如何通过实践提升Kafka入门教程（5）中的吞吐量与可靠性？

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在现实环境中，用户普遍愿意承受较小的延迟来换取+TPS的显著提升。最终，从2ms到10ms的延迟增加通常是可以接受的。本文介绍了如何提高producer吞吐量与消息可靠性。

在实际环境中，用户似乎总是愿意用较小的延时增加的代价，去换取 TPS 的显著提升。毕竟，从 2ms 到 10ms 的延时增加通常是可以忍受的。本文介绍了提高producer吞吐量 与 提高消息可靠性 的实践，重点介绍了在Confluent.Kafka组件下如何进行配置的代码实践，相信会对你有所帮助。 1 提高Producer吞吐量的实践

在实际环境中，用户似乎总是愿意用较小的延时增加的代价，去换取 TPS 的显著提升。毕竟，从 2ms 到 10ms 的延时增加通常是可以忍受的。

事实上，Kafka Producer 就是采取了这样的设计思想。每当 producer 发布一个立即就发送 到 producer聚集一堆发布后批量发送，如下图所示：

我们可以在客户端做一些配置，来实现producer的高吞吐量，涉及到的一些重要配置如下：

• 批次大小，它和等待时间只要有一个满足就会发送，默认16K，可以修改为32K~512K。

• 等待时间，它和批次大小只要有一个满足就会发送，建议设置为5~100ms（根据你的场景来修改）。

• 压缩算法，使用压缩算法网络传递效率高，但也会相应耗费CPU，建议设置为LZ4或zstd。