生产者参数配置

# 内存缓冲大小，单位 byte
buffer.memory=33554432

在 Producer 端用来存放尚未发送出去的 Message 的缓冲区大小，默认 32MB。内存缓冲区内的消息以一个个 batch 的形式组织，每个 batch 内包含多条消息，Producer 会把多个 batch 打包成一个 request 发送到 kafka 服务器上。

# `0.11.0.0` 版本之后废弃
block.on.buffer.full=false

内存缓冲区满了之后可以选择阻塞发送或抛出异常，由 block.on.buffer.full 的配置来决定（0.11.0.0 版本之后废弃）。

max.block.ms=60000

设置 Producer 的 send(), partitionsFor() 等方法的最多阻塞时长。

当缓冲区 buffer.memory 写满后，Producer send() 方法最多阻塞时间不超过 max.block.ms 设置的值，超过后 producer 会抛出 TimeoutException 异常。
元数据拉取超时，也会导致 send() 方法超时。

batch.size=16384

Producer 会把发往同一个 topic partition 的多个消息进行合并，batch.size 指明了合并后 batch 大小的上限。如果这个值设置的太小，可能会导致所有的 Request 都不进行 Batch。batch.size 增加会增大吞吐量，但是同时也会增加延迟。

linger.ms=0

producer 合并的消息的大小未达到 batch.size，但如果存在时间达到 linger.ms，也会进行发送。增加此值可能会增加吞吐量，但同时也会增加延迟。

# 最大请求大小
max.request.size

决定了每次发送给 Kafka 服务器请求的最大大小，同时也限制了单条消息的最大大小

# 请求-响应超时时间，应该大于服务端的 replica.lag.time.max.ms
request.timeout.ms=30000

# 发送失败重试次数
retries=2147483647
# 每次重试间隔时间
retries.backoff.ms=100

# 压缩类型
compression.type=none

默认发送不进行压缩，推荐配置一种适合的压缩算法，可以大幅度的减缓网络压力和Broker的存储压力。

acks=1

这个配置可以设定发送消息后是否需要 Broker 端返回确认:

0：表示 producer 请求发出后立即返回，不需要等待 leader 的任何确认
1：表示 producer 发出请求后，leader 需要将 producer 请求消息写入后向 producer 返回成功响应，之后 producer 请求才确认成功并返回
-1/all：表示 producer 发出请求后，leader 需要将 producer 请求消息写入并等待所有 ISR 副本同步后，向 producer 返回成功响应，之后 producer 请求才确认成功并返回。当 ISR 副本少于 min.insync.replicas 设置的值时，producer 在此情况会报 NotEnoughReplicas 异常。

从上到下的设置，可靠性依次增强，吞吐量依次降低，延迟依次增加。

生产者不丢失数据保证

block.on.buffer.full = true

生产者消息在实际发送之前是保留在 buffer 中，buffer 满之后生产等待，而不是抛出异常

acks=all

所有 follower 都响应后才认为消息提交成功（需要注意 broker 的 min.insync.replicas 参数）

retries=Integer.MAX_VALUE

发送失败后持续重试（单独设置这个可能会造成消息重复发送）

max.in.flight.requests.per.connection=1

单个线程在单个连接上能够发送的未响应请求个数，这个参数设置为 1 可以避免消息乱序，同时可以保证在 retry 是不会重复发送消息，但是会降低 producer io 线程的吞吐量

unclean.leader.election.enable=false

关闭 unclean leader 选举，即不允许非 ISR 中的副本被选举为 leader

幂等性

开启幂等写配置：

enable.idempotence

示例：

Properties props = new Properties();
props.put("enable.idempotence", "true");
props.put("acks", "all");  // 当 enable.idempotence 为 true，这里默认为 all
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

KafkaProducer producer = new KafkaProducer(props);

kafka 可以通过设置 ack, retries 等参数保证消息不丢失，但是无法消息不重复（即 at least once）。

幂等性解决消息重复的问题，即多次发送同一条消息到 server 端，server 只会记录一次，之后重复发送的消息会被丢弃。

为了判断消息是否重复，Kafka 使用 producer_id + sequence_number 标记每条消息，由 topic partiton 所在 leader 进行判断并去重。

