bootstrap.servers
指定broker的地址清单，地址的格式为 host:port 。
清单里 不需要包含所有的broker地址，生产者会从给定的broker里查找到其它broker的信息。不过建议至少要提供两个broker的信息，一旦其中一个宕机，生产者仍然能够连接到集群上。
key-serializer
broker希望接收到的消息的 键和值都是字节数组。key-serializer必须被设置为一个实现了org.apache.kafka.common.serialization.Serializer接口的类，生产者会使用这个类把键对象序列化成字节数组。
kafka客户端默认提供了ByteArraySerializer、StringSerializer、IntegerSerializer，因此，如果只使用常见的Java对象类型，就没有必要实现自己的序列化器。
value-serializer
与key-serializer一样，value-serializer指定的类会将值序列化。如果键和值都是字符串，可以使用与key-serializer一样的序列化器。
acks
acks参数指定了 必须要有多少个分区副本收到消息，生产者才会认为消息写入是成功的。这个参数消息丢失的可能性有重要影响。
如果acks=0,生产者在成功写入消息之前不会等待任何来自服务器的响应。如果当中出现了问题，导致服务器没有收到消息，那么生产者就无从得知，消息也就丢失了。不过，因为生产者不需要等待服务器的响应，所以它可以以网络能够支持的最大速度发送消息，从而达到很高的吞吐量。
如果acks=1，只要集群的首领节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务器的成功响应。如果消息无法到达首领节点（比如首领节点崩溃，新的首领还没有被选举出来），生产者会收到一个错误响应，为了避免数据丢失，生产者会重发消息。不过，如果一个没有收到消息的节点成为新首领，消息还是会丢失。这个时候的吞吐量取决于使用的是同步发送还是异步发送。如果发送客户端等待服务器的相应，显然会增加延迟。如果客户端是使用异步回调，延迟问题就可以得到缓解，不过吞吐量还是会受发送中消息数量的限制（比如，生产者在收到服务器响应之前可以发送多少个消息）
如果acks=all 或者 -1,只有当所有参与复制的节点全部收到消息时，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应。这种模式是最安全的，它可以保证不止一个服务器收到消息，就算有服务器发生崩溃，整个集群仍然可以运行。不过，它的延迟会更高，因为需要等待不止一个服务器节点接收消息。
buffer-memory
该参数用来设置 生产者内存缓冲区的大小，生产者用它缓冲要发送到服务器的消息。如果应用程序发送消息的速度超过发送到服务器的速度，会导致生产者空间不足。这个时候，send()方法调用要么被阻塞，要么抛出异常，取决于如何设置max.block.ms参数，此参数设置抛出异常之前可以阻塞的一段时间
retries
生产者从服务器收到的错误有可能是临时性的错误（比如分区找不到首领）。这种情况下，retries参数的值决定了生产者可以 重发消息的次数，如果达到这个次数，生产者会放弃重试并返回错误。默认情况下，生产者会在每次重试之间等待100ms,不过可以通过retry.backoff.ms参数来改变这个时间间隔。
batch-size
当有多个消息需要被发送到同一个分区时，生产者会把它们放在同一个批次里。该参数指定了 一个批次可以使用的 内存大小，按照字节数计算。当批次被填满，批次里的所有消息会被发送出去。不过生产者并不一定都会等到批次被填满才发送，半满的批次，甚至只包含一个消息的批次也有可能被发送。所以就算把批次大小设置的很大，也不会造成延迟，只是会占用更多的内存而已。但如果设置的很小，生产者会更频繁的发送消息，会增加一些额外的开销。
linger.ms
该参数指定了 生产者在发送批次之前等待更多消息加入批次的时间。KafkaProducer会在批次填满或linger.ms达到上限时把批次发送出去。默认情况下，只要有可用的线程，就算批次里只有一个消息，生产者也会把消息发送出去。把此值设置成比0大的数，让生产者在发送批次之前等待一会，使更多的消息加入这个批次。虽然这样会增加延迟，但也会提升吞吐量。
client.id
可以是任意的字符串，服务器会用它来识别消息的来源，还可以用在日志和配额指标里。
max.in.flight.requests.per.connection
该参数指定了生产者在收到服务器响应之前可以发送多少个消息。它的值越高，就会占用越多的内存，不过也会提升吞吐量。把它设为1可以保证消息是按照发送的顺序写入服务器的，即使发生了重试。
request.timeout.ms
指定了生产者在发送数据时等待服务器返回响应的时间
metadata.fetch.timeout.ms
指定了生产者在获取元数据时等待服务器返回响应的时间。如果等待响应超时，那么生产者要么重试发送数据，要么返回一个错误。
timeout.ms
指定了broker等待同步副本返回消息确认的时间，与asks的配置相匹配—如果在指定时间内没有收到同步副本的确认，那么broker就会返回一个错误。
max.block.ms
指定了在调用send()方法或使用partitionsFor()方法获取元数据时生产者的阻塞时间。当生产者的发送缓冲区已满，或者没有可用的元数据时，这些方法就会阻塞。在阻塞时间达到此值时，生产者会抛出超时异常。
max.request.size
用于设置生产者发送的请求大小。可以指能发送的单个消息的最大值，也可以指单个请求里所有消息总的大小。
broker对可接收的消息最大值也有自己的限制，message.max.bytes，两边的配置最好可以匹配，避免生产者发送的消息被broker拒绝
receive.buffer.bytes和send.buffer.bytes
分别指定了TCP socket接收和发送数据包的缓冲区大小。如果被设置为-1，就是用操作系统默认值。如果生产者或消费者与broker处于不同的数据中细腻，那么可以适当增大这些值，因为跨数据中心的网络一般都有比较高的延迟和比较低的带宽。
compression.type
默认情况下，消息发送时不会被压缩。该参数可以设置为snappy、gzip或lz4,它指定了消息被发送给broker之前使用哪一种压缩算法进行压缩。snappy压缩算法由Google发明，它占用较少的CPU，却能提供较好的性能和相当可观的压缩比，如果比较关注性能和网络带宽，可以使用这种算法。gzip压缩算法一般会占用较多的CPU，但会提供更高的压缩比，如果网络带宽有限，可以使用这种算法。
使用压缩可以降低网络传输开销和存储开销，这也是kafka的瓶颈所在。
感谢：https://www.cnblogs.com/EnzoDin/p/12593406.html