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目录
一、提高生产者吞吐量
（一）相关参数设置
（二）代码示例与测试
二、数据可靠性
（一）ACK 机制分析
（二）代码示例与可靠性总结
三、数据去重
（一）数据传递语义
（二）幂等性原理与使用
（三）生产者事务
四、数据有序
五、数据乱序
六、总结
在大数据处理领域，Kafka 作为一款高性能的分布式消息队列系统，被广泛应用于数据的传输、存储与处理。对于生产者而言，如何高效地将数据发送到 Kafka 集群，同时保证数据的可靠性、去重、有序性等，是至关重要的问题。本文将深入探讨 Kafka 生产者在提高吞吐量、保证数据可靠性、去重、有序性等方面的生产经验，并结合代码示例进行详细分析。
一、提高生产者吞吐量
（一）相关参数设置
- batch.size：批次大小，默认 16k。适当增大批次大小可以减少网络请求次数，提高吞吐量。例如，将其设置为 18000，可以在一次网络请求中发送更多的数据。
properties.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 18000);
- linger.ms：等待时间，修改为 5 - 100ms。该参数控制消息在缓冲区的等待时间，适当增加等待时间可以让更多的消息进入同一批次。比如设置为 1ms，会使消息更快地被发送，减少等待时间带来的延迟，但可能会导致批次较小。
properties.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 1);
- compression.type：压缩 snappy。启用压缩可以减少网络传输的数据量，提高传输效率。Snappy 是一种高效的压缩算法，能够在不显著增加 CPU 开销的情况下，大幅降低数据大小。
properties.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG, "snappy");
- RecordAccumulator：缓冲区大小，修改为 64m。增大缓冲区大小可以容纳更多的消息，避免因缓冲区满而频繁触发发送操作，提高整体性能。
properties.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);
（二）代码示例与测试
以下是一个简单的 Kafka 生产者代码示例，展示了如何设置上述参数：
package com.bigdata.producter;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import java.util.Properties;
/**
* 测试自定义分区器的使用
*/
public class CustomProducer07 {
public static void main(String[] args) {
// Properties 它是map的一种
Properties properties = new Properties();
// 设置连接kafka集群的ip和端口
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"bigdata01:9092");
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
/**
* 此处是提高效率的代码
*/
// batch.size：批次大小，默认 16K
properties.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 18000);
// linger.ms：等待时间，默认 0
properties.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 1);
// RecordAccumulator：缓冲区大小，默认 32M：buffer.memory
properties.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);
// compression.type：压缩，默认 none，可配置值 gzip、snappy、lz4 和 zstd
properties.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG,"snappy");
// 创建了一个消息生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
// 调用这个里面的send方法
// ctrl + p
/*ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>("first","告诉你个秘密");
kafkaProducer.send(producerRecord);*/
for (int i = 0; i < 5; i++) {
// 发送消息的时候，指定key值，但是没有分区号，会根据 hash(key) % 3 = [0,1,2]
ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>("first","c","告诉你个找bigdata的好办法:"+i);
// 回调-- 调用之前先商量好，回扣多少。
kafkaProducer.send(producerRecord, new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
// 获取很多信息，exception == null 说明成功，不为null,说明失败
if(exception == null){
System.out.println("消息发送成功");
System.out.println(metadata.partition());// 三个分区，我什么每次都是2分区，粘性分区
System.out.println(metadata.offset());// 13 14 15 16 17
System.out.println(metadata.topic());
}else{
System.out.println("消息发送失败，失败原因："+exception.getMessage());
}
}
});
}
kafkaProducer.close();
}
}测试时，可以在 hadoop102 上开启 Kafka 消费者：
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop11:9092 --topic first
然后在 IDEA 中执行上述代码，观察 hadoop102 控制台中是否接收到消息。
二、数据可靠性
（一）ACK 机制分析
- acks = 0：生产者发送过来的数据，不需要等数据落盘应答。这种方式效率最高，但可靠性最差。例如，发送了 Hello 和 World 两个信息，若 Leader 直接挂掉，数据就会丢失，因为生产者不会等待任何应答，数据一发送就认为成功，无法保证数据真正被 Kafka 集群接收和持久化。
