Kafka 5：生产者发送配置本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路 1.acks acks=0：生产者在

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路

1.acks

acks=0： 生产者在写入消息之前不会等待任何来自服务器的响应，容易丢消息，但是吞吐量高。 acks=1： 只要集群的首领节点收到消息，生产者会收到来自服务器的成功响应。如果消息无法到达首领节点（比如首领节点崩溃，新首领没有选举出来），生产者会收到一个错误响应，为了避免数据丢失，生产者会重发消息。不过，如果一个没有收到消息的节点成为新首领，消息还是会丢失。默认使用这个配置。 acks=all： 只有当所有参与复制的节点都收到消息，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应。延迟高。

2.batch.size

当多个消息被发送同一个分区时，生产者会把它们放在同一个批次里。该参数指定了一个批次可以使用的内存大小，按照字节数计算。当批次内存被填满后，批次里的所有消息会被发送出去。但是生产者不一定都会等到批次被填满才发送，半满甚至只包含一个消息的批次也有可能被发送。缺省 16384(16k) ，如果一条消息超过了批次的大小，会写不进去

3.linger.ms

指定了生产者在发送批次前等待更多消息加入批次的时间。它和 batch.size 以先到者为先。也就是说，一旦我们获得消息的数量够 batch.size 的数量了，他将会立即发送而不顾这项设置，然而如果我们获得消息字节数比 batch.size 设置要小的多，我们需要“linger”特定的时间以获取更多的消息。这个设置默认为 0，即没有延迟，消息来了就直接发送，属于单条发送。设定 linger.ms=5，例如，将会减少请求数目，但是同时会增加 5ms 的延迟，但也会提升消息的吞吐量。

4.max.request.size

控制生产者发送请求最大大小。默认这个值为 1M，如果一个请求里只有一个消息，那这个消息不能大于 1M，如果一次请求是一个批次，该批次包含了 1000 条消息，那么每个消息不能大于 1KB。注意：broker 具有自己对消息记录尺寸的覆盖，如果这个尺寸小于生产者的这个设置，会导致消息被拒绝。这个参数和 Kafka 主机的 message.max.bytes 参数有关系。如果生产者发送的消息超过 message.max.bytes 设置的大小，就会被 Kafka 服务器拒绝。

5.buffer.memory

设置生产者内存缓冲区的大小（结合生产者发送消息的基本流程），生产者用它缓冲要发送到服务器的消息。如果数据产生速度大于向 broker 发送的速度，导致生产者空间不足，producer 会阻塞或者抛出异常。缺省 33554432 (32M)

6.retries

发送失败时，指定生产者可以重发消息的次数（缺省 Integer.MAX_VALUE）。默认情况下，生产者在每次重试之间等待 100ms，可以通过参数 retry.backoff.ms 参数来改变这个时间间隔

7.request.timeout.ms

客户端将等待请求的响应的最大时间,如果在这个时间内没有收到响应，客户端将重发请求;超过重试次数将抛异常，默认 30 秒。

8.max.block.ms

指定了在调用 send()方法或者使用 partitionsFor()方法获取元数据时生产者的阻塞时间。当生产者的发送缓冲区已满，或者没有可用的元数据时，这些方法就会阻塞。在阻塞时间达到 max.block.ms 时，生产者会抛出超时异常。缺省 60000ms

9.compression.type producer

用于压缩数据的压缩类型。默认是无压缩。正确的选项值是 none、gzip、snappy。压缩最好用于批量处理，批量处理消息越多，压缩性能越好。snappy 占用 cpu 少，提供较好的性能和可观的压缩比，如果比较关注性能和网络带宽，用这个。如果带宽紧张，用 gzip，会占用较多的 cpu，但提供更高的压缩比。

package org.example.ProducerConfig;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.example.config.BusiConst;

import java.util.Properties;

public class ConfigKafkaProducer {

    public static void main(String[] args) {
        //生产者三个属性必须指定(broker地址清单、key和value的序列化器)
        Properties properties = new Properties();
        properties.put("bootstrap.servers","192.168.42.111:9092");
        properties.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        //更多发送配置（重要的）
        properties.put("acks","1"); //ack 0,1,all
        properties.put("batch.size",16384); // 一个批次可以使用的内存大小 缺省16384(16k)
        properties.put("linger.ms",Integer.MAX_VALUE); // 指定了生产者在发送批次前等待更多消息加入批次的时间,  缺省0  50ms
        properties.put("max.request.size",1 * 1024 * 1024); // 控制生产者发送请求最大大小,默认1M （这个参数和Kafka主机的message.max.bytes 参数有关系）

        //更多发送配置（非重要的）
        properties.put("buffer.memory",32 * 1024 * 1024L);//生产者内存缓冲区大小
        properties.put("retries",0); //重发消息次数
        properties.put("request.timeout.ms",30 * 1000);//客户端将等待请求的响应的最大时间 默认30秒
        properties.put("max.block.ms",60*1000);//最大阻塞时间，超过则抛出异常 缺省60000ms

        properties.put("compression.type","none"); // 于压缩数据的压缩类型。默认是无压缩 ,none、gzip、snappy

        KafkaProducer<String,String> producer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
        try {
            ProducerRecord<String,String> record;
            try {
                //发送4条消息
                for(int i=0;i<4;i++){
                    record = new ProducerRecord<String,String>(BusiConst.HELLO_TOPIC, String.valueOf(i),"Fisher");
                    producer.send(record);
                    System.out.println(i+"，message is sent");
                }
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        } finally {
            producer.close();
        }
    }
}