一、producer 配置
1、bootstrap.servers
kafka broker集群的ip列表，格式为：host1:port1,host2:port2,...
2、client.id
用于追踪消息的源头
3、retries
当发送失败时客户端会进行重试，重试的次数由retries指定，默认值是2147483647，即 Integer.MAX_VALUE；在重试次数耗尽和delivery.timeout.ms超时时间结束，如果还没发送成功，则会返回失败；一般不会使用此值去控制重试次数，而是使用delivery.timeout.ms这个值去控制；
4、delivery.timeout.ms
发送消息的最长总耗时，即，从 send 方法返回后，到触发 Callback 的总耗时。其包含了，producer内部攒批的时间；向 broker 发送请求并等待返回的时间；多次重试的时间；这个值应该大于等于request.timeout.ms 和 linger.ms的总和
5、 request.timeout.ms
producer发送一次请求等待响应的最大超时时间，如果在超时时间过后未收到响应，则客户端将重新发送请求，如果重试次数用尽，则请求失败。
6、enable.idempotence
设置为"true"时，生产者将确保在流中只写入每条消息的一个副本。如果为 'false'，则由于代理故障等原因，又可能会写入多个副本。要开启enable.idempotence，则必须要求如下配置也需要满足
max.in.flight.requests.per.connection <=5（用于确保消息的顺序性）
retries>0
acks=all
默认情况下enable.idempotence是开启的，如果上述配置存在冲突，并且enable.idempotence并没有显式的开启，则enable.idempotence会被disable；如果存在冲突，并且enable.idempotence显式开启，则会抛出ConfigException 异常
7、max.in.flight.requests.per.connection
在该链接被阻塞之前，所能允许的未收到ack响应的请求的最大数量，
如果 max.in.flight.requests.per.connection>1；enable.idempotence=false；retries>=1；将会存在日志无序发送的风险由于重新发送（retries）;
如果retries=0或者enable.idempotence=true，则将不存在无序风险。
8、acks
这个指标用于控制发送的记录的持久性，参数详解如下：
- acks=0 如果被设置为0，则生产者并不会等待任何服务器的确认就会认为该发送是成功的，并不会保证该消息被发送到了服务器并被写到内存中，并且在此配置下，retries的配置将不会生效
- acks=1 如果被设置成1，则只要leader所在的节点返回了确认，就会认为该发送是成功的，leader并不会等待其他follower的成功确认就会返回成功
- acks=all 同acks=-1，消息从生产者发送到了leader，leader会等待所有in-sync replicas(ISR列表中的所有成员)返回确认，该leader才会向生产者发送ack确认
有效值有：all, -1, 0, 1
9、buffer.memory
生产者配置缓存的大小，当需要发送消息的时候，会从buffer.memory中分配一个batch.size大小的batch用来攒批次，当数据量达到batch.size大小或者时间达到linger.ms就会被发送，如果消息发送过快，导致buffer.memory被用完，将会堵塞当前线程，堵塞的最大时间是buffer.memory，当超过这个时间，将会抛出异常
10、batch.size
为降低发送的频率，producer会将发送到同一分区的多个记录攒成一个批次来进行批量发送；并且KafkaProducer有一个Sender线程会把多个Batch打包成一个Request发送到Kafka服务器上去。batch.size用来设置该Batch的大小。该值太小会降低吞吐量（（批大小为零将完全禁用批处理）），该值太大会造成内存的浪费。但是当数据量较少的时候，很长一段时间无法达到batch.size该怎么办呢，我们使用linger.ms来控制该Batch等待的时间，当该时间达到，即使大小没有达到batch.size也会发送，linger.ms设置为0，代表立即发送。
11、client.dns.lookup
三、broker配置
1、min.insync.replicas
当一个producer的acks被设置成了all或者-1，min.insync.replicas参数设置了一个最小的副本数，确认消息写入成功的副本必须达到该值，该发送才会被确认成功，如果最小值不能被满足，则producer将会抛出异常，如果你的副本数为3，则可以设置该值为2，这将确保必须大多数的副本都成功确认了该消息才会被认为是成功的。
2、replica.lag.time.max.ms
如果在此时间内，follower并没有去发送fetch请求到leader也并没有消耗到leader日志端偏移量，该leader将会从ISR列表中将该follower移除，等到该副本追上了Leader副本的进度，该副本会被再次加入到ISR列表中。该值默认值30000 (30 seconds)
四、ack机制详解
acks=0和acks=1暂且先不讲，着重讲一下acks=all的情况，在复制因子为3的前提下：
1、case 1
当min.insync.replicas=2且acks=all时，如果此时ISR列表只有1,2,3被踢出ISR列表，只需要保证两个副本同步了，生产者就会收到成功响应。即当前情况仍能对外提供服务。
2、case 2
当min.insync.replicas=2，如果此时ISR列表只有1,2和3被踢出ISR列表，那么当acks=all时，则不能成功写入数；当acks=0或者acks=1可以成功写入数据。
3、case 3
这种情况是很容易引起误解的，如果acks=all且min.insync.replicas=2，此时ISR列表为1,2,3,那么还是会等到所有的同步副本都同步了消息，才会向生产者发送成功响应的ack.因为min.insync.replicas=2只是一个最低限制，即同步副本少于该配置值，则会抛异常，而acks=all，是需要保证所有的ISR列表的副本都同步了才可以发送成功响应。