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一次 kafka 消息堆积问题排查

日志的描述得知，消费者被被剔除的原因是调用 poll() 方法消费耗时太久了，其中有提到 max.poll.interval.ms 和 max.poll.records 两个参数，而且还会导致提交 max.poll.interval.ms...表示消费者处理消息逻辑的最大时间，对于某些业务来说，处理消息可能需要很长时间，比如需要 1 分钟，那么该参数就需要设置成大于 1分钟的值，否则就会被 Coordinator 剔除消息组然后重平衡，默认值为 300000； max.poll.records...解决办法：根据业务逻辑调整 max.poll.records 与 max.poll.interval.ms 之间的平衡点，避免出现消费者被频繁踢出消费组导致重平衡。

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一文理解Kafka重复消费的原因和解决方案

max.poll.records：单次消费者拉取的最大数据条数，默认值500。...可根据实际消息速率适当调小max.poll.records的值。引入消息去重机制。例如：生成消息时，在消息中加入唯一标识符如消息id等。...在消费端，可以保存最近的max.poll.records条消息id到redis或mysql表中，这样在消费消息时先通过查询去重后，再进行消息的处理。保证消费者逻辑幂等。

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Spring Kafka消费者被踢出组？CommitFailedException异常全面解析与解决方案

默认值： 5分钟（300000毫秒） max.poll.records (每次拉取最大记录数) 含义：单次调用 poll() 所能返回的最大消息条数。...你需要确保有足够的时间来处理 max.poll.records 条消息。假设你每次拉取500条，处理一条需100ms，那么一批消息就需要50秒。...如果处理一条消息平均需要 2 秒，max.poll.records 为 50，那么一批消息最大可能需要 100 秒。...监控与迭代：调整后观察日志和消费者状态，如果问题依旧，继续适当调大 max.poll.interval.ms 或调小 max.poll.records。...根据评估结果，合理设置 max.poll.interval.ms、max.poll.records 和 session.timeout.ms 等参数，从根源上避免消费者被踢出组。

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线上Kafka突发rebalance异常，如何快速解决？

max.poll.records 表示每次消费的时候，获取多少条消息。获取的消息条数越多，需要处理的时间越长。...而 kafka 的消费者参数设置中，跟消费处理的两个参数为： max.poll.interval.ms 每次消费的处理时间 max.poll.records 每次消费的消息数对于这种情况，一般来说就是增加消费者处理的时间...（即提高 max.poll.interval.ms 的值），减少每次处理的消息数（即减少 max.poll.records 的值）。...一般是增加消费者处理的时间（max.poll.interval.ms），减少每次处理的消息数（max.poll.records）。...阿里云官方文档建议 max.poll.records 参数要远小于当前消费组的消费能力（records < 单个线程每秒消费的条数 x 消费线程的个数 x session.timeout的秒数）。

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线上kafka消息堆积，consumer掉线，怎么办？

于是立刻尝试修改max.poll.records，减少一批拉取的消息数量，同时增大max.poll.interval.ms参数，避免由于拉取间隔时间过长导致自我驱逐。...参考以下说明调整参数值：max.poll.records：降低该参数值，建议远远小于 * * 的积。...max.poll.interval.ms: 该值要大于max.poll.records> / ( * )的值。

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Kafka Consumer 消费消息和 Rebalance 机制

对于精确到一次的语义，最好手动提交位移 fetch.max.bytes：单次拉取数据的最大字节数量 max.poll.records：单次 poll 调用返回的最大消息数，如果处理逻辑很轻量，可以适当提高该值...但是max.poll.records条数据需要在在 session.timeout.ms 这个时间内处理完。默认值为 500 request.timeout.ms：一次请求响应的最长等待时间。

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kafka位移

减少 poll 方法一次性返回的消息数量，即减少 max.poll.records 参数值。...这取决于 Consumer 端参数 max.poll.records 的值。当前该参数的默认值是 500 条，表明调用一次 KafkaConsumer.poll 方法，最多返回 500 条消息。...很多主流的大数据流处理框架使用的都是这个方法，比如 Apache Flink 在集成 Kafka 时，就是创建了多个 KafkaConsu除了调整 max.poll.interval.ms 之外，你还可以选择调整 max.poll.records

