1 基本参数bootstrap.servers：Kafka broker服务器地址列表，,分开，可不必写全，Kafka内部有自动感知Kafka broker的机制client.dns.lookup：客户端寻找bootstrap地址的方式，支持两种方式：resolve_canonical_bootstrap_servers_only：依据bootstrap.servers提供的主机名(hostname)，根据主机上的名称服务返回其IP地址的数组(InetAddress.getAllByName)，然后依次获取inetAddress.getCanonicalHostName()，再建立tcp连接。一个主机可配置多个网卡，如果启用该功能，应该可以有效利用多网卡的优势，降低Broker的网络端负载压力。use_all_dns_ips：直接使用bootstrap.servers中提供的hostname、port创建tcp连接，默认选项。compression.type：消息压缩算法，可选值：none、gzip、snappy、lz4、zstd，默认不压缩，建议与Kafka服务器配置的一样，当然Kafka服务端可配置的压缩类型为 producer，即采用与发送方配置的压缩类型。发送方与Broker 服务器采用相同的压缩类型，可有效避免在Broker服务端进行消息的压缩与解压缩，大大降低Broker的CPU使用压力。client.id：客户端ID，如果不设置默认为producer-递增，强烈建议设置该值，尽量包含ip,port,pidsend.buffer.bytes：网络通道(TCP)的发送缓存区大小，默认128Kreceive.buffer.bytes：网络通道(TCP)的接收缓存区大小，默认32Kreconnect.backoff.ms：重新建立链接的等待时长，默认50ms，属于底层网络参数，基本不关注reconnect.backoff.max.ms：重建链接的最大等待时长，默认1s，连续两次对同一个连接建立重连，等待时间会在reconnect.backoff.ms的初始值上成指数级递增，但超过max后，将不再指数级递增key.serializer：消息key的序列化策略，org.apache.kafka.common.serialization接口实现类，注意别导错包了value.serializer：消息体序列化策略partitioner.class：消息发送队列负载算法，默认 DefaultPartitioner，路由算法如下：如指定 key ，则使用 key 的 hashcode 与分区数取模如未指定 key，则轮询所有分区interceptor.classes：拦截器列表，kafka运行在消息真正发送到broker之前对消息进行拦截加工enable.idempotence：是否开启发送端的幂等，默认falsetransaction.timeout.ms：事务协调器等待客户端的事务状态反馈的最大超时时间，默认60stransactional.id：事务id,用于在一个事务中唯一标识一个客户端2 性能优化常配参数涉及到消息发送是如何工作的，本节首先将罗列参数，做简单说明，然后再给出运作图，进一步阐述其工作机制。buffer.memory用于设置一个生产者(KafkaProducer)中缓存池的内存大小，默认为32M。max.block.ms当消息发送者申请空闲内存时，如果可用内存不足的等待时长，默认为60s，如果在指定时间内未申请到内存，消息发送端会直接报TimeoutException,这个时间包含了发送端用于查找元信息的时间。retries重试次数，Kafka Sender线程从缓存区尝试发送到Broker端的重试次数，默认为Integer.MAX_VALUE，为了避免无限重试，只针对可恢复的异常,例如Leader选举中这种异常就是可恢复的，重试最终是能解决问题的。acks用来定义消息“已提交”的条件(标准)，就是 Broker 端向客户端承偌已提交的条件，可选值如下：0表示生产者不关心该条消息在 broker 端的处理结果，只要调用 KafkaProducer 的 send 方法返回后即认为成功，显然这种方式是最不安全的，因为 Broker 端可能压根都没有收到该条消息或存储失败。all 或 -1表示消息不仅需要 Leader 节点已存储该消息，并且要求其副本（准确的来说是 ISR 中的节点）全部存储才认为已提交，才向客户端返回提交成功。这是最严格的持久化保障，当然性能也最低。1表示消息只需要写入 Leader 节点后就可以向客户端返回提交成功。batch.size在消息发送端Kafka引入了批的概念，发送到服务端的消息通常不是一条一条发送，而是一批一批发送，该值用于设置每一个批次的内存大小,一个批次对应源码层级为ProducerBatch对象，默认为16K。linger.ms该参数与batch.size配合使用。Kafka希望一个批次一个批次去发送到Broker，应用程序往KafkaProducer中发送一条消息，首先会进入到内部缓冲区，具体是会进入到某一个批次中(ProducerBatch),等待该批次堆满后一次发送到Broker，这样能提高消息的吞吐量，但其消息发送的延迟也会相应提高，试想一下，如果在某一个时间端，应用端发送到broker的消息太少，不足以填满一个批次，那岂不是消息一直无法发送到Broker端吗？为了解决该问题，linger.ms参数应运而生。它的作用是控制在缓存区中未积满时来控制消息发送线程的行为。如果linger.ms 设置为 0表示立即发送，如果设置为大于0，则消息发送线程会等待这个值后才会向broker发送。有点类似于 TCP 领域的 Nagle 算法。delivery.timeout.ms消息在客户端缓存中的过期时间，在Kafka的消息发送模型中，消息先进入到消息发送端的双端缓存队列中，然后单独一个线程将缓存区中的消息发送到Broker，该参数控制在双端队列中的过期时间，默认为120s，从进入双端队列开始计时，超过该值后会返回超时异常(TimeoutException)。request.timeout.ms请求的超时时间，主要是Kafka消息发送线程(Sender)与Broker端的网络通讯的请求超时时间。max.request.sizeSend线程一次发送的最大字节数量，也就是Send线程向服务端一次消息发送请求的最大传输数据，默认为1M。max.in.flight.requests.per.connection设置每一个客户端与服务端连接，在应用层一个通道的积压消息数量，默认为5，有点类似Netty用高低水位线控制发送缓冲区中积压的多少，避免内存溢出。4 图解参数的作用时机到底如何指导实际业务的性能优化参数，该调哪些参数？咱们下篇文章再叙。文章转载自公众号：【JavaEdge】参考：编程严选网