kafka 客户端 producer 配置参数
| 属性 | 描述 | 类型 | 默认值 |
|---|---|---|---|
| bootstrap.servers | 用于建立与kafka集群的连接，这个list仅仅影响用于初始化的hosts，来发现全部的servers。 格式：host1:port1,host2:port2,…，数量尽量不止一个，以防其中一个down了 |
list | |
| acks | Server完成 producer request 前需要确认的数量。acks=0时，producer不会等待确认，直接添加到socket等待发送；acks=1时，等待leader写到local log就行；acks=all或acks=-1时，等待isr中所有副本确认（注意：确认都是 broker 接收到消息放入内存就直接返回确认，不是需要等待数据写入磁盘后才返回确认，这也是kafka快的原因） |
string | 1 |
| buffer.memory | Producer可以用来缓存数据的内存大小。该值实际为RecordAccumulator类中的BufferPool，即Producer所管理的最大内存。 如果数据产生速度大于向broker发送的速度，producer会阻塞 max.block.ms，超时则抛出异常 |
long | 33554432 |
| compression.type | Producer用于压缩数据的压缩类型，取值：none, gzip, snappy, or lz4 |
string | none |
| batch.size | Producer可以将发往同一个Partition的数据做成一个Produce Request发送请求，即Batch批处理，以减少请求次数，该值即为每次批处理的大小。 另外每个Request请求包含多个Batch，每个Batch对应一个Partition，且一个Request发送的目的Broker均为这些partition的leader副本。 若将该值设为0，则不会进行批处理 |
int | 16384 |
| linger.ms | Producer默认会把两次发送时间间隔内收集到的所有Requests进行一次聚合然后再发送，以此提高吞吐量，而linger.ms则更进一步，这个参数为每次发送增加一些delay，以此来聚合更多的Message。 官网解释翻译：producer会将request传输之间到达的所有records聚合到一个批请求。通常这个值发生在欠负载情况下，record到达速度快于发送。但是在某些场景下，client即使在正常负载下也期望减少请求数量。这个设置就是如此，通过人工添加少量时延，而不是立马发送一个record，producer会等待所给的时延，以让其他records发送出去，这样就会被聚合在一起。这个类似于TCP的Nagle算法。该设置给了batch的时延上限：当我们获得一个partition的 batch.size大小的records，就会立即发送出去，而不管该设置；但是如果对于这个partition没有累积到足够的record，会linger指定的时间等待更多的records出现。该设置的默认值为0(无时延)。例如，设置linger.ms=5，会减少request发送的数量，但是在无负载下会增加5ms的发送时延。 |
long | 0 |
| max.request.size | 请求的最大字节数。这也是对最大消息大小的有效限制。注意：server具有自己对消息大小的限制，这些大小和这个设置不同。此项设置将会限制producer每次批量发送请求的数目，以防发出巨量的请求。 | int | 1048576 |
| receive.buffer.bytes | TCP的接收缓存 SO_RCVBUF 空间大小，用于读取数据 | int | 32768 |
| request.timeout.ms | client等待请求响应的最大时间,如果在这个时间内没有收到响应，客户端将重发请求，超过重试次数发送失败 | int | 30000 |
| send.buffer.bytes | TCP的发送缓存 SO_SNDBUF 空间大小，用于发送数据 | int | 131072 |
| timeout.ms | 指定server等待来自followers的确认的最大时间，根据acks的设置，超时则返回error |
int | 30000 |
| max.in.flight.requests.per.connection | 在block前一个connection上允许最大未确认的requests数量。 当设为1时，即是消息保证有序模式，注意：这里的消息保证有序是指对于单个Partition的消息有顺序，因此若要保证全局消息有序，可以只使用一个Partition，当然也会降低性能 |
int | 5 |
| metadata.fetch.timeout.ms | 在第一次将数据发送到某topic时，需先fetch该topic的metadata，得知哪些服务器持有该topic的partition，该值为最长获取metadata时间 | long | 60000 |
| reconnect.backoff.ms | 连接失败时，当我们重新连接时的等待时间 | long | 50 |
| retry.backoff.ms | 在重试发送失败的request前的等待时间，防止若目的Broker完全挂掉的情况下Producer一直陷入死循环发送，折中的方法 | long | 100 |
其余参数（注：以下均为默认值）
# metrics系统维护可配置的样本数量，在一个可修正的window size
metrics.sample.window.ms=30000
# 用于维护metrics的样本数
metrics.num.samples=2
# 类的列表，用于衡量指标。实现MetricReporter接口
metric.reporters=[]
# 强制刷新metadata的周期，即使leader没有变化
metadata.max.age.ms=300000
# 与broker会话协议，取值：LAINTEXT, SSL, SASL_PLAINTEXT, SASL_SSL
security.protocol=PLAINTEXT
# 分区类，实现Partitioner接口
partitioner.class=class org.apache.kafka.clients.producer.internals.DefaultPartitioner
# 控制block的时长，当buffer空间不够或者metadata丢失时产生block
max.block.ms=60000
# 关闭达到该时间的空闲连接
connections.max.idle.ms=540000
# 当向server发出请求时，这个字符串会发送给server，目的是能够追踪请求源
client.id=""
# 发生错误时，重传次数。当开启重传时，需要将`max.in.flight.requests.per.connection`设置为1，否则可能导致失序
retries=0
# key 序列化方式，类型为class，需实现Serializer interface
key.serializer=
# value 序列化方式，类型为class，需实现Serializer interface
value.serializer=