- acks = 1：生产者发送过来的数据，Leader 收到数据后应答。此时，如果 Leader 保存成功并应答，但在 Follower 未同步数据时 Leader 挂掉，且该 Follower 成为新的 Leader，那么之前的数据就会丢失，可靠性中等，效率中等。
- acks = -1（all）：生产者发送过来的数据，Leader 和 ISR 队列里面的所有节点收齐数据后应答。这提供了最高的可靠性，但效率相对较低。不过，如果分区副本设置为 1 个（只有一个 leader），或者 ISR 里应答的最小副本数量（min.insync.replicas 默认为 1）设置为 1，和 ack = 1 的效果是一样的，仍然有丢数的风险。数据完全可靠条件是 ACK 级别设置为 -1 + 分区副本大于等于 2 + ISR 里应答的最小副本数量大于等于 2。
Leader收到数据，所有Follower都开始同步数据， 但有一个Follower，因为某种故障，迟迟不能与Leader进行同步，那这个问题怎么解决呢？
解决方案：
Leader维护了一个动态的in-sync replica set（ISR），意为和 Leader保持同步的Follower+Leader集合(leader：0，isr:0,1,2)。
如果Follower长时间未向Leader发送通信请求或同步数据，则该Follower将被踢出ISR。该时间阈值由replica.lag.time.max.ms参数设定，默认30s。例如2超时，(leader:0, isr:0,1)。 这样就不用等长期联系不上或者已经故障的节点。
ISR: 可用的，存活的，Leader+Follower
数据可靠性分析：
如果分区副本设置为1个（只有一个leader），或者ISR里应答的最小副本数量 （ min.insync.replicas 默认为1）设置为1，和ack=1的效果是一样的，仍然有丢数的风险（leader：0，isr:0）。
• 数据完全可靠条件 = ACK级别设置为-1 + 分区副本大于等于2 + ISR里应答的最小副本数量大于等于2
副本数是2，但是ISR中不一定有两个，因为会挂掉。
可靠性总结：
acks=0，生产者发送过来数据就不管了，可靠性差，效率高；
acks=1，生产者发送过来数据Leader应答，可靠性中等，效率中等；
acks=-1，生产者发送过来数据Leader和ISR队列里面所有Follwer应答，可靠性高，效率低；
在生产环境中，acks=0很少使用；acks=1，一般用于传输普通日志，允许丢个别数据；
acks=-1，一般用于传输和钱相关的数据，对可靠性要求比较高的场景。
开发环境：你的本地
测试环境：你们公司搭建的测试平台，跟生产环境基本相似
正式环境（生产环境）：公司正在使用的（对外提供服务的）
数据重复分析：
acks： -1（all）：生产者发送过来的数据，Leader和ISR队列里面的所有节点收齐数据后应答
记录：acks = -1 有可能出现，数据重复问题
数据发送给了Leader，Follower 也同步成功了，此时准备应答为-1的时候，Leader挂了，Follower顶上，由于发送者不知道数据已经发送成功，会给新的Leader再发消息，此时数据重复。
（二）代码示例与可靠性总结
以下是设置 ACK 机制的代码示例：
package com.bigdata.kafka.producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import java.util.Properties;
public class CustomProducerACKs {
public static void main(String[] args) {
// 这个里面放置配置相关信息
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop11:9092");
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
// 设置应答机制是哪个级别的，默认是all 等同于 -1
properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"all");
// 重试次数 retries，默认是 int 最大值，2147483647
properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
for (int i=0;i<5;i++) {
// 回调函数 本次发送并没有指定分区和Key值，仅仅发送的是value
// 本地发送到底发给哪个分区呢？ 1）随机 2）黏住它 使用的是粘性分区
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "nihao: " + i), new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
if(exception == null ){
// 通过回调函数，可以获取本次发送的内容和分区
int partition = metadata.partition();
String topic = metadata.topic();
System.out.println("本次发送的主题是："+topic+",发给了哪个分区："+ partition);
}else{
exception.printStackTrace();
}
}
});
}
// 此处如果不close() 发送不了数据
kafkaProducer.close();
}
}在生产环境中，acks = 0 很少使用；acks = 1，一般用于传输普通日志，允许丢个别数据；acks = -1，一般用于传输和钱相关的数据等对可靠性要求比较高的场景。
三、数据去重
（一）数据传递语义
- 至少一次（At Least Once）：等于 ACK 级别设置为 -1 + 分区副本大于等于 2 + ISR 里应答的最小副本数量大于等于 2，可以保障数据可靠，但不能保证数据不重复。
- 最多一次（At Most Once）：等于 ACK 级别设置为 0，能保证数据不重复，但不能保证数据不丢失。
- 精确一次（Exactly Once）：对于一些非常重要的信息，如和钱相关的数据，要求数据既不能重复也不丢失。Kafka 0.11 版本以后，引入了幂等性和事务来保障数据精确一次。
（二）幂等性原理与使用
- 幂等性原理：幂等性就是指 Producer 不论向 Broker 发送多少次重复数据，Broker 端都只会持久化一条，保证了不重复。其判断标准是具有 <PID, Partition, SeqNumber> 相同主键的消息提交时，Broker 只会持久化一条。其中 PID 是 Kafka 每次重启都会分配一个新的；Partition 表示分区号；Sequence Number 是单调自增的。所以幂等性只能保证在单分区单会话（重启会话就是下一次了）内不重复。如果 kafka 集群挂了，重启后以前的数据可能会再次发送，导致数据重复。
- 如何使用幂等性：开启参数 enable.idempotence 默认为 true，false 关闭。
（三）生产者事务
Kafka 事务原理：
每一个 broker 都有一个事务协调器，有特定算法确定本次事务对应的事务协调器。
