当消费者的处理时间超过max.poll.interval.ms时，消费者不会崩溃

。max.poll.interval.ms是Apache Kafka中的一个配置参数，用于设置消费者在没有向服务器发送心跳（heartbeat）的情况下可以保持与服务器连接的最长时间间隔。

在Kafka中，消费者通过定期发送心跳来告知服务器自己仍然活跃。如果消费者在max.poll.interval.ms时间内没有发送心跳，服务器将认为该消费者已经崩溃，并将其标记为失效。失效的消费者将不再接收分配给它的消息，而分区将被重新分配给其他活跃的消费者。

因此，当消费者的处理时间超过max.poll.interval.ms时，消费者不会崩溃，但可能会被服务器标记为失效。这意味着消费者将不再接收新的消息，直到分区重新分配或消费者重新发送心跳。

消费者处理时间超过max.poll.interval.ms可能发生在以下情况下：

消费者处理的消息量过大，导致处理时间超过了配置的最大时间间隔。
消费者执行了一些耗时的操作，如网络请求、复杂的计算等。

为了避免消费者被标记为失效，可以考虑以下几点：

调整max.poll.interval.ms的值，使其能够容纳消费者的处理时间。根据实际情况，可以适当增加该值。
优化消费者的处理逻辑，减少处理时间。可以考虑使用并发处理、异步操作等技术来提高处理效率。
分批处理消息，将大量消息分成多个小批次进行处理，以避免单次处理时间过长。
使用更高性能的硬件设备或增加消费者的数量，以提高整体处理能力。

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Apache Kafka：腾讯云提供的分布式流处理平台，用于构建高可靠、可扩展的实时数据流应用。详情请参考：Apache Kafka
腾讯云消息队列 CMQ：腾讯云提供的消息队列服务，可实现高可靠、高可用的消息传递。详情请参考：消息队列 CMQ
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消费者处理消息超时，即如果消费者处理消费的消息的时间超过了 Kafka集群配置的 max.poll.interval.ms 的值，那么该消费者将会自动离组心跳超时，如果消费者在指定的session.timeout.ms...因此，如果你的消费者组停掉了很长时间（超过7天），那么Kafka很可能就把该组的位移数据删除了。消费者端重平衡流程在消费者端，重平衡分为两个步骤：加入组。...也就是说，Kafka一般不会超过session.timeout.ms就能感知到这个崩溃。当然，后面处理崩溃离组的流程与之前是一样的，我们来看看下面这张图。 ?...组成员崩溃离组场景.jpg 重平衡时协调者对组内成员提交位移的处理。正常情况下，每个组内成员都会定期汇报位移给协调者。...当重平衡开启时，协调者会给予成员一段缓冲时间，要求每个成员必须在这段时间内快速地上报自己的位移信息，然后再开启正常的JoinGroup/SyncGroup请求发送。

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当kafka遇到如下四种情况的时候，kafka会触发Rebalance机制：消费组成员发生了变更，比如有新的消费者加入了消费组组或者有消费者宕机消费者无法在指定的时间之内完成消息的消费消费组订阅的...如果消费者消费业务确实需要非常长时间，我们可以通过参数max. poll. interval. ms配置，它代表消费两次poll最大的时间间隔，比如将其配置成60s props.put("max.poll.interval.ms...该参数其实还是有意义，因为即使心跳发送正常，那也只能证明Consumer是存活状态，但是Consumer可能处于假死状态，比如Consumer遇到了死锁导致长时间等待超过了poll设定的时间间隔max.poll.interval.ms...Rebalance流程 Coordinator发生Rebalance的时候，Coordinator并不会主动通知组内的所有Consumer重新加入组，而是当Consumer向Coordinator发送心跳的时候...从Coordinator获取所有的消费者的信息，并将消费组订阅的partition分配结果封装为SyncGroup请求，需要注意的是leader Consumer不会直接与组内其它的消费者交互，leader

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Kafka-consumer与Topic分区及consumer处理超时「建议收藏」

