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Apache Kafka - linger.ms和batch.size设置

Apache Kafka是一个分布式流处理平台，用于构建高性能、可扩展的实时数据流应用程序。它具有高吞吐量、低延迟和持久性的特点，适用于处理大规模的实时数据流。

在Kafka中，linger.ms和batch.size是两个与性能和吞吐量相关的重要参数，用于控制消息的发送和批处理。

linger.ms（发送延迟）：表示消息在发送前等待的时间阈值。默认情况下，linger.ms设置为0，即消息立即发送。当linger.ms大于0时，生产者会等待一段时间，以便将更多的消息聚合到一个批次中，以减少网络开销。较大的linger.ms值可以提高吞吐量，但会增加消息的延迟。
batch.size（批大小）：表示每个分区中消息批次的大小。默认情况下，batch.size设置为16KB。当生产者积累到达batch.size大小的消息时，会将消息一起发送到Kafka集群。较大的batch.size值可以减少网络开销，提高吞吐量，但会增加消息的延迟。

适当调整linger.ms和batch.size可以根据具体场景优化Kafka的性能和吞吐量。如果对实时性要求较高，可以将linger.ms设置为较小的值，甚至为0，以尽快发送消息。如果对吞吐量要求较高，可以增大batch.size值，以减少网络开销。

腾讯云提供了一系列与Kafka相关的产品和服务，包括消息队列 CKafka、云原生消息队列 CMQ、流数据分析平台 DataWorks 等。您可以通过以下链接了解更多信息：

腾讯云消息队列 CKafka：https://cloud.tencent.com/product/ckafka
腾讯云云原生消息队列 CMQ：https://cloud.tencent.com/product/cmq
腾讯云流数据分析平台 DataWorks：https://cloud.tencent.com/product/dw

相关搜索:Kafka -设置高linger.ms和batch.size没有帮助 Druid Apache Kafka设置 Apache Kafka和JSON架构 Apache nifi和kafka微服务使用Java和Kafka的Apache Spark流集成apache flink、elasticsearch和kafka的版本如何使用INSTANA监视和管理Apache Kafka和Zookeeper集群 kubernetes上的Kafka和zookeper设置如何通过 Apache Kafka 和 ScyllaDB 使用变更数据捕获错误处理-使用者- apache kafka和spring 用WSGI和apache设置django Apache Camel :设置属性和getter Spring Cloud Bus和Spring for Apache Kafka有什么区别？接收和返回反应式类型apache kafka with micronaut 2.1.3 在Kafka Spout中使用新的Kafka版本2.1.0和Apache Storm 1.2.2获取ClassNotFoundException 设置apache、php、mysql和adminer失败 Apache kafka使用者停止和启动之间丢失的消息使用Apache和Bitnami设置expires标头 Apache Kafka中producer.properties和consumer.properties文件的使用如何通过Spark streaming和Apache flume将Kafka主题加载到HDFS

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初识 Kafka Producer 生产者

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kafka学习之Kafka 的简介（一）

查看topic属性消费消息发送消息四安装集群环境五配置信息分析发送端的可选配置信息分析 acks batch.size linger.ms max.request.size 消费端的可选配置分析...通过发布-订阅模式实时记录到对应的 topic 中，通过后端大数据平台接入处理分析，并做更进一步的实时处理和监控 Ø 日志收集：日志收集方面，有很多比较优秀的产品，比如 Apache Flume，很多公司使用...而不是 broker 把数据主动发送给 consumer 二 kafka 的安装部署下载安装包 https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?...,也就是 16kb，意味着当一批消息大小达到指定的 batch.size 的时候会统一发送 linger.ms Producer 默认会把两次发送时间间隔内收集到的所有 Requests 进行一次聚合然后再发送...Ø batch.size 和 linger.ms 这两个参数是 kafka 性能优化的关键参数，很多同学会发现 batch.size 和 linger.ms 这两者的作用是一样的，如果两个都配置了，那么怎么工作的呢

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高吞吐量消息系统—kafka

buffer的大小由配置batch.size指定。生产者端指定batch.size 和linger.ms 搭配使用，提升客户端和服务端性能。...batch.size值默认为16k，即16k以内的record会打包发送。linger.ms默认为0，即不延时发送。...例如指定batch.size=32k linger.ms=5，那么在5ms内batch.size没有满也会等到5ms再发送，所以linger.ms决定了消息延时的上限。...enable.auto.commit/auto.commit.interval.ms 设置自动提交offset和自动提交的周期。...org/apache/kafka/clients/consumer/KafkaConsumer.html 高水平API VS 低水平API kakfa提供high-level 和low-level api