每个 producer 在初始化时，会向 server 端申请一个唯一的 producer_id。之后发送的每条消息，都会关联一个从 0 开始递增的 sequence_number，每个 topic partition 都会维护一个单独的 sequence_number。

因为每次 producer 初始化都会申请新的 producer_id，且 sequence_number 是分区维度的，所以只能保证单个会话，单个 partition 的幂等性，重复发送数据时 exactly once

事务性

生产者事务 id

transactional.id

设置事务 id 后，enable.idempotence 默认开启

kafka 对日志文件格式进行扩展，日志中分为普通消息和控制消息(control batch)，控制消息用来标记事务被成功提交还是被终止。

kafka 事务特性主要用于 2 种场景：

将多条消息的发送动作封装在一个事务中，形成原子操作，多条消息要么都发送成功，要么都发送失败。
consume-transform-produce loop，将消费消息-处理消息-发送消息封装在一个事务中，形成原子操作。常见于流式处理应用，从一个上游接收消息，经过处理后发送给下游。

kafka 事务的实现原理是把全部消息都追加到分区日志中，并将未完成事务的消息标记为未提交。一旦事务提交，这些标记就会被改为已提交。

场景 1

示例代码：

Properties props = new Properties();
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("client.id", "ProducerTranscationnalExample");
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("transactional.id", "test-transactional");
props.put("acks", "all");
KafkaProducer producer = new KafkaProducer(props);


// 获取 PID
// 增加 PID 的 epoch
// 回滚这个 transactionId 之前的实例留下的未完成的事务
producer.initTransactions();

try {
    // 开始一个事务
    // 只会记录在 producer 本地状态，transaction coordinator 不会感知这个操作
    producer.beginTransaction();

    producer.send(new ProducerRecord(topic, "0", "msg test"));
    producer.send(new ProducerRecord(topic, "1", "msg test"));
    producer.send(new ProducerRecord(topic, "2", "msg test"));

    producer.commitTransaction();

} catch (ProducerFencedException e1) {
    // 已经有另一个活跃的 producer 在是哟哦那个相同的 transactionId 了
    e1.printStackTrace();
    producer.close();
} catch (KafkaException e2) {
    e2.printStackTrace();
    producer.abortTransaction();
}
producer.close();

原子性：事务保证多个写操作要么全部成功，要么全部失败
僵死进程：开启事务的 producer 会向 Transaction 申请一个 producer id，transaction id 与 producer id 一一对应，每个 producer id 对应一个 epoch，当新的 producer 使用相同的 transaction id 开启事务后，会获得相同的 producer id 和更高的 epoch，此时服务端可以根据 epoch 区分新旧 producer，旧的 producer 将不能写入消息。

场景 2

Properties producerProps = new Properties();
producerProps.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
producerProps.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
producerProps.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

producerProps.put("transactional.id", "test-transactional");
producerProps.put("acks", "all");
KafkaProducer producer = new KafkaProducer(producerProps);

Properties consumerProps = new Properties();
consumerProps.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
consumerProps.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
consumerProps.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

consumerProps.put("group.id", groupId);
consumerProps.put("enable.auto.commit", "false");
consumerProps.put("isolation.level", "read_committed");
KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer(consumerProps);

consumer.subscribe(Collections.singleton("source_topic"));


producer.initTransactions();

try {
    ConsumerRecords records = consumer.poll();
    if (!records.isEmpty()) {

        producer.beginTransaction();

        // 处理消息
        List<ProducerRecord> outputRecords = processRecords(records)
        for (ProducerRecord ouputRecord : outputRecords) {
            producer.send(outputRecord)
        }

        // 由 producer 提交 offset
        producer.sendOffsetsToTransaction();

        // 完成一个批次的 消费-处理-生产，提交事务
        producer.commitTransaction();
    }
} catch (ProducerFencedException e1) {
    e1.printStackTrace();
    producer.close();
} catch (KafkaException e2) {
    e2.printStackTrace();
    producer.abortTransaction();
}
producer.close();

https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/KIP-98+-+Exactly+Once+Delivery+and+Transactional+Messaging

生产者参数配置

生产者不丢失数据保证

幂等性

事务性

相关配置

场景 1

场景 2