Kafka 2.1.0是一个开源的分布式流处理平台,用于构建高可靠、高吞吐量的实时数据流应用程序。它采用发布-订阅模式,通过将数据分成多个主题(topics)和分区(partitions)来实现数据的持久化和分发。
流消费者(Consumer)是Kafka中的一个重要组件,用于从指定的主题中读取数据并进行处理。然而,在Kafka中,当消费者组中的消费者实例发生变化时,例如新增或移除消费者实例,或者某个消费者实例发生故障,就会触发再平衡(Rebalance)操作。
再平衡是指Kafka自动重新分配分区给消费者实例的过程,以确保每个消费者实例负责处理的分区数量相对均衡。在再平衡期间,Kafka会暂停消费者实例的消费进程,并重新分配分区。这可能导致消费者实例在再平衡期间无法消费数据,从而影响应用程序的实时性能。
Kafka 2.1.0流消费者陷入再平衡可能是由以下原因引起的:
再平衡期间,消费者实例将无法消费数据,直到再平衡完成。为了减少再平衡的影响,可以采取以下措施:
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