本文主要讲解Spring kafka常见的参数，以及介绍Spring kafka实践过程中的经验总结。
参数说明
spring.kafka.bootstrap-servers：Kafka broker 集群地址，用于建立初始连接。
spring.kafka.producer.retries：消息发送失败后的重试次数。
spring.kafka.producer.acks：消息发送确认机制：
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acks=0: 不等待确认，适合日志类等可接受少量数据丢失的情况。
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acks=1: 确认 leader 副本写入（kafka默认机制）。
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acks=all/-1: 确认所有ISR副本写入，适合可靠性要求高的业务，缺点是会降低吞吐量。
spring.kafka.producer.batch-size：消息批量发送阈值大小，通常取值 16KB-128KB。
spring.kafka.producer.buffer-memory：生产者缓冲区总内存，高吞吐场景设置 64MB-128MB。
spring.kafka.producer.key-serializer：生产者消息键序列化方式：
- JSON消息:
org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializer - 二进制数据:
org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer
spring.kafka.producer.value-serializer：生产者消息值序列化方式：
- JSON消息:
org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializer - 二进制数据:
org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer
spring.kafka.producer.properties.linger.ms：批量发送等待时间：
高吞吐场景，设置100-500ms；低延迟场景，设置为0或5-20ms
spring.kafka.producer.delivery-timeout：消息发送最大超时时间。
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset：无偏移量时的重置策略：
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latest: 从最新消息开始，适合非新应用的实时处理。
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earliest: 从最早消息开始，适合新应用上线场景。
spring.kafka.consumer.max-poll-records：消费者单次 poll 最大消息数：
轻量处理：设置 500-1000；重量处理：设置 10-100。
spring.kafka.consumer.enable-auto-commit：是否自动提交偏移量。
对可靠性要求高，设置为 false，否则设置为 true。
spring.kafka.consumer.group-id：消费者组id。
按业务功能命名，不同环境加后缀，如 mos-biz-prod。
spring.kafka.consumer.key-serializer：消费者消息键序列化方式
- JSON消息:
org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializer - 二进制数据:
org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer
spring.kafka.consumer.value-serializer：消费者消息值序列化方式
- JSON消息:
org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializer - 二进制数据:
org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer
spring.kafka.consumer.properties.max.poll.interval.ms：消费者两次poll最大间隔时间。
spring.kafka.consumer.heartbeat-interval：消费者发送心跳到协调器的时间间隔。
spring.kafka.consumer.session-timeout：消费者与broker会话超时时间，默认值10000ms。
spring.kafka.consumer.max-poll-interval：消费者两次poll最大间隔。
spring.kafka.consumer.listener.missing-topics-fatal：主题不存在时是否使应用启动失败。
建议非生产环境设置成 false，生产环境设置为 true。
spring.kafka.consumer.listener.ack-mode：手动提交时的确认模式
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RECORD: 逐条提交
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BATCH: 批处理提交(默认)
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MANUAL: 手动调用 Acknowledgment.acknowledge()
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MANUAL_IMMEDIATE: 立即提交
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TIME: 定时提交
spring.kafka.consumer.listener.type：监听器类型。
single: 单消息处理(默认)、batch: 批量处理。
spring.kafka.consumer.listener.concurrency：并发消费者线程数
实践总结
1、batch-size 和 properties.linger.ms 参数设置说明。
高吞吐量，可接受一定延迟
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设置较大的
batch-size（如512KB）和较大的linger.ms（如100-500ms） -
生产者会积累更多的消息，从而减少网络请求次数，提高吞吐量
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适用于日志收集、大数据处理等场景。
低延迟，可接受一定吞吐量损失
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设置较小的
batch-size（如16KB）和较小的linger.ms（如0-20ms） -
消息会更快发送，但网络请求次数增加，吞吐量可能下降。
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适用于实时性要求高的场景，如实时监控等。
2、max-poll-records 和 properties.max.poll.interval.ms 参数设置说明。
max-poll-records 设置为一个合理的批量大小，避免一次拉取过多消息导致处理时间超过properties.max.poll.interval.ms 设置值，一旦超过将会触发消息重平衡机制。
3、session-timeout 和 heartbeat-interval 参数设置说明。
为什么 session-timeout > 3 × heartbeat-interval？被广泛采纳的最佳实践，源自 Kafka 官方推荐和实际运维经验。
4、spring.kafka.consumer.listener.concurrency 参数设置说明。
并发消费者线程数取值，建议不超过 Topic 分区数，多余线程即使设置，也只是在空转。
5、spring.kafka.consumer.listener.ack-mode 参数设置说明。
如果 ack-mode 设置为 manual_immediate，需要在监听器方法中注入 Acknowledgment 参数，并在处理完成后显示调用 acknowledge()方法。如果没有调用 acknowledge()，偏移量不会更新，消息会重复消费，长时间不提交，超过 properties.max.poll.interval.ms 值，会触发消息重平衡机制。
6、spring.kafka.producer.delivery-timeout 参数设置说明。
建议 delivery-timeout >= linger.ms + request.timeout.ms × (retries + 1)
示例计算：linger.ms = 100ms、request.timeout.ms = 30000ms (30秒)、retries = 3
最小 delivery-timeout = 100 + 30000 × (3+1) = 120100ms ≈ 120秒
7、注意生产者和消费者的键值序列化和反序列化方式必须匹配，否则会出现消费错误。
8、spring.kafka.consumer.max-poll-interval 和 properties.max.poll.interval.ms 参数说明。
两者效果是一样的，同时配置 max.poll.interval.ms 优先级更高