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Flink 参数配置和常见参数调优

metrics.reporter.prom.port: 9250-9260 Kafka相关调优配置 linger.ms/batch.size 这两个配置项配合使用，可以在吞吐量和延迟中得到最佳的平衡点...batch.size是kafka producer发送数据的批量大小，当数据量达到batch size的时候，会将这批数据发送出去，避免了数据一条一条的发送，频繁建立和断开网络连接。...但是如果数据量比较小，导致迟迟不能达到batch.size，为了保证延迟不会过大，kafka不能无限等待数据量达到batch.size的时候才发送。为了解决这个问题，引入了linger.ms配置项。...当数据在缓存中的时间超过linger.ms时，无论缓存中数据是否达到批量大小，都会被强制发送出去。 ack 数据源是否需要kafka得到确认。...Kafka topic分区数和Flink并行度的关系 Flink kafka source的并行度需要和kafka topic的分区数一致。最大化利用kafka多分区topic的并行读取能力。

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快速学习-Kafka API

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进击消息中间件系列（二十）：Kafka 生产调优最佳实践

一般设置一个 5-100毫秒。如果 linger.ms 设置的太小，会导致频繁网络请求，吞吐量下降；如果 linger.ms 太长，会导致一条消息需要等待很久才能被发送出去，增加网络延时。...消费者输出的目的地必须支持事务（MySQL、Kafka）。合理设置分区数创建一个只有 1 个分区的 topic。测试这个 topic 的 producer 吞吐量和 consumer 吞吐量。...调整 batch.size 大小 ①batch.size 默认值是 16k。本次实验 batch.size 设置为 32k。...本次实验 batch.size 设置为 4k。...调整 linger.ms 时间 linger.ms 默认是 0ms。本次实验 linger.ms 设置为 50ms。

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flink sql使用中的一个问题

假如compute1和compute2之前是经过复杂计算的临时表，直接给下游sql计算使用会出现什么问题呢？...sql代码如下，供大家测试参考 package org.table.kafka; import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types; import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic...; import org.apache.flink.table.descriptors.Json; import org.apache.flink.table.descriptors.Kafka; import..."acks", "all") .property("retries", "0") .property("batch.size..."acks", "all") .property("retries", "0") .property("batch.size

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大数据基础系列之kafka011生产者缓存超时，幂等性和事务实现

", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer...如果你想减少请求的次数，可以设置linger.ms参数为大于0的某一值。使生产者发送消息前等待linger.ms指定的时间，这样就可以有更多的消息加入到该batch来。这很像TCP中的Nagle原理。...四，幂等性从kafka0.11版本开始，Kafka支持两种额外的模式：幂等性生产者和事务生产者。幂等性强化消息的传递语义，从至少一次到仅仅一次。特别是生产者重试将不再导致消息重复发送。...任何在事务中不可恢复的错误发生都会抛出一个KafkaException异常(http://kafka.apache.org/0110/javadoc/org/apache/kafka/clients/producer.../KafkaProducer.html#send(org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord))。

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一次线上服务高 CPU 占用优化实践

设置一个大于 0 的值，可以让发送端在缓冲区没有满的情况下等待一段时间，累积 linger.ms 时间的数据一起发送。这样可以减少请求的数量，避免频繁发送太多小包，不会立即发送数据。...linger.ms 和 batch.size 都会影响 KafkaProducer 的发送行为。 batch.size 值设置太小会降低吞吐量，太大会浪费内存。...我们线上的配置这两个值都没配置，会按 linger.ms=0，batch.size 为 16KB 的配置运行，因为日志产生的非常频繁，Sender 线程几乎不会闲下来，一直在处理发送数据包。...修改了 KafkaProducer 和 log4j 的参数以后，kafka 发送线程的 CPU 占用降低到了 5% 以下，整体的 CPU 负载依旧是比较高的，接下来继续排查。...从上面的图可以看到 kafka 和 Spring 函数执行的 CPU 占用最多，kafka 的问题上面的内容可以优化，接下来我们来看 Spring 函数相关调用栈。

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