前言
Mysql的鎖機制确實非常重要，是以在這裡做一個全面的總結整理，便于以後的查閱，也分享給大家。
Mysql的鎖機制還是有點難了解的，是以這篇文章采用圖文結合的方式講解難點，幫助大家了解，講解的主要内容如下圖的腦圖所示，基本涵蓋了Mysql鎖機制的所有知識點。
本文腦圖
思考
前面提到 Kafka 幫我們實作了各個版本的生産者代碼，其實他也可以完全不提供這份代碼，因為核心的隊列的功能已經實作了，這些用戶端的代碼也可以完全交由使用者自己實作。
那麼假如沒有官方代碼，我們又該實作一些什麼功能，有哪些接口，哪些方法，以及如何組織這些代碼呢。帶着這樣的問題我們一起來思考一下！一般對于這種帶有資料流轉的設計，我會從 由誰産生？ 什麼資料？ 通往哪去？ 如何保證通路可靠？ 這幾個方面來考慮。
消息自然是通過應用程式構造出來并提供給生産者，生産者首先要知道需要将消息發送到哪個 Broker 的哪個 Topic，以及 Topic 的具體 Partition 。那麼必然需要配置用戶端的 Broker叢集位址 ，需要發送的 Topic 名稱 ，以及 消息的分區政策 ，是指定到具體的分區還是通過某個 key hash 到不同的分區。
知道了消息要通往哪，還需要知道發送的是什麼格式的消息，是字元串還是數字或是被序列化的二進制對象。 消息序列化 将需要消息序列化成位元組數組才友善在網絡上傳輸，是以要配置生産者的消息序列化政策，最好是可以通過傳遞枚舉或者類名的方式自動構造序列化器，便于後續序列化過程的擴充。
消息隊列常常用于多個系統之間的異步調用，那麼這種調用關系就沒有強實時依賴。由于發消息到 Kafka 會産生 網絡 I/O ，相對來說比較耗時，那麼消息發送這一動作除了同步調用， 是否也可以設定為異步，提高生産者的吞吐呢? 。并且大量消息發送場景, 我們可以設定一個視窗，視窗可以是時間次元也可以是消息數量次元，将消息積攢起來批次發送，減少網絡 I/O 次數，提高吞吐量。
最後呢為了保證消息可以最大程度的成功發送到 Broker ，我們還需要一些 失敗重試機制 ，例如失敗後放到重試隊列中，隔一段時間嘗試再次發送。
理清思路
通過上面的分析，我們會有一個大緻的認識，應該會有哪些方法，以及底層的大緻的設計會分為哪幾個部分。但是不夠清楚，不夠明晰。
首先總結一下實作用戶端的幾個要點在于：
- 配置 Broker 基礎資訊：叢集位址、Topic、Partition
- 消息序列化，通過可擴充的序列化器實作
- 消息異步寫入緩沖區，網絡 I/O 線程實作消息發送
- 消息發送的失敗重試機制
話不多說，用一張圖畫出各個核心子產品以及他們之間的互動順序：
使用者設定 Kafka 叢集資訊，生産者從 Kafka Broker 上拉取 可用 Kafka 節點、Topic 以及 Partition 對應關系。緩存到生産者成員變量中，如果 Broker 叢集有擴容，或者有機器下線需要重新擷取這些服務資訊。
用戶端根據使用者設定的序列化器，對消息進行序列化，之後異步的将消息寫入到用戶端緩沖區。緩沖區内的消息到達一定的數量或者到達一個時間視窗後，網絡 I/O 線程将消息從緩沖區取走，發送到 Broker 。
以上就是我對于一個 Kafka 生産者實作的思考，接下來看看官方的代碼設計與我們的思路有何差别，他又是為什麼這麼設計。
官方設計
其實經過上面的思考和整理，我們的設計已經非常接近 Kafka 的官方設計了，官方的子產品拆分的更加細緻，功能更加獨立。
核心元件
首先看一眼 KafkaProducer 類中有哪些成員變量，這些變量就是 Producer 的核心元件。
其中核心字段的解釋如下：
clinetId ：辨別發送者Id
metric ：統計名額
partitioner ：分區器作用是決定消息發到哪個分區。有 key 則按照 key 的 hash ，否則使用 roundrobin
key/value Serializer ：消息 key/value 序列化器
interceptors ：發送之前/後對消息的統一處理
maxRequestSize ：可以發送的最大消息，預設值是1M，即影響一個消息 Record 的大小，此值在服務端也是有限制的。
maxBlockTimeMs ：buffer滿了或者等待metadata資訊的，逾時的補償機制
accumulator ：累積緩沖器
networkClient ：包裝的網絡層
sender ：網絡 I/O 線程
發送流程
發送一條消息的時候，資料又是怎樣在這些元件之間進行流轉的呢？
Producer調用 send 方法後，在從 Broker 擷取的 Metadata 有效情況下，經過攔截器和序列化後，被分區器放到了一個緩沖區的特定位置，緩沖區由一個 ConcurrentHashMap 構成，key 為主題分區，value 是一個 deque 存放消息緩存塊。從用戶端角度來看如果無需關心發送結果，發送流程就已經結束了。
接下來是獨立的Sender線程負責從緩沖中擷取足量的資料調用 Network Client 封裝層去真正發送資料，這裡使用了 Java8 的 NIO 網絡模型發送資料。
可以看到整個邏輯的關鍵點在于 RecordAccumulator 如何進行消息緩存，一般的成熟架構和中間件中都會有一套自己的記憶體管理機制，比如 Netty 也有一套複雜而又精妙的記憶體管理抽象層，這裡的緩沖區也是一樣的道理，主要需要去看看 Kafka 如何去做記憶體管理。
另外需要關注 Sender 從緩沖裡以什麼樣的邏輯擷取資料，來達到盡量少的網絡互動發送盡量多的資料。還有網絡失敗又是如何保證資料的可靠性的。這個地方也是我們的設計和官方實作的差距，對于網絡 I/O 的精心優化。
目前的篇幅已經比較長了，為了大家友善閱讀了解，本篇主要從和大家一起思考如何設計一個 Kafka Producer 以及官方是如何實作的，我們之間的差距是什麼，更需要關注的點是什麼。通過自己的思考和對比更加能認識到不足學習到新的點！
解，本篇主要從和大家一起思考如何設計一個 Kafka Producer 以及官方是如何實作的，我們之間的差距是什麼，更需要關注的點是什麼。通過自己的思考和對比更加能認識到不足學習到新的點！