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Kafka - 3.x 消费者生产经验不完全指北

例如，增加max.poll.records以一次获取更多的消息，或者适当增加fetch.max.bytes以增加每次获取的数据量。...max.poll.records 一次poll拉取数据返回消息的最大条数，默认是500条。最终，提高Kafka消费者的吞吐量需要综合考虑多个因素，包括硬件资源、消费者配置、消息处理逻辑等。

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数据慢半拍，问题可能不在“数据”：聊聊数据传播延迟的那些坑

典型症状：ConsumerLag一直涨高峰期延迟突然拉长低峰期又恢复正常先看一个最容易被忽略的问题展开代码语言：TXTAI代码解释max.poll.records=500fetch.max.bytes=...50MB如果你的单条消息很大，max.poll.records小了，一次poll根本拉不够数据。

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TDMQ CKafka 版客户端实战指南系列之二：消费消息最佳实践

session.timeout.ms：在 v0.10.2 之前的版本可适当提高该参数值，需要大于消费一批数据的时间，但不要超过 30s，建议设置为25s ，而 v0.10.2 及其之后的版本，保持默认值10s即可； ● max.poll.records...：降低该参数值，建议远远小于单个线程每秒消费的条数 * 消费线程的个数 * max.poll.interval.ms / 1000 的值； ● max.poll.interval.ms ：该值要大于 max.poll.records...拉取消息优化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。...拉取大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，需要注意控制拉取速度，注意修改配置： ● max.poll.records：每次 Poll 获取的最大消息数量。

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Kafka几个常见的错误

需要适当减少 max.poll.records值增加 max.poll.interval.ms 或者想办法增加消息处理的速度。

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【消费多实例Kafka千万级数据的案例分析】

props.put("group.id", "high-throughput-group"); props.put("enable.auto.commit", "false"); props.put("max.poll.records

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Kafka常见错误整理（不断更新中）

需要适当减少 max.poll.records值增加 max.poll.interval.ms 或者想办法增加消息处理的速度未完待续~~~ 更多实时计算,Flink,Kafka等相关技术博文，欢迎关注实时流式计算

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Kafka常见错误整理

需要适当减少 max.poll.records值增加 max.poll.interval.ms 或者想办法增加消息处理的速度未完待续~~~ 更多实时计算,Flink,Kafka等相关技术博文，欢迎关注实时流式计算

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Kafka Consumer

enable.auto.commit 指定consumer是否自动提交位移，默认为true fetch.max.bytes 指定consumer单次获取数据的最大字节数 max.poll.records

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Kafka异常Offset commit cannot be completed since the consumer is not part of an...

除了调整max.poll.interval.ms比消费逻辑耗时大之外，还可以调整consumer.poll(Duration.ofMillis(500))和max.poll.records，控制每次poll

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kafka重复消费解决方案_kafka重复消费原因

max.poll.records：降低该参数值，建议远远小于 * * 的积。...max.poll.interval.ms: 该值要大于max.poll.records> / ( * )的值。

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【Kafka 使用手册】

max.poll.records：单次拉取的最大消息数。注意事项：避免频繁提交偏移量，可能影响性能。确保 group.id 唯一性，避免消费混乱。

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Kafka又出问题了！

其实，从输出的日志信息中，也大概给出了解决问题的方式，简单点来说，就是可以通过增加 max.poll.interval.ms 时长和 session.timeout.ms时长，减少 max.poll.records...spring: kafka: consumer: properties: max.poll.interval.ms: 3600000 max.poll.records

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kafka学习之Kafka 的简介（一）

acks batch.size linger.ms max.request.size 消费端的可选配置分析 group.id enable.auto.commit auto.offset.reset max.poll.records...max.poll.records 此设置限制每次调用 poll 返回的消息数，这样可以更容易的预测每次 poll 间隔要处理的最大值。

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