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本篇文章为大家展示了怎么进行kafka的异步模式分析，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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kafka的生产者可以选择使用异步方式发送数据，所谓异步方式，就是我们调用 send() 方法，并指定一个回调函数， 服务器在返回响应时调用该函数。
kafka在客户端里暴露了两个send方法，我们可以自己选择同步或者异步模式。我们来看一个kafka的生产者发送示例，有个直观的感受。这个示例是一个同步的模式。
ProducerRecord record = new ProducerRecord<>(“Kafka”, “Kafka_Products”, “测试”);//Topic Key Value
try{
Future future = producer.send(record);
future.get();//获取执行结果
} catch(Exception e) {
e.printStackTrace();
}
我们从源码层面来继续看下。
首先kafka定义了一个接口，
然后KafkaProducer实现了这两个方法，我们看下异步方法的实现逻辑。
可以看到最终是调用doSend方法，调用的时候传入一个回调。这个回调就是监听方法的执行结果的。
很多人会认为，既然是异步模式，不管结果是成功还是失败，肯定方法调用会马上返回的。那我只能告诉你，不好意思，不一定是这样。我自己就曾经踩过这个坑。
我们当时有个业务流程需要在执行完成后发送kakfa消息给某个业务方，为了尽量减少影响我这个主流程的执行时间，采用了异步方式发送kafka消息。在使用中，因为配错了kafka的TOPIC信息，发现流程阻塞发送消息这里长达6秒（kafka默认的发送超时时间）。
究竟为啥异步方式还会阻塞呢？我们继续看源码。
不管是同步模式还是异步模式，最终都会调用到doSend方法，注意看上图中的waitOnMetadata方法，我上面说的阻塞的情况就是阻塞在这个方法里。那我们继续看这个方法。
通过代码中的注释我们大概能了解这个方法的功能，不过我这里还是要解释下。（防止有人看不懂英文，哈哈）
waitOnMetadata获取当前的集群元数据信息，如果缓存有，并且分区没有超过指定分区范围则缓存返回，否则触发更新，等待新的metadata。这个等待的操作在下面这行代码：
metadata.awaitUpdate(version, remainingWaitMs);
然后就继续跟喽，
这个方法很好理解，就是一直在等一个条件，这个条件达到了就返回，否则一直等待超时退出。而这个条件就是当前的版本号要大于上个版本号。
那么谁来更新版本号呢？就是我们前面提到的sender线程。当我们的topic配置错误的时候导致metadata一直无法更新，然后一直等到超时。
上述内容就是怎么进行kafka的异步模式分析，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注创新互联行业资讯频道。