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。
Kafka提供了两套客户端API，HighLevel API和LowLevel API。 HighLevel API封装了kafka的运行细
节，使用起来比较简单，是企业开发过程中最常用的客户端API。 而LowLevel API则需要客户端自己管
理Kafka的运行细节，Partition，Offset这些数据都由客户端自行管理。这层API功能更灵活，但是使
用起来非常复杂，也更容易出错。只在极少数对性能要求非常极致的场景才会偶尔使用。我们的重点
是HighLeve API 。

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。

二、从客户端属性来梳理客户端工作机制

渔与鱼：Kafka的客户端API的重要目的就是想要简化客户端的使用方式，所以对于API的使用，尽量熟练
就可以了。对于其他重要的属性，都可以通过源码中的描述去学习，并且可以设计一些场景去进行验证。其
重点，是要逐步在脑海之中建立一个Message在Kafka集群中进行流转的基础模型。
其实Kafka的设计精髓，是在网络不稳定，服务也随时会崩溃的这些作死的复杂场景下，如何保证消息的
高并发、高吞吐，那才是Kafka最为精妙的地方。但是要理解那些复杂的问题，都是需要建立在这个基础模
型基础上的。