kafka客户端延迟(kafka设置超时时间)

而拉的优点在于，由客户端按照自身的处理情况按照一定的周期去服务器拉去信息，这样就不会出现服务端压死客户端的情况但是拉的形式有一个问题是你拉去的周期是多少周期太长，服务端与客户端的消息延迟最坏情况就是一个周期，周期太短，当服务端没有信息的时候会导致长期的空轮训基于这个问题我们；另外，Kafka并不支持Java的那些“标准消息传递”协议，所以如果应用场景一定要使用这些标准，你就只能和Kafka说再见了但是在这里，我必须吐出来除了抽象层，那些标准协议根本无法解决消息传递系统中的许多实际问题但是Kafka确实解决了那些问题，比如HA自动客户端重新连接自动重复数据删除等。

在设计和实现延迟队列时，我们需要考虑兼容现有异步事件组件，同时提供更可靠可重试具备监控报警高性能的特性理想的延迟队列应满足以下要求消息传输可靠性多语言客户端支持高可用性实时性支持消息删除消费查询手动重试，以及对当前异步事件执行的监控本文采用JimDB通过ZSet实现延时功能；消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失 4容错性 允许集群中节点失败若副本数量为n，则允许n1个节点失败5高并发 支持数千个客户端同时读写 1日志收集 一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoopHbaseSolr等2。

10消息查询机制 kafka不支持消息查询 rocketmq支持根据message id查询消息，也支持根据消息内容查询消息 11消息回溯 kafka可以按照offset回溯消息 rocketmq支持按照时间回溯消息，例如从一天之前的某时某分开始重新消费消息 问题一push和pull模式 push模式客户端与服务端建立连接后，当服；在生产环境中，实现更复杂的逻辑来管理KafkaConsumer生命周期异常处理和线程安全总体而言，@KafkaListener适合简化消息监听和处理，而poll方法允许对消息的主动控制Kafka消费者采用消息拉取模型，要求消费者主动调用KafkaConsumer#poll方法从broker拉取数据Kafka客户端设计为非线程安全。

kafka集群支持热扩展 消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失 允许集群中节点失败若副本数量为n，则允许n1个节点失败支持数千个客户端同时读写 #160#160#160#160一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoopH；定位历程 首先对客户端环境和JVM状态进行排查，确认网络连接和垃圾回收均无异常接着关注kafka server端，检查metadata和produce请求未见超时记录，排除服务器端问题尝试从客户端行为入手，分析抓包数据，发现客户端在超时断链时，服务器端实际上已响应打开client日志，发现断链日志明确指出请求超时问题根源。

kafka producer默认超时时间

1、解决此问题的关键在于修改Kafka配置文件打开位于`usrlocalkafka_212370configserverproperties`的配置文件，将三台机器的配置ip改为实际的虚拟机ip地址保存文件后，重启Kafka服务确认问题解决的步骤包括通过Zookeeper客户端查看节点信息进入Zookeeper客户端后，检查kafka节点信息，确保其。

2、1kafkaacks = all，这里的ack有3个选项，01all all是要等topic的某个分区的所有副本都同步完数据后才会给客户端响应，1只要topic的leader分区接收到数据就会给客户端响应，0是只要数据发出去了会立即返回，不会等待分区是否接收到数据因此，首先我把这个值改成了1，为什么选择改成1，是。

3、探讨了Kafka版本问题，重点关注Kafka客户端依赖之间的关系在Kafka的版本命名规则中，从1x版本开始，采用了三位数的命名规则，包括大版本小版本和patch版本当前Kafka版本通常表示为kafka_211220，其中211是Scala版本，220是Kafka真正的版本号Kafka提供多语言客户端API，Java客户端是其中。

kafka端到端的延迟

在实际应用中，例如在处理kafka数据写入openGemini时，如果遇到kafka数据积压，消费速度跟不上生产速度的问题，可以通过采集并发时延TPS等关键性能指标数据来分析问题在确定瓶颈不在数据库的情况下，可以优化客户端侧的写入并发数，以大幅提升TPS，解决性能问题了解并优化数据库性能对于企业确保业务连续。

Kafka对Zookeeper的依赖性非常大，特别是Kafka控制器和Broker节点的存活状态都依赖于Zookeeper控制器作为整个Kafka集群的“大脑”，其异常会导致广泛的影响故障分析将通过具体实例展示这一过程在故障发现阶段，观察到客户端请求未到达Kafka排队队列，以及专门用于处理网络读写的线程池空闲，消息发送响应时间。

该属性意思为kafka消费者在每一轮poll调用之间的最大延迟，消费者在获取更多记录之前可以空闲的时间量的上限如果此超时时间期满之前poll没有被再次调用，则消费者被视为失败，并且分组将重新平衡，以便将分区重新分配给别的成员kafkaConsumer调用一次轮询方法只是拉取一次消息客户端为了不断拉取。

更具体的，观察StopRelicaLeaderAndIsr以及UpdateMetadata处理时间，有助于分析分区leader选举的细节最后，controller承载大量客户端请求，可能导致响应延迟，进而影响leader切换速度社区正在讨论KIP291，旨在将请求分为不同优先级处理，以优化leader选举过程有兴趣的读者可以关注此提案。

多语言客户端库Pulsar 支持 7 种语言的官方客户端，而 Kafka 的官方客户端仅支持 1 种语言Pulsar 的多语言支持使更多开发者能够便捷地使用 Pulsar性能与可用性Pulsar 通过优化磁盘 IO降低 CPU 利用率控制内存等方式，实现了更高的吞吐量延迟和容量，使其在大规模应用中表现优异内置。

可扩展性kafka集群支持热扩展 持久化可靠性消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失 容错性允许集群中节点失败若副本数量为n，则允许n1个节点失败高并发支持数千个客户端同时读写 三kafka的原理 kafka是如何实现以上所述这几点，我们逐一说明1高吞吐量低延迟 kafka。

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