application.yml

spring:
  kafka:
    # 指定kafka server的地址，集群配多个，中间，逗号隔开
    bootstrap-servers: 113.105.144.9:9104
    #=============== provider  =======================
    producer:
      # 写入失败时，重试次数。当leader节点失效，一个repli节点会替代成为leader节点，此时可能出现写入失败，
      # 当retris为0时，produce不会重复。retirs重发，此时repli节点完全成为leader节点，不会产生消息丢失。
      retries: 0
      # 每次批量发送消息的数量,produce积累到一定数据，一次发送
      batch-size: 16384
      # produce积累数据一次发送，缓存大小达到buffer.memory就发送数据
      buffer-memory: 33554432
      # 指定消息key和消息体的编解码方式
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      properties:
        #当设置了缓冲区，消息就不会即时发送，如果消息总不够条数、或者消息不够buffer大小就不发送了吗？当消息超过linger时间，也会发送。
        linger.ms: 1
      #procedure要求leader在考虑完成请求之前收到的确认数，用于控制发送记录在服务端的持久化，其值可以为如下：
      #acks = 0 如果设置为零，则生产者将不会等待来自服务器的任何确认，该记录将立即添加到套接字缓冲区并视为已发送。在这种情况下，无法保证服务器已收到记录，并且重试配置将不会生效（因为客户端通常不会知道任何故障），为每条记录返回的偏移量始终设置为-1。
      #acks = 1 这意味着leader会将记录写入其本地日志，但无需等待所有副本服务器的完全确认即可做出回应，在这种情况下，如果leader在确认记录后立即失败，但在将数据复制到所有的副本服务器之前，则记录将会丢失。
      #acks = all 这意味着leader将等待完整的同步副本集以确认记录，这保证了只要至少一个同步副本服务器仍然存活，记录就不会丢失，这是最强有力的保证，这相当于acks = -1的设置。
      #可以设置的值为：all, -1, 0, 1
      acks: 1

    #=============== consumer  =======================
    consumer:
      group-id: test
      # enable.auto.commit:true --> 设置自动提交offset
      enable-auto-commit: true
      # auto-commit'为true，则消费者偏移自动提交给Kafka的频率（以毫秒为单位），默认值为5000。:
      auto-commit-interval: 100ms
      # 指定消息key和消息体的编解码方式
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      properties:
        session.timeout.ms: 15000