onCompletion是产生Kafka数据的异步方式，并且具有get的循环将是以Kafka写入数据的同步方式。
Kafka中的生产者以非常高的吞吐量在主题上写入数据。如果在生产者代码中使用sync get函数，则在每次写入之后，生产者需要等待来自Kafka的ack。这限制了生产者吞吐量。生产者需要等待Kafka存储数据。复制（基于其配置方式），然后在成功写入时将ack返回给生产者。
另一个选择是onCompletion，这里生产者将继续生产数据，而不等待Kafka的ack。如果写入成功，Kafka将调用回调onCompletion。生产者需要跟踪这些onCompletion调用，如果失败，它需要重试。
生产者通常会向Kafka发送一批N条记录，然后等待所有完成事件，再发送下一批N条记录，这有点像TCP滑动窗口流控制范例。
很难建议您应该做什么。使用onCompletion并从那里使用重试的缺点是会危及Kafka中记录的顺序。
生产者可能已经成功地发送了1..65条记录，然后Kafka错过了65-72条，然后Kafka写了73..99条。一旦Kafka完成了写99条，生产者可能会得到66、67条作为onCompletion（因为它是异步回调，它可以随时到来）回调并重试。这本质上使记录排序混乱。
在这些情况下，使用者需要了解，可能不会对所有写入进行排序。
我的建议是对一批记录使用onCompletion，一般来说，应用程序没有非常严格的排序要求，因此可以利用调用的异步特性来提高吞吐量。

onCompletion()是Java Kafka客户端中定义的异步回调方法。
另一方面，get()是一个内置的Java函数，当您使用Java Kafka客户端时，可以将get()与future一起使用以实现同步写入，如下面的Confluent文档中的示例所示：

Future<RecordMetadata> future = producer.send(record);
RecordMetadata metadata = future.get();