1、代码例子
Properties props = new Properties();
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");
props.put("buffer.memory", 67108864);
props.put("batch.size", 131072);
props.put("linger.ms", 100);
props.put("max.request.size", 10485760);
props.put("acks", "1");
props.put("retries", 10);
props.put("retry.backoff.ms", 500);
KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);
2、消息发送流程
3、常见的参数
3.1、
默认值是32MB
1、Kafka的客户端发送数据到服务器，一般都是要经过缓冲的，也就是说，你通过KafkaProducer发送出去的消息都是先进入到客户端本地的内存缓冲里，然后把很多消息收集成一个一个的Batch，再发送到Broker上去的。
2、如果内存设置的太小，消息快速的写入内存缓冲里面，但是Sender线程来不及把Request发送到Kafka服务器。一旦被写满，就会阻塞用户线程，不让继续往Kafka写消息了。
3、最佳值：比如说每秒300条消息，那么你就需要压测一下，假设内存缓冲就32MB，每秒写300条消息到内存缓冲，是否会经常把内存缓冲写满？经过这样的压测，你可以调试出来一个合理的内存大小
3.2、
默认值是16KB
1、比如说发送消息的频率就是每秒300条，那么如果比如“batch.size”调节到了32KB，或者64KB，是否可以提升发送消息的整体吞吐量。因为理论上来说，提升batch的大小，可以允许更多的数据缓冲在里面，那么一次Request发送出去的数据量就更多了，这样吞吐量可能会有所提升。
但是这个东西也不能无限的大，过于大了之后，要是数据老是缓冲在Batch里迟迟不发送出去，那么岂不是你发送消息的延迟就会很高。
比如说，一条消息进入了Batch，但是要等待5秒钟Batch才凑满了64KB，才能发送出去。那这条消息的延迟就是5秒钟。
所以需要在这里按照生产环境的发消息的速率，调节不同的Batch大小自己测试一下最终出去的吞吐量以及消息的 延迟，设置一个最合理的参数。
3.3、
默认是50ms (结合batch.size)
要是一个Batch迟迟无法凑满，此时就需要引入另外一个参数了，“linger.ms”
他的含义就是说一个Batch被创建之后，最多过多久，不管这个Batch有没有写满，都必须发送出去了。
给大家举个例子，比如说batch.size是16kb，但是现在某个低峰时间段，发送消息很慢。
这就导致可能Batch被创建之后，陆陆续续有消息进来，但是迟迟无法凑够16KB，难道此时就一直等着吗？
当然不是，假设你现在设置“linger.ms”是50ms，那么只要这个Batch从创建开始到现在已经过了50ms了，哪怕他还没满16KB，也要发送他出去了。
所以“linger.ms”决定了你的消息一旦写入一个Batch，最多等待这么多时间，他一定会跟着Batch一起发送出去。
避免一个Batch迟迟凑不满，导致消息一直积压在内存里发送不出去的情况。这是一个很关键的参数。
这个参数一般要非常慎重的来设置，要配合batch.size一起来设置。
举个例子，首先假设你的Batch是32KB，那么你得估算一下，正常情况下，一般多久会凑够一个Batch，比如正常来说可能20ms就会凑够一个Batch。
那么你的linger.ms就可以设置为25ms，也就是说，正常来说，大部分的Batch在20ms内都会凑满，但是你的linger.ms可以保证，哪怕遇到低峰时期，20ms凑不满一个Batch，还是会在25ms之后强制Batch发送出去。
如果要是你把linger.ms设置的太小了，比如说默认就是0ms，或者你设置个5ms，那可能导致你的Batch虽然设置了32KB，但是经常是还没凑够32KB的数据，5ms之后就直接强制Batch发送出去，这样也不太好其实，会导致你的Batch形同虚设，一直凑不满数据。
3.4、
这个参数决定了每次发送给Kafka服务器请求的最大大小，同时也会限制你一条消息的最大大小也不能超过这个参数设置的值，这个其实可以根据你自己的消息的大小来灵活的调整。
“retries”和“retries.backoff.ms”决定了重试机制，也就是如果一个请求失败了可以重试几次，每次重试的间隔是多少毫秒。
这个大家适当设置几次重试的机会，给一定的重试间隔即可，比如给100ms的重试间隔。
3.5、 
参数决定了发送出去的消息要采用什么样的持久化策略，
Ack三个选项，0表示不需要任何分区确认收到，发送端就认为是成功的，1表示只要主分区确认接收成功就认为是成功的，all表示主分区和从分区都确认收到请求才认为是成功的
