Kafka -- 消息写入消息累加器流程
kafka在消息指定好分区后，并没有直接把消息发出去，而是把消息存放在内存中，再分批发出去，这样就减少了网络传输的次数，减少了网络的开销，整体的效率就会得到了很大的提升。管理消息的内存叫做RecordAccumulator，即消息累加器。
batches
上一章我们已经知道了消息是往哪个partition发的，所以topic和partition就会组成一个TopicPartition对象。
如果一个topic有3个partition，那就会有3个TopicPartition，这3个TopicPartition在消息累加器里，就有对应的3个队列Deque，这个信息，存放在数据结构为CopyOnWriteMap的batches中。
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当然RecordAccumulator一开始的时候，肯定是没有对应的Deque，比如topic1+0的TopicPartition刚准备往Deque扔数据的时候，就会看看是否有这个TopicPartition对应的Deque，如果有，就拿出来用，如果没有，就会创建一个。
Deque和是TopicPartition在RecordAccumulator是以map来做映射关系的，由于get的时候比较多，put的时候时候比较少，是一个写少读多的 场景，所以这个map是CopyOnWriteMap的结构，在put的时候会先复制再写，导致内存有一定的消耗，但是对于get来说，由于没有加锁，而且是线程安全的，性能就大大的提升。
RecordBatch
Deque队列里存放的并不是消息本身，而是一个个封装消息的RecordBatch，每个RecordBatch默认大小为16k，由batch.size进行设置。
如果第一个消息封装后有4k，第二个消息封装后有10k，那这两个消息是放在同一个RecordBatch的。
如果消息的大小超过了默认的16k，那这个RecordBatch的大小就是以实际的大小为准。
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BufferPool
上面的内存空间并不是可以一直申请的，他有一个总的空间，默认大小为32M，由buffer.memory进行设置。
内存空间通过BufferPool进行管理，每次申请一个新的RecordBatch，都要看看当前已用的空间+当前申请的RecordBatch是不是小于32M，如果小，那就可以一直申请。
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【Kafka -- 消息写入消息累加器流程】BufferPool里面也有一个Deque队列，当大小为16k的RecordBatch用完的时候，就会把这个空间存放在BufferPool的Deque里，当申请内存的时候，就可以直接从Deque里拿出来。这样做的目的是为了防止重复的创建对象，进而引起垃圾回收。
如果申请的时候，32M的内存都被消耗完了，此时就会阻塞在这里，等有空间归还了，会被唤醒继续申请内存了。
如果RecordBatch的大小并不等于16k，那他此时是没有办法回收到BufferPool的Deque里，所以只能等着垃圾回收，所以我们使用kafka的时候，batch.size的大小要根据业务需要进行扩大，比如我们基本都是发送500k的数据，BufferPool的Deque实际上并没有起到什么作用，JVM还会一直进行垃圾回收。
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