Kafka 的事务 API：
包括 initTransactions（初始化事务）、beginTransaction（开启事务）、sendOffsetsToTransaction（在事务内提交已经消费的偏移量，主要用于消费者）、commitTransaction（提交事务）、abortTransaction（放弃事务，类似于回滚事务的操作）。
// 1 初始化事务
void initTransactions();
// 2 开启事务
void beginTransaction() throws ProducerFencedException;
// 3 在事务内提交已经消费的偏移量（主要用于消费者）
void sendOffsetsToTransaction(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets,
String consumerGroupId) throws
ProducerFencedException;
// 4 提交事务
void commitTransaction() throws ProducerFencedException;
// 5 放弃事务（类似于回滚事务的操作）
void abortTransaction() throws ProducerFencedException;单个 Producer 使用事务保证消息的仅一次发送代码示例：
package com.bigdata.producter;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import java.util.Properties;
/**
* 使用事务+幂等性，保证数据唯一
*/
public class CustomProducer09 {
public static void main(String[] args) {
// Properties 它是map的一种
Properties properties = new Properties();
// 设置连接kafka集群的ip和端口
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"bigdata01:9092");
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
// 设置应答机制是哪个级别的，默认是all 等同于 -1
properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"all");
// 重试次数 retries，默认是 int 最大值，2147483647
properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
// 默认幂等性是开启的，所以不用设置
// 必须设置事务的ID
// 设置事务 id（必须），事务 id 任意起名
properties.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG, "transaction_id_0");
// 创建了一个消息生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
// 初始化事务
kafkaProducer.initTransactions();
// 调用这个里面的send方法
// ctrl + p
/*ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>("first","告诉你个秘密");
kafkaProducer.send(producerRecord);*/
// 开启事务
kafkaProducer.beginTransaction();
try {
for (int i = 0; i < 5; i++) {
// 发送消息的时候，指定key值，但是没有分区号，会根据 hash(key) % 3 = [0,1,2]
ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>("first", "c", "告诉你个找bigdata的好办法:" + i);
// 回调-- 调用之前先商量好，回扣多少。
kafkaProducer.send(producerRecord, new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
// 获取很多信息，exception == null 说明成功，不为null,说明失败
if (exception == null) {
System.out.println("消息发送成功");
System.out.println(metadata.partition());// 三个分区，我什么每次都是2分区，粘性分区
System.out.println(metadata.offset());// 13 14 15 16 17
System.out.println(metadata.topic());
} else {
System.out.println("消息发送失败，失败原因：" + exception.getMessage());
}
}
});
if(i==3){
int a = 10 /0 ;
}
}
// 提交事务
kafkaProducer.commitTransaction();
}catch (Exception e){
// 如果出错了，回滚事务
kafkaProducer.abortTransaction();
}finally {
kafkaProducer.close();
}
}
}
四、数据有序
生产者发送的数据，单分区内可以做到有序，多分区则无法保证，除非把多个分区的数据拉到消费者端进行排序，但这样做效率很低，还不如直接设置一个分区。
五、数据乱序
kafka在1.x版本之前保证数据单分区有序，条件如下：
max.in.flight.requests.per.connection=1（不需要考虑是否开启幂等性）。
kafka在1.x及以后版本保证数据单分区有序，条件如下：
开启幂等性
max.in.flight.requests.per.connection需要设置小于等于5。
未开启幂等性
max.in.flight.requests.per.connection需要设置为1。
原因说明：因为在kafka1.x以后，启用幂等后，kafka服务端会缓存producer发来的最近5个request的元数据， 故无论如何，都可以保证最近5个request的数据都是有序的。
六、总结
在 Kafka 生产者的实际应用中，需要根据不同的业务场景和需求，合理设置各种参数，以平衡数据的吞吐量、可靠性、去重、有序性等方面的要求。例如，对于普通日志数据，可以适当牺牲一些可靠性，采用 acks = 1 的设置，提高吞吐量；而对于金融交易等对数据准确性要求极高的场景，则需要开启幂等性和事务，确保数据的精确一次处理。同时，要深入理解各个参数的含义和相互关系，以及不同版本 Kafka 的特性差异，才能更好地优化生产者的性能，构建高效稳定的大数据处理管道。