如果消费者停止发送心跳的时间足够长，会话就会过期，群组协调器认为它已经死亡，就会触发一次再均衡。分配分区的过程：当消费者要加入群组时，它会向群组协调器发送一个JoinGroup请求。...使用kafka Tool 观察kafka 记录了主题topic 、分区Partition 及偏移量当消费者poll()数据之后，如果处理的太慢，超过了max.poll.interval.ms...ConsumerCoordinator 的作用：处理更新消费者缓存的 Metadata 请求向组协调器发起加入消费者组的请求对本消费者加入消费者前后的相应处理请求离开消费者组(例如当消费者取消订阅时...当一个消费者被关闭或发生崩溃时，它就离开群组，原本由它读取的分区将由群组里的其他消费者来读取。...如果一个消费者意外发生崩溃，没有通知组协调器就停止读取消息，组协调器会等待几秒钟，确认它死亡了才会触发再均衡。在这几秒钟时间里，死掉的消费者不会读取分区里的消息。

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Kafka又出问题了！

这个分配的过程就是Rebalance。触发Rebalance的时机当Kafka中满足如下条件时，会触发Rebalance：组内成员的个数发生了变化，比如有新的消费者加入消费组，或者离开消费组。...如果要避免非预期的 Rebalance，最好将该参数值设置得大一点，比下游最大处理时间稍长一点。总之，要为业务处理逻辑留下充足的时间。...这样，Consumer 就不会因为处理这些消息的时间太长而引发 Rebalance 。...所以，问题就在这里，当我们处理消息时间太长时,已经被broker剔除，提交偏移量又会报错。所以拉取偏移量没有提交到broker，分区又rebalance。...的配置值，并且消费端在处理完消息时要及时提交偏移量。

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Kafka技术知识总结之四——Kafka 再均衡

触发再均衡行为的情况：停止发送心跳请求；（包括消费者发生崩溃的情况）参数 max.poll.interval.ms 是 poll() 方法调用之间的最大延迟，如果在该时间范围内，poll() 方法没有调用...如果超过这个时间 poll 方法没有被再次调用，则认为该消费者已经死亡，触发消费组的再平衡。该参数的默认值为 300s，但我们业务中设置了 5s。...查询 Kafka 拉取日志后，发现有几条日志由于逻辑问题，单条数据处理时间超过了一分钟，所以在处理一批消息之后，总时间超过了该参数的设置值 5s，导致消费者被踢出消费组，导致再均衡。...消费者踢出消费组后触发了再均衡，分区被分配给其他消费者，其他消费者如果消费该分区的消息时，由于之前的消费者已经消费了该分区的部分消息，所以这里出现了重复消费的问题。解决该问题的方式在于拉取后的处理。...poll 到消息后，消息处理完一条就提交一条，如果出现提交失败，则马上跳出循环，Kafka 触发再均衡。这样的话，重新分配到该分区的消费者也不会重复消费之前已经处理过的消息。

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记一次线上kafka一直rebalance故障

分析问题这里就涉及到问题是消费者在创建时会有一个属性max.poll.interval.ms，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...引入该配置的用途是，限制两次poll之间的间隔，消息处理逻辑太重，每一条消息处理时间较长，但是在这次poll()到下一轮poll()时间不能超过该配置间隔，协调器会明确地让使用者离开组，并触发新一轮的再平衡...一次性拉取250多条消息进行消费，而由于每一条消息都有一定的处理逻辑，根据以往的日志分析，每条消息平均在500ms内就能处理完成。然而，我们今天查到有两条消息处理时间超过了1分钟。...服务端约定了和客户端max.poll.interval.ms，两次poll最大间隔。如果客户端处理一批消息花费的时间超过了这个限制时间，服务端可能就会把消费者客户端移除掉，并触发rebalance。...max.poll.records = 50 3.poll到的消息，处理完一条就提交一条，当出现提交失败时，马上跳出循环，这时候kafka就会进行rebalance,下一次会继续从当前offset进行消费

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kafka的consumer设计方案

一个例子是：当new第二个consumer image.png 这时候老的consumer会出现 image.png 1.3 消息位移消费者保存当前消费消息的位置。也就是下一次消费的位置。...所以这涉及到consumer在消费之前提交位移还是，处理完消息再提交位移，因为消费者在取到消息和处理完消息之间可能发生崩溃。那么消费者重启到底是从哪个位移消费。...获取到一定量的数据等待时间到达，有多少消息处理多少 1.5 多线程方案一个实例只允许运行在一个线程方案，这是由于减少引入同步、锁机制带来的性能折损。建议使用单线程方案。...2.2 poll返回相关： max.poll.interval.ms：处理消息的业务逻辑所需要的最长时间。基于这个设置该项。...既可以快速检测奔溃，又可以处理逻辑不会引起没必要的reblance max.poll.records：每次返回的最大消息数，如果是1，每条都返回。这个值涉及到消息的处理速度。

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