这一部分主要是从客户端使用的角度来理解
Kakfa
的重要机制。重点依然是要建立自己脑海中的
Kafka
消费模型。Kafka
的
HighLevel API
使用是非常简单的，所以梳理模型时也要尽量简单化，主线清晰，细节慢慢扩展。
一、从基础的客户端说起
Kafka
提供了非常简单的客户端
API
。只需要引入一个
Maven
依赖即可：
1
、消息发送者主流程
然后可以使用
Kafka
提供的
Producer
类，快速发送消息。
整体来说，构建
Producer
分为三个步骤：
1.
设置
Producer
核心属性
：
Producer
可选的属性都可以由
ProducerConfig
类管理。比如
ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG
属性，显然就是指发送者要将消息发到哪个
Kafka
集群上。这是每个Producer
必选的属性。在
ProducerConfig
中，对于大部分比较重要的属性，都配置了对应的DOC
属性进行描述。
2.
构建消息
：
Kafka
的消息是一个
Key-Value
结构的消息。其中，
key
和
value
都可以是任意对象类型。其中，key
主要是用来进行
Partition
分区的，业务上更关心的是
value
。
3.
使用
Producer
发送消息。
：通常用到的就是单向发送、同步发送和异步发送者三种发送方式。
2
、消息消费者主流程
接下来可以使用
Kafka
提供的
Consumer
类，快速消费消息。
整体来说，
Consumer
同样是分为三个步骤：
1.
设置
Consumer
核心属性
：可选的属性都可以由
ConsumerConfig
类管理。在这个类中，同样对于大部分比较重要的属性，都配置了对应的DOC
属性进行描述。同样
BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG
是必须设置的属性。
2.
拉取消息
：
Kafka
采用
Consumer
主动拉取消息的
Pull
模式。
consumer
主动从
Broker
上拉取一批感兴趣的消息。
3.
处理消息，提交位点
：消费者将消息拉取完成后，就可以交由业务自行处理对应的这一批消息了。只是消费者需要向Broker
提交偏移量
offset
。如果不提交
Offset
，
Broker
会认为消费者端消息处理失败了，还会重复进行推送。
Kafka
的客户端基本就是固定的按照这三个大的步骤运行。在具体使用过程中，最大的变数基本上就是给生产者和消费者的设定合适的属性。这些属性极大的影响了客户端程序的执行方式。
