Kafka是大型架构必备技能，下面我就重点详解Kafka生产者如何实现高吞吐@mikechen
批量发送优化
Kafka 的 Producer 并不是每写一条消息就立即发送，而是将多条消息收集起来。
组成一个批次（batch）一起发送，以减少网络开销并提高吞吐。
这里适当增加 linger.ms 的值（例如：设置为几毫秒…..到几十毫秒）。
[ Producer Record ]
↓
[ Buffer Pool ] ← 多条消息缓冲
↓
[ Batch formed ] ← 达到 batch.size 或 linger.ms 触发发送
↓
[ Kafka Broker ]
允许生产者收集更多消息形成更大的批次，从而提高吞吐量。
但需要注意，过高的 linger.ms 会增加消息的端到端延迟。
异步发送机制
Kafka Producer 的 send() 方法是异步的，调用后会立即返回一个 Future<RecordMetadata> 对象。
producer.send(record, (metadata, exception) -> {
if (exception == null) {
System.out.println("Success: " + metadata.offset());
} else {
exception.printStackTrace();
}
});
生产者发送消息后不立即等待 Broker 的响应，而是继续发送后续消息，通过回调机制处理发送结果。
这样，生产者无需等待 Broker 的确认，可以流水线式地发送消息，极大地提高了发送速率。
压缩机制
在生产者端对消息数据进行压缩，减小网络传输的数据量，从而提高有效吞吐量。
比如：
gzip: 压缩率高，但 CPU 消耗也相对较高。
snappy: 压缩和解压缩速度快，CPU 消耗较低，压缩率适中。
在吞吐量和 CPU 利用率之间提供了较好的平衡，是常见的选择。
lz4: 压缩和解压缩速度非常快，CPU 消耗很低，但压缩率可能不如 gzip 或 snappy，适用于对延迟非常敏感的场景。
zstd: 提供比 gzip 更高的压缩率，同时保持良好的压缩和解压缩速度，但 CPU 消耗可能略高。
在高吞吐场景中推荐使用 lz4 、或 zstd。
在对 CPU 敏感的系统中可选择 snappy。
并发发送能力
Kafka Broker 利用 Page Cache 顺序写，提高写入效率。
当 Kafka Broker 接收到生产者的消息并需要将其写入磁盘时，它首先将数据写入到操作系统为该日志文件维护的 Page Cache 中。
由于是顺序写入，新的数据总是追加到 Page Cache 的尾部，这是一个非常快速的内存操作。
顺序写极大地减少了磁盘寻道时间，而 Page Cache 的使用将大部分写操作变成了快速的内存操作，只有在操作系统进行刷盘时才会有磁盘 I/O。
这种机制，使得 Kafka Broker 能够承受非常高的写入吞吐量。