如果max.poll.records的值设置得过大,消费者可能会在重平衡期间拉取到过多的消息,导致在重平衡完成之前无法处理完这些消息,从而触发KafkaConsumer.commitSync()或KafkaConsumer.commitAsync()方法的CommitFailedException异常。 最佳实践:为了避免这种情况,你可以在消费者代码中捕获CommitFailedException异常,并在异常发生时...
### 步骤1: 设置【spring.kafka.consumer.max-poll-records】的值 ```java spring.kafka.consumer.max-poll-records=100 ``` 在application.properties或application.yml文件中设置【spring.kafka.consumer.max-poll-records】的值为100,表示每次拉取消息的最大记录数为100。 ### 步骤2: 创建Kafka消费者配置 ``...
max.poll.records:此参数用于设置每次调用 poll() 方法时可以从主题中拉取的最大记录数。增加此值可以提高消费者的吞吐量,但可能会导致内存不足。默认值为 500。 fetch.min.bytes:此参数用于设置消费者从服务器拉取数据的最小字节数。增加此值可以提高消费者的吞吐量,但可能会导致更长的延迟。默认值为 1 字节。
kafka consumer max-poll-records是Kafka消费者配置参数之一,用于控制每次拉取的最大记录数。它指定了每次调用poll()方法时,消费者从每个分区中最多拉取的记录数。 性能方面,将max-poll-records设置为较大的值可以提高消费者的吞吐量,因为每次拉取的记录数增加了。然而,需要注意的是,设置过大的值可能会导致消...
spring: kafka: consumer: max-poll-records: 20 作用: max.poll.records参数用于控制Kafka消费者每次从broker中拉取消息的最大数量,这有助于实现消费弱化和控制内存资源的需求。 综上所述,max.poll.records的默认值为500,可以根据实际需求进行调整,但需要注意不要设置得过大,以避免频繁的rebalance和内存资源的...
max.poll.records一次poll拉取数据返回消息的最大条数,默认是500条 5、kafka总体 5.1 如何提高吞吐量 5.1.1 提高生产者吞吐量 buffer.memory:发送消息的缓冲区大小,默认值是32m,可以增加到64m。 batch.size:默认是16k。如果batch设置太小,会导致频繁网络请求,吞吐量下降;如果batch太大,会导致一条消息需要等待很久...
max.poll.records:指定了每次最多拉取消息的条数,默认为500; heartbeat.interval.ms:该参数的作用主要是指定了心跳的间隔时间。需要注意的是,如果发生了rebalance,那么coordinator就会将REBALANCE_IN_PROGRESS的异常放到心跳的响应中,因而尽量将该参数的值指定小一些,这样能够让各个consumer更快的感知到正在进行再平衡。
如果是您自己管理位点,可以设置成 none。 拉取消息 消费过程是由客户端主动去服务端拉取消息的,在拉取大消息时需要控制拉取速度,注意以下参数设置: max.poll.records:如果单条消息超过 1MB,建议设置为1。 max.partition.fetch.bytes:设置比单条消息的大小略大一点。
kafka设置了max.poll.records为50000条,但是只能读取到1400条左右,没有任何报错。估计应当是配置问题。 1,解决办法,要调整以下三个参数 查看复制打印? pros.put("max.partition.fetch.bytes","104857600") pros.put("fetch.min.bytes ","2108576")