初始化 Producer 时需用 RdKafka::Conf::create(RdKafka::Conf::CONF_GLOBAL) 创建全局配置，正确设置 "bootstrap.servers"（如 "host1:9092,host2:9092"），并检查 errstr 是否为空以确认配置生效。
用 C++ 连接 Kafka 集群，librdkafka 是目前最稳定、生产环境验证最充分的 C/C++ 客户端库——它不依赖 JVM，性能高，线程安全，且原生支持 Kafka 0.9+ 到 4.x 全系列协议（包括无 ZooKeeper 的 KRaft 模式）。
怎么初始化 Producer 并避免 RdKafka::Producer::create() 返回 null
常见错误是配置项写错或缺失导致创建失败，但错误信息藏在 errstr 里，不打印就以为“没报错却连不上”。
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"bootstrap.servers"必须设置（不是"metadata.broker.list"，后者是旧版兼容参数，新版已弃用）；值为"host1:9092,host2:9092"格式，不能带http:// - 必须调用
RdKafka::Conf::create(RdKafka::Conf::CONF_GLOBAL)创建全局配置，CONF_TOPIC配置仅用于 Topic 级参数（如"compression.type"） - 务必检查
errstr：即使create()返回非空指针，若errstr非空，说明部分配置被忽略（比如拼错 key），后续可能静默失败
std::string errstr;
RdKafka::Conf *conf = RdKafka::Conf::create(RdKafka::Conf::CONF_GLOBAL);
if (!conf) {
std::cerr << "Failed to create config" << std::endl;
return -1;
}
conf->set("bootstrap.servers", "192.168.1.10:9092", errstr); // 注意：不是 metadata.broker.list
conf->set("client.id", "my-cpp-producer", errstr);
if (!errstr.empty()) {
std::cerr << "Config error: " << errstr << std::endl; // 关键！别跳过这行
}
为什么 produce() 发不出消息？三个高频卡点
消息“发了但消费者收不到”，90% 是以下三者之一：
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poll(0)或poll(1)没调用：librdkafka 是事件驱动异步模型，produce()只入本地队列，真正发出去靠poll()触发 I/O。漏掉它，消息永远卡在内存里 - Topic 不存在且
"auto.create.topics.enable"在服务端关闭（默认关闭）：客户端不会自动建 topic，需提前用kafka-topics.sh创建，或确保服务端开启自动创建（不推荐生产环境） - Key 全是
nullptr或相同字符串：Kafka 默认用 Murmur2 哈希 key 分区，若所有 key 相同，所有消息都进同一个 partition，其他 partition 空转，看起来像“只发了一半”
queue.buffering.max.messages 和 queue.buffering.max.ms 怎么设才不丢数据
这两个参数控制 Producer 的本地缓冲行为，设得太激进会丢消息，太保守则吞吐暴跌：
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"queue.buffering.max.messages"：默认 100000，建议保持 50000–200000 区间。小于 10000 容易因网络抖动触发ERR__QUEUE_FULL而丢弃新消息 -
"queue.buffering.max.ms"：默认 1000ms，即最多攒 1 秒再批量发。若业务要求低延迟（如监控打点），可压到"10"；若追求吞吐（如日志归集），可设"100"，但不要设 0（禁用批处理）——会极大增加 broker 压力 - 注意：这两个值要和
"message.max.bytes"（服务端单条上限）、"replica.fetch.max.bytes"（服务端副本拉取上限）对齐，否则可能因服务端拒绝而持续重试失败
消费端启动后收不到消息？先查 enable.partition.eof 和 auto.offset.reset
新 Consumer Group 第一次启动时，默认从最新 offset 开始读（"latest"），如果生产者已停，就会“看起来没消息”。解决方法：
- 设
"auto.offset.reset"为"earliest"（从头读）或"smallest"（同义，旧版 key） - 加
"enable.partition.eof"="true"：这样当某 partition 消费到末尾时，会收到RdKafka::Event::EVENT_PARTITON_EOF事件，而不是静默等待新消息 —— 方便调试是否真的“没数据”还是“卡住了” - 务必实现
rebalance_cb：集群扩缩容或 Consumer 加减时，分区会重分配，不处理 rebalance 会导致重复消费或漏消费
真正难的不是连上 Kafka，而是理解 librdkafka 的异步生命周期和缓冲语义——它不像 HTTP 客户端那样“发完就完”，而更像一个微型事件引擎，你得主动喂它 poll()，并容忍短暂延迟。一旦绕过这个心智模型，所有“连不上”“收不到”“丢了消息”的问题都会反复出现。
