1. librdkafka中producer的poll是干什么用的？

由于producer是异步调用，消息是否发送成功，是通过回调而得知结果。poll就是调用回调函数用的，回调函数就是 dr_cb 函数。
poll函数的参数：
0：非阻塞调用，立马返回；
n: 阻塞n 毫秒，期间成功发送的消息会调到dr_cb函数；
-1：一直阻塞等到消息为止。（例如linger.ms=5秒，batch.num.messages=1000，那么要么producer后达到5秒时间，要么producer生成了1000条数据，否则poll会一直阻塞）

2. 不调用poll会有什么后果？

导致事件队列满，生产者写数据失败，事件队列满后报错如下：

Produce failed: Local: Queue full

3. linger.ms 、batch.num.messages干什么用？

linger.ms = queue.buffering.max.ms
两者都是一个等待时间，等待什么呢？调用producer后，数据不会立马等上前往broker的列车，而是先等待，到达一定时间发车，或者达到一定消息数量发车。就像街上的黑车，他不会一直等着，但人少也不发车。
linger.ms就是他的等待时间；
batch.num.messages就是等待人数。
kafka比黑车控制的更精确，它还能根据体重发车（batch.size等参数）。

4. 打印librdkafka的默认配置参数

打印全局配置和topic配置

RdKafka::Conf *conf = RdKafka::Conf::create(RdKafka::Conf::CONF_GLOBAL);
int pass;
for (pass = 0 ; pass < 2 ; pass++) 
{
    std::list<std::string> *dump;
    if (pass == 0) {
        dump = conf->dump();
        std::cout << "# Global config" << std::endl;
    } else {
        dump = tconf->dump();
        std::cout << "# Topic config" << std::endl;
    }

    for (std::list<std::string>::iterator it = dump->begin();it != dump->end(); ) 
    {
        std::cout << *it << " = ";
        it++;
        std::cout << *it << std::endl;
        it++;
    }
    std::cout << std::endl;
}

5.一次librakafak写kafka效率问题排查历程

5.1 发现程序循环调用produce 1000次，获取发送条数后，每条调用一次poll,每次调用阻塞1毫秒，导致每发送成功1000数据阻塞1秒。
5.2发现此问题后改为每发送1000条数据后调用一次poll,但又有了新问题。poll调用次数太少，阻塞时间太短，导致报错 Produce failed: Local: Queue full 。
5.3 查询Queue full的解决办法，github的issues列表中有一条同样的问题: librdkafka issues。根据作者的建议，加统计回调stats_cb(这个回调函数其实就包含在event_cb中，根据事件类型区分，害我找半天)，加参数 statistics.interval.ms ，否则默认统计信息是关闭的。
5.4 打印statistic信息后，可以比较清楚看到待发送队列中数据的bytes,条数等信息。根据打印信息，调节poll为10ms, 调大queue.buffering.max.kbytes 为2048000后，错误消失。
5.5 Local Queue full 错误再现 ，poll调整为50ms， linger.ms调整为100ms, queue.buffering.max.messages 调整为100万， 并在消息投递错误时重试两次。目前未见错误。
参数设置如下：

queue.buffering.max.ms = 100
queue.buffering.max.messages = 1000000
queue.buffering.max.kbytes = 2000000