafka producer發送消息的主方法是send方法，producer在底層完全實現了異步化發送，並且通過Java提供的Future同時實現了同步發送和異步發送+回調(Callback)(默認異步)兩種發送方式。最后producer程序結束時需要關閉producer。
acks參數(用來平衡吞吐量與可靠性)：
producers可以一步的並行向kafka發送消息，但是通常producer在發送完消息之后會得到一個響應，返回的是offset值(metadata)或者發送過程中遇到的錯誤(exception)。這其中有個非常重要的參數“request.required.acks”，這個參數決定了producer要求leader partition收到確認的副本個數：
如果acks設置為0，表示producer不會等待broker的響應，所以，producer無法知道消息是否發生成功，這樣有可能導致數據丟失，但同時，acks值為0會得到最大的系統吞吐量。一般這種情況下允許消息丟失，如統計服務器日志等；
若acks設置為1，表示producer會在leader partition收到消息時得到broker的一個確認，這樣會有更好的可靠性，因為客戶端會等待知道broker確認收到消息。此時，當發送消息時，leader broker僅將該消息寫入本地日志，然后便發送響應結果給producer，而無需等待ISR中其他副本寫入該消息；
若設置為-1或者all，producer會在所有備份的partition收到消息時得到broker的確認，這個設置可以得到最高的可靠性保證。此時，當發送消息時，leader broker不僅會將消息寫入本地日志，同時還會等待ISR中所有其他副本都成功寫入它們各自的本地日志后，才發送響應結果給producer。
buffer.memory參數：
指定producer端用於緩存消息的緩沖區的大小，單位是字節，默認32M，采用異步發送消息的架構，Java版Producer啟動時會首先創建一塊內存緩沖區用於保存待發送消息，然后由另一個專屬線程負責從緩沖區中讀取消息執行真正的發送，這部分內存空間的大小就是由buffer.memory參數指定。該參數指定的內存大小幾乎可以認為是producer程序使用的內存大小，若producer程序要給很多分區發送消息，那么就需要仔細設置該參數防止過小的內存緩沖區降低了producer程序整體的吞吐量。
batch.size參數：
batch.size是producer調優吞吐量與延時性能最重要的參數之一，producer會將發往同一分區的多條消息封裝進一個batch中，當batch滿了或者batch沒滿(linger.ms參數=0，默認消息立即發送)producer會發送該batch。
Batch小，吞吐量低，延時低，Batch大，吞吐量高，延時高
Batch.size默認為16KB。
request.timeout.ms參數：
當producer發送請求給broker后，broker需要在規定時間范圍內將處理結果返回給producer。超時時間默認30s。
自定義分區機制：
- 在producer程序中創建一個類，實現org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner接口，主要分區邏輯在Partitioner.partition中實現。入參(topic, key, keyBytes, value, valueBytes, Cluster);
- 在用於構造KafkaProducer的Properties對象中設置partitioner.class參數。
序列化：
網絡上發送數據都是以字節的形式，kafka也不例外，Apache Kafka支持用戶給broker發送各種類型消息，如字符串、整數、數組或任意對象類型，序列化器serializer負責在producer發送前將消息轉換成字節數組；解序列化器deserializer則用於將consumer接收到的字節數組轉換成相應的對象。