3.4 生产者的配置
到目前为止，我们只介绍了生产者的几个必要配置参数——bootstrap.servers API以及序列化器。
生产者还有很多可配置的参数，在Kafka文档里都有说明，它们大部分都有合理的默认值，所以没有必要去修改它们。不过有几个参数在内存使用、性能和可靠性方面对生产者影响比较大，接下来我们会一一说明。
1. acks
acks参数指定了必须要有多少个分区副本收到消息，生产者才会认为消息写入是成功的。这个参数对消息丢失的可能性有重要影响。该参数有如下选项。
· 如果acks=0，生产者在成功写入消息之前不会等待任何来自服务器的响应。也就是说，如果当中出现了问题，导致服务器没有收到消息，那么生产者就无从得知，消息也就丢失了。不过，因为生产者不需要等待服务器的响应，所以它可以以网络能够支持的最大速度发送消息，从而达到很高的吞吐量。
· 如果acks=1，只要集群的首领节点收到消息，生产者就会收到一个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，新的首领还没有被选举出来），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。这个时候的吞吐量取决于使用的是同步发送还是异步发送。如果让发送客户端等待服务器的响应（通过调用Future对象的get()方法），显然会增加延迟（在网络上传输一个来回的延迟）。如果客户端使用回调，延迟问题就可以得到缓解，不过吞吐量还是会受发送中消息数量的限制（比如，生产者在收到服务器响应之前可以发送多少个消息）。
· 如果acks=all，只有当所有参与复制的节点全部收到消息时，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应。这种模式是最安全的，它可以保证不止一个服务器收到消息，就算有服务器发生崩溃，整个集群仍然可以运行（第5章将讨论更多的细节）。不过，它的延迟比acks=1时更高，因为我们要等待不只一个服务器节点接收消息。
2. buffer.memory
该参数用来设置生产者内存缓冲区的大小，生产者用它缓冲要发送到服务器的消息。如果应用程序发送消息的速度超过发送到服务器的速度，会导致生产者空间不足。这个时候，send()方法调用要么被阻塞，要么抛出异常，取决于如何设置block.on.buffer.full参数（在0.9.0.0版本里被替换成了max.block.ms，表示在抛出异常之前可以阻塞一段时间）。
3. compression.type
默认情况下，消息发送时不会被压缩。该参数可以设置为snappy、gzip或lz4，它指定了消息被发送给broker之前使用哪一种压缩算法进行压缩。snappy压缩算法由Google发明，它占用较少的CPU，却能提供较好的性能和相当可观的压缩比，如果比较关注性能和网络带宽，可以使用这种算法。gzip压缩算法一般会占用较多的CPU，但会提供更高的压缩比，所以如果网络带宽比较有限，可以使用这种算法。使用压缩可以降低网络传输开销和存储开销，而这往往是向Kafka发送消息的瓶颈所在。
4. retries
生产者从服务器收到的错误有可能是临时性的错误（比如分区找不到首领）。在这种情况下，retries参数的值决定了生产者可以重发消息的次数，如果达到这个次数，生产者会放弃重试并返回错误。默认情况下，生产者会在每次重试之间等待100ms，不过可以通过retry.backoff.ms参数来改变这个时间间隔。建议在设置重试次数和重试时间间隔之前，先测试一下恢复一个崩溃节点需要多少时间（比如所有分区选举出首领需要多长时间），让总的重试时间比Kafka集群从崩溃中恢复的时间长，否则生产者会过早地放弃重试。不过有些错误不是临时性错误，没办法通过重试来解决（比如“消息太大”错误）。一般情况下，因为生产者会自动进行重试，所以就没必要在代码逻辑里处理那些可重试的错误。你只需要处理那些不可重试的错误或重试次数超出上限的情况。
5. batch.size
当有多个消息需要被发送到同一个分区时，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（而不是消息个数）。当批次被填满，批次里的所有消息会被发送出去。不过生产者并不一定都会等到批次被填满才发送，半满的批次，甚至只包含一个消息的批次也有可能被发送。所以就算把批次大小设置得很大，也不会造成延迟，只是会占用更多的内存而已。但如果设置得太小，因为生产者需要更频繁地发送消息，会增加一些额外的开销。
6. linger.ms
该参数指定了生产者在发送批次之前等待更多消息加入批次的时间。KafkaProducer会在批次填满或linger.ms达到上限时把批次发送出去。默认情况下，只要有可用的线程，生产者就会把消息发送出去，就算批次里只有一个消息。把linger.ms设置成比0大的数，让生产者在发送批次之前等待一会儿，使更多的消息加入到这个批次。虽然这样会增加延迟，但也会提升吞吐量（因为一次性发送更多的消息，每个消息的开销就变小了）。
7. client.id
该参数可以是任意的字符串，服务器会用它来识别消息的来源，还可以用在日志和配额指标里。
8. max.in.flight.requests.per.connection
该参数指定了生产者在收到服务器响应之前可以发送多少个消息。它的值越高，就会占用越多的内存，不过也会提升吞吐量。把它设为1可以保证消息是按照发送的顺序写入服务器的，即使发生了重试。
9. timeout.ms、request.timeout.ms和metadata.fetch.timeout.ms
request.timeout.ms指定了生产者在发送数据时等待服务器返回响应的时间，metadata. fetch.timeout.ms指定了生产者在获取元数据（比如目标分区的首领是谁）时等待服务器返回响应的时间。如果等待响应超时，那么生产者要么重试发送数据，要么返回一个错误（抛出异常或执行回调）。timeout.ms指定了broker等待同步副本返回消息确认的时间，与asks的配置相匹配——如果在指定时间内没有收到同步副本的确认，那么broker就会返回一个错误。
10. max.block.ms
该参数指定了在调用send()方法或使用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。
11. max.request.size
该参数用于控制生产者发送的请求大小。它可以指能发送的单个消息的最大值，也可以指单个请求里所有消息总的大小。例如，假设这个值为1MB，那么可以发送的单个最大消息为1MB，或者生产者可以在单个请求里发送一个批次，该批次包含了1000个消息，每个消息大小为1KB。另外，broker对可接收的消息最大值也有自己的限制（message.max. bytes），所以两边的配置最好可以匹配，避免生产者发送的消息被broker拒绝。
12. receive.buffer.bytes和send.buffer.bytes
这两个参数分别指定了TCP socket接收和发送数据包的缓冲区大小。如果它们被设为-1，就使用操作系统的默认值。如果生产者或消费者与broker处于不同的数据中心，那么可以适当增大这些值，因为跨数据中心的网络一般都有比较高的延迟和比较低的带宽。
顺序保证
Kafka可以保证同一个分区里的消息是有序的。也就是说，如果生产者按照一定的顺序发送消息，broker就会按照这个顺序把它们写入分区，消费者也会按照同样的顺序读取它们。在某些情况下，顺序是非常重要的。例如，往一个账户存入100元再取出来，这个与先取钱再存钱是截然不同的！不过，有些场景对顺序不是很敏感。
如果把retries设为非零整数，同时把max.in.flight.requests.per.connection设为比1大的数，那么，如果第一个批次消息写入失败，而第二个批次写入成功，broker会重试写入第一个批次。如果此时第一个批次也写入成功，那么两个批次的顺序就反过来了。
一般来说，如果某些场景要求消息是有序的，那么消息是否写入成功也是很关键的，所以不建议把retries设为0。可以把max.in.flight.requests. per.connection设为1，这样在生产者尝试发送第一批消息时，就不会有其他的消息发送给broker。不过这样会严重影响生产者的吞吐量，所以只有在对消息的顺序有严格要求的情况下才能这么做。