1 生產(chǎn)者配置參數(shù)：
kafka.producer.retries 當(dāng)生產(chǎn)者發(fā)送失敗的時(shí)候重試的次數(shù)作煌，大多數(shù)情況下，如果kafka生產(chǎn)端發(fā)送的數(shù)據(jù)是在異步事件隊(duì)列里邊赚瘦，這個(gè)數(shù)據(jù)設(shè)置成1粟誓，重試交給異步對(duì)接即可
kafka.producer.batch.size kafka發(fā)送端批量發(fā)送的的緩存大小，默認(rèn)是16kB起意，意思是緩存中的數(shù)據(jù)達(dá)到配置的數(shù)值大小鹰服，kafka的生產(chǎn)端發(fā)送數(shù)據(jù)，這個(gè)參數(shù)一般和kafka.producer.linger配合使用
kafka.producer.linger代表發(fā)送延時(shí)，默認(rèn)延時(shí)時(shí)間是0s悲酷，接到消息立刻發(fā)送套菜，一般對(duì)于吞吐量要求不高的生產(chǎn)端，不設(shè)置這個(gè)數(shù)值设易，對(duì)于吞吐量要求高逗柴，實(shí)時(shí)性要求不高的生產(chǎn)端，可以配置下延遲時(shí)間顿肺，和上一個(gè)參數(shù)一起使用
kafka.producer.batch.size小戏溺，吞吐量低，延時(shí)低挟冠，kafka.producer.batch.size大于购，吞吐量高，延時(shí)高
kafka.producer.buffer.memory指定producer端用于緩存消息的緩沖區(qū)的大小知染，單位是字節(jié)肋僧，默認(rèn)32M，采用異步發(fā)送消息的架構(gòu)控淡，Java版Producer啟動(dòng)時(shí)會(huì)首先創(chuàng)建一塊內(nèi)存緩沖區(qū)用于保存待發(fā)送消息嫌吠，然后由另一個(gè)專屬線程負(fù)責(zé)從緩沖區(qū)中讀取消息執(zhí)行真正的發(fā)送，這部分內(nèi)存空間的大小就是由buffer.memory參數(shù)指定掺炭。該參數(shù)指定的內(nèi)存大小幾乎可以認(rèn)為是producer程序使用的內(nèi)存大小辫诅，若producer程序要給很多分區(qū)發(fā)送消息，那么就需要仔細(xì)設(shè)置該參數(shù)防止過小的內(nèi)存緩沖區(qū)降低了producer程序整體的吞吐量
kafka.producer.request.timeout.ms當(dāng)producer發(fā)送請(qǐng)求給broker后涧狮，broker需要在規(guī)定時(shí)間范圍內(nèi)將處理結(jié)果返回給producer炕矮。超時(shí)時(shí)間默認(rèn)30s。

2 kafka 三種容錯(cuò)方式配置
spring.kafka.producer.acks
1 當(dāng)上邊參數(shù)設(shè)置成0者冤，producer端不確定消息是否發(fā)送成功肤视，只是發(fā)出去，并不等待broker返回響應(yīng)涉枫，數(shù)據(jù)可能丟失邢滑，但是優(yōu)勢(shì)是對(duì)于吞吐量高，不要求保證完整一致性的需求來說（比如日志處理）愿汰，這是好的方式
2 當(dāng)上邊參數(shù)設(shè)置成1困后，表示producer會(huì)在leader partition收到消息時(shí)得到broker的一個(gè)確認(rèn)，這樣會(huì)有更好的可靠性衬廷，因?yàn)榭蛻舳藭?huì)等待知道broker確認(rèn)收到消息摇予。此時(shí)，當(dāng)發(fā)送消息時(shí)吗跋，leader broker僅將該消息寫入本地日志侧戴，然后便發(fā)送響應(yīng)結(jié)果給producer，而無需等待ISR中其他副本寫入該消息；
3當(dāng)上邊參數(shù)設(shè)置成-1或者all救鲤，producer會(huì)在所有備份的partition收到消息時(shí)得到broker的確認(rèn)，這個(gè)設(shè)置可以得到最高的可靠性保證秩冈。此時(shí)本缠，當(dāng)發(fā)送消息時(shí)，leader broker不僅會(huì)將消息寫入本地日志入问，同時(shí)還會(huì)等待ISR中所有其他副本都成功寫入它們各自的本地日志后丹锹，才發(fā)送響應(yīng)結(jié)果給producer。

3 kafka消費(fèi)端配置
kafka.consumer.enable.auto.commit 這個(gè)參數(shù)非常重要芬失，主要是控制kafka是自動(dòng)提交偏移量還是手動(dòng)提交偏移量楣黍，為true的時(shí)候自動(dòng)提交偏移量，為false的時(shí)候手動(dòng)提交偏移量棱烂，不過springboot一個(gè)坑爹的地方是租漂，當(dāng)這個(gè)參數(shù)設(shè)置成false的時(shí)候，spring-kafka包會(huì)幫助用戶更新offset數(shù)值颊糜，造成用戶手動(dòng)提交失敗哩治，offset偏移量依舊增加的情景，這樣衬鱼，數(shù)據(jù)就“丟失”了
kafka.consumer.auto.commit.interval 自動(dòng)提交間隔业筏，如果上一個(gè)參數(shù)設(shè)置成false，這個(gè)字段就沒用了
kafka.consumer.auto.offset.reset 這個(gè)字段定義消費(fèi)順序
earliest
當(dāng)各分區(qū)下有已提交的offset時(shí)鸟赫，從提交的offset開始消費(fèi)蒜胖；無提交的offset時(shí)，從頭開始消費(fèi)
latest
當(dāng)各分區(qū)下有已提交的offset時(shí)抛蚤，從提交的offset開始消費(fèi)台谢；無提交的offset時(shí)，消費(fèi)新產(chǎn)生的該分區(qū)下的數(shù)據(jù)
none
topic各分區(qū)都存在已提交的offset時(shí)霉颠，從offset后開始消費(fèi)对碌；只要有一個(gè)分區(qū)不存在已提交的offset，則拋出異常

這個(gè)字段詳細(xì)解釋請(qǐng)參考另一篇文章：
https://blog.csdn.net/lishuangzhe7047/article/details/74530417