先上图
整个producer客户端主要由两个线程组成，这两个线程分别是主线程和Sender线程。当我们调用kafkaProducer.send(KafkaRecord xxx)时，这个record会通过拦截器（如果我们有设置）、序列化器以及分区器，最后会被缓存到消息累加器（RecordAccumulator）中。然后Sender线程负责从RecordAccumulator中获取record并将其发送到kafka broker上。
所以RecordAccumulator的主要作用便是缓存待发送的消息，这样可以使Sender线程批量发送，进而减少网络传输的资源消耗以提升性能。RecordAccumulator就相当于一个缓冲池，这个池子是有大小的，我们可以通过producer端参数buffer.memory来配置，默认值是32MB 。如果producer写消息到缓冲池的速度大于了Sender线程从缓冲池取消息的速度，那么会导致producer空间不足，这时候的主线程要么被阻塞，要么抛出异常，这个取决于producer端参数max.block.ms如何配置，这个参数的默认值是60000，也就是60秒。
RecordAccumulator内部为每一个分区都维护了一个队列，队列中存放的元素是ProducerBatch。这里需要注意一下，ProducerBatch和ProducerRecord不是一样的概念，ProducerRecord就是我们自己构造出来的一个待发送的消息体，ProducerBatch包含了1个或者多个ProducerRecord，可以理解为消息的一个批次，具体ProducerBatch是如何包含多个ProducerRecord的，这个之后会在讲解Accumulator的文章中详细介绍。总之，这里我们只需要知道，当一个消息被存放到RecordAccumulator中时，首先根据主题分区到找对应的消息队列，找不到即创建一个。然后从队列的尾部取出一个ProducerBatch，向其内部追加本条消息。
之后Sender线程在从RecordAccumulator中获取缓存的消息后，会将原本<分区，Deque<ProducerBatch>>的保存形式转变为<Node, List<ProducerBatch>>的形式，其中Node代表Kafka集群的broker节点，并进一步封装成<Node, Request>的形式。我们可以这样理解，Sender线程处理完成之后就需要将消息发往具体的broker节点了，相当于是网络侧，这时候其实并不关心消息是哪个分区的，所以保存的key应该是Node才比较合适。但是RecordAccumulator中是需要接受KafkaProducer发过来的消息，相当于是在用户侧，那用户更关心的当然是消息应该发往哪个分区，并不关心应该发往哪个节点，所以保存的key应该是分区才对。
上面的图中还提到了一个InFlightRequest的概念。它的主要作用是缓存已经发出去但是还没有收到响应的请求。当然，与这个概念相关的producer参数也有一些，之后会详细介绍。
