：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或者时间达到了linger.ms

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

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

linger.ms:如果数据迟迟未达到batch.size，se

linger.ms：如果数据迟迟未达到batch.size，sender等待linger.m

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参数设置.默认是16KB较小的批次大小有可能降低吞吐量（批次大小为0则完全禁用批处理）。一个非常大的批次大小可能会浪费内存。因为我们会预先分配这个资源。单条消息大于bath.size时，会

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默认16K，可以到32k，配合linger.ms

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

-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

172.31.209.90:9092#(kafka生产集群ip+port端口)producer:buffer-memory:40960retries:0batch-size:4096properties:linger.ms

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

，请参考官网：https://kafka.apache.org/documentation/#configuration1、buffer.memory、max.block.ms、batch.size、linger.ms

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（发往同一分区的消息）linger.ms

答案是肯定的，这里我们介绍一个kafka当前最新版本2.4.0合入的一个KIP-480，它的核心逻辑就是当存在无key的序列消息时，我们消息发送的分区优先保持粘连，如果当前分区下的batch已经满了或者linger.ms

答案是肯定的，这里我们介绍一个kafka当前最新版本2.4.0合入的一个KIP-480，它的核心逻辑就是当存在无key的序列消息时，我们消息发送的分区优先保持粘连，如果当前分区下的batch已经满了或者linger.ms

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。