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mq/kafka/Spring for Apache Kafka.md

@@ -340,6 +340,49 @@ public void sendToKafka(final MyOutputData data) {
 可以通过RoutingKafkaTemplate在运行时根据目标topic的名称选定producer。
 > routing template不支持事务、execute、flush、metrics等操作，因为这些操作不知道topic名称
 
-routing template需要一个key和value分别为`java.util.regex.Pattern`和`ProducerFactory<Object, Object>`的map实例。
+routing template需要一个key和value分别为`java.util.regex.Pattern`和`ProducerFactory<Object, Object>`的map实例。该map应该是有序的，因为map会按顺序遍历（例如LinkedHashMap集合）。并且，应该在map最开始的时候指定更加具体的pattern。  
+如下示例会展示如何通过一个template向不同的topic发送消息，并且值的序列化会采用不同的序列化器：
+```java
+@SpringBootApplication
+public class Application {
+
+    public static void main(String[] args) {
+        SpringApplication.run(Application.class, args);
+    }
+
+    @Bean
+    public RoutingKafkaTemplate routingTemplate(GenericApplicationContext context,
+            ProducerFactory<Object, Object> pf) {
+
+        // Clone the PF with a different Serializer, register with Spring for shutdown
+        Map<String, Object> configs = new HashMap<>(pf.getConfigurationProperties());
+        configs.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, ByteArraySerializer.class);
+        DefaultKafkaProducerFactory<Object, Object> bytesPF = new DefaultKafkaProducerFactory<>(configs);
+        context.registerBean(DefaultKafkaProducerFactory.class, "bytesPF", bytesPF);
+
+        Map<Pattern, ProducerFactory<Object, Object>> map = new LinkedHashMap<>();
+        map.put(Pattern.compile("two"), bytesPF);
+        map.put(Pattern.compile(".+"), pf); // Default PF with StringSerializer
+        return new RoutingKafkaTemplate(map);
+    }
+
+    @Bean
+    public ApplicationRunner runner(RoutingKafkaTemplate routingTemplate) {
+        return args -> {
+            routingTemplate.send("one", "thing1");
+            routingTemplate.send("two", "thing2".getBytes());
+        };
+    }
+
+}
+```
+##### DefaultKafkaProducerFactory
+在上述template的使用示例中，创建一个KafkaTemplate需要使用ProducerFactory。  
+当不使用transaction时，默认情况下，DefaultKafkaProducerFactory创建一个单例producer，单例producer由所有客户端使用。但是，如果在template上调用了flush方法，可能会造成其使用同一producer的其他线程的延迟。  
+> DefaultKafkaProducerFactory有一个属性producerPerThread，当该属性被设置为true时，Kafka会对每一个线程都创建一个producer，以此来避免这个问题。
+
+> 当producerPerThread被设置为true时，若producer不再需要，用户代码必须在factory上调用closeThreadBoundProducer方法，这回物理的关闭producer并且将其中ThreadLocal中移除。调用reset或destroy并不会清除这些producer
+
+可以在factory创建之后，对producer properties进行更新。