没有单一的“最佳”方法可以做到这一点，它将完全取决于您的团队/组织的专业知识，以及您的项目的具体要求。
Kafka本身对信息的实际内容漠不关心。大多数时候，它只是将消息值和键看作不透明的字节数组。
不管你最终定义了什么 RawMessage 在java方面，它必须被序列化为字节数组才能生成kafka，因为这就是为什么 KafkaProducer 要求。也许它是您已经拥有的自定义字符串序列化程序，也许您可以使用jackson或类似的工具将pojo序列化为json。或者您只需发送一个巨大的逗号分隔字符串作为消息。完全由你决定。
重要的是，当消费者从kafka主题中提取消息时，他们能够正确可靠地读取消息中每个字段的数据，而不会出现任何错误、版本冲突等。现有的大多数serde/schema机制（如avro、protobuf或thrift）都会使这项工作更容易。特别复杂的事情，比如确保新消息与同一消息的先前版本向后兼容。
大多数人最终会有以下几种情况：
serde机制用于创建字节数组以生成kafka，一些流行的机制有avro、protobuf、thrift。
原始json字符串
一个巨大的字符串，具有某种内部/自定义格式，可以进行解析/分析。
一些公司使用集中式模式服务。这样，您的数据使用者就不必提前知道消息包含什么模式，他们只需下拉消息，并从服务请求相应的模式。confluent有自己的自定义模式注册解决方案，多年来一直支持avro，几周前，它正式支持protobuf。这不是必需的，如果您拥有端到端的生产者/消费者，您可能会决定自己处理序列化，但是很多人已经习惯了。
根据消息类型的不同，有时您需要压缩，因为消息可能非常重复和/或很大，因此如果您发送压缩消息，最终会节省相当多的存储和带宽，代价是一些cpu使用率和延迟。这也可以由您自己在生产者/消费者端处理，在字节数组序列化之后压缩它们，或者您可以直接在生产者端请求消息压缩（查找 compression.type 在Kafka文件中）。