kafkaproducer默认是异步发送：在初始化producer实例时，会创建一个sender线程负责批量发送消息producer将消息暂存在缓冲区，消息根据topic-partition分类缓存消息达到batch.size

分享生产者配置属性介绍配置参数配置参数释义默认值bootstrap.servers指定Kafka集群所需的broker地址清单“”metadata.max.age.ms强制刷新元数据时间，毫秒默认300000，5分钟batch.size

:不等写入就可以返回1:只写leader本地就可以返回-1:写入min.insync.replicas数才返回buffer.memorycompression.type压缩类型retries：重试次数batch.size

这个加入消息收集器，首先得从Deque里找到自己的目标分区，如果没有就新建一个批量消息Deque加进入2、消息发送时机如果达到发送阈值（批次发送的条件为:缓冲区数据大小达到batch.size或者linger.ms

目录一、生产者提高吞吐量参数设置二、产者提高吞吐量代码示例一、生产者提高吞吐量参数设置batch.size：设置批次大小，默认16klinger.ms：设置等待时间，修改为5-100msbuffer.memory

冲突在看到项目工程里kafka生产端配置的batch.size为500，而实际业务数据平均有1K大小的时候；我有点懵了。

这个加入消息收集器，首先得从Deque里找到自己的目标分区，如果没有就新建一个批量消息Deque加进入2、消息发送时机如果达到发送阈值（批次发送的条件为:缓冲区数据大小达到batch.size或者linger.ms

条件一：消息累计达到batch.size，默认是16kb。条件二：等

在main线程中创建了一个双端队列，RecordAccumulator,Sender过程不断从RecordAccumulator中拉取消息发送到KafkaBrokerbatchsize:只有数据累计到batch.size

Kafka系列之：Kafka生产者和消费者一、Kafka生产者发送流程二、提高生产者吞吐量三、Kafka消费方式四、Kafka消费者总体工作流程五、按照时间消费KafkaTopic一、Kafka生产者发送流程batch.size

深入浅出理解kafka原理系列之：发送消息的缓冲区机制buffer.memory、batch.size、linger.ms一、buffer.memory二、batch.size三、linger.mskafka

Kafka需要在吞吐量和延迟之间取得平衡,可以通过下面两个参数控制.batch.size当多个消息发送到相同分区时,生产者会将消息打包到一起,以减少请求交互.而不是一条条发送批次的大小可以通过batch.size

batch.size:只有数据积累到bat

保证消息发送的可靠性buffer.memory和max.block.ms和batch.size和linger.msbuffer.memory(默认32M)可以理解成socket缓冲大小，当数据量超过，则后来的数

生产者如何提升吞吐量26}0：10发送原理图1、buffer.memory设置缓冲区默认32M2、compression.type默认none，可以设置为lz4，会加大producer发送端cpu开销3、batch.size

）磁盘选择4）内存选择5）cpu选择6）网络选择3、Kafka生产者1）核心参数配置2）数据可靠性3）数据去重4）数据有序5）数据乱序1、生产者如何提高吞吐量默认情况下，一次拉一个，来了就走设置参数：batch.size

批次发送的条件为:缓冲区数据大小达到batch.size或者linger.ms达到上限，哪个先达到就算哪

一、实际分区过多弊端：1、客户端/服务器端需内存就越多1）Kafka0.8.2后，producer参数batch.size(默认16KB)，为每个分区缓存消息，积累一定大小或时间，移除发往broker。

kafka的整体性能有多方面可以进行优化，比如生产端的优化，broker端的配置参数优化，消费端的优化等本文结合几个关键的配置参数，说说如何从kafka的生产端入手进行消息发送效率的提升几个关键参数说明1、batch.size

-1代表all，则表示全部持久化成功才返回成功给producer，Retries，batch.size:kafka，linger.ms，buffer.memory，compression.type等参数

要使用kafka首先要实例化一个KafkaProducer，需要有brokerIP、序列化器等必要Properties以及acks（0、1、n）、compression、retries、batch.size

这篇文章中可以了解到，每当我们想要新创建一个ProducerBatch的时候，都需要向BufferPool申请一块内存，这块内存其实就是一个ByteBuffer，这块内存的大小只有两种情况：如果申请的内存小于batch.size

1、内存占用过大，虽然jvm的堆内存设为1G，但进程实际内存使用量达到了12G解决方案：程序中使用了kafka，new出kafkaproducer来向kafka中写日志，调整kafka参数解决，调大了batch.size

bootstrap.serversKafka服务器地址列表，host1:port1,host2:port2格式配置metadata.max.age.ms元数据有效期毫秒值5*60*1000(5分钟)更新本地缓存的的Kafka集群数据batch.size

参数实例ack确认机制buffer.memory缓存大小compression.type压缩类型retries尝试次数batch.size批次大小linger.ms等待时间client.id客户端Id生产者

接下来我们介绍一些重要的配置，更详细的配置，请参考官网：https://kafka.apache.org/documentation/#configuration1、buffer.memory、max.block.ms、batch.size

生产者发送多个消息到同一个分区的时候，为了减少网络带来的系能开销，kafka会对消息进行批量发送batch.size通过这个参数来设置批量提交的数据大小，默认是16k,当积压的消息达到这个值的时候就会统一发送

本文主要针对生产者中几个比较重要的、常用的与性能相关的参数进行粗略的解释batch.size默认值为16KB当多条消息被发送到同一个分区时，生产者会尝试把多条消息变成批量发送。

Flume1.6的KafkaSink参数中的batchSize属性在Flume1.7以后，变成了flumeBatchSize（应该是为了区分KafkaProducer的batch.size参数）。

要使用kafka首先要实例化一个KafkaProducer，需要有brokerIP、序列化器等必要Properties以及acks（0、1、n）、compression、retries、batch.size

内存开销客户端producer有个参数batch.size默认为16KB。它会为每个分区缓存消息，一旦批次数满了后，将消息批量发出。一般来说，这个设计是用于提升吞吐性能的。

producerbootstrap.serverskafkaserver地址,设置一个节点虽然仍然可以拿到集群信息但是避免当前节点挂掉,建议设置多个.建议:当设置一个host时只要这个host不挂是不影响使用的,但是为了高可用建议把所有server都配置上.batch.size

test_kafka_wthpackages:com.wonders.cz.smsproducer:servers:127.0.0.1:9092retries:0#retries=MAX无限重试，直到你意识到出现了问题:batch.size

Kafka是通过将发送到相同partition的数据组装成一个批量消息，然后进行发送，这在前面文章中介绍batch.size参数时提到过，这种方式大大减少了请求的数量，提升了客户端和服务器的性能。

阅读更多1.问题batch.size和linger.ms是对kafkaproducer性能影响比较大的两个参数。

阅读更多1.问题batch.size和linger.ms是对kafkaproducer性能影响比较大的两个参数。

要使用kafka首先要实例化一个KafkaProducer，需要有brokerIP、序列化器等必要Properties以及acks（0、1、n）、compression、retries、batch.size

要使用kafka首先要实例化一个KafkaProducer，需要有brokerIP、序列化器等必要Properties以及acks（0、1、n）、compression、retries、batch.size

方法一：log4j2.xml文件配置-->0.0.0.0:90923100010485760注意不要定义key.serializer、value.serializer和batch.size，log4j2

异步模式下，producer可以配置queue.time或`batch.size这