Apache Kafka - linger.ms和batch.size设置 - 腾讯云开发者社区

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【Kafka 使用手册】

Broker：Kafka 服务器，负责存储和转发消息。关键参数设置及注意事项生产者参数 bootstrap.servers：Kafka 集群地址列表，格式为 host:port。...batch.size：批量发送的字节大小，提高吞吐量。 linger.ms：发送延迟时间，与 batch.size 配合使用。...注意事项：高吞吐场景建议增大 batch.size 和 linger.ms，但会引入延迟。 acks=all 保证数据不丢失，但降低吞吐量。...", 16384); props.put("linger.ms", 1); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer...性能瓶颈：调整 batch.size 和 linger.ms，增加分区数。通过合理配置参数和遵循最佳实践，可以充分发挥 Kafka 的高吞吐、低延迟特性。

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6.ProducerConfig详解（上）

元数据元数据类org.apache.kafka.clients#Metadata中，除了记录一些和自身更新策略有关的信息（metadata的更新策略值得另开一篇文章分析）。...这样成批成批的发送，减少了网络请求，有助于提升producer客户端和kafka集群服务的性能。 batch.size就是用来设置一个batch的最大字节数byte。...注意： linger.ms设置了发送延迟的最高时间上限，另一个配置项batch.size也同时控制着发送的时机。...如果为某个partition压缩的batch字节数已经达到了batch.size设置的字节数，那么该batch将被立即发送到指定的partition，即使此时延迟时间还没达到linger.ms的设置。...同样的，如果延迟的时间已经达到了linger.ms的设置，那么即使压缩累积的batch没有达到batch.size设置的字节数，也会被发送到指定的partition。

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Kafka发送消息时提示请求数据过大是怎么回事？

今天有个小伙伴跟我反馈，在 Kafka 客户端他明明设置了 batch.size 参数，以提高 producer 的吞吐量，但他发现报了如下错误： ?...于是我又得去撸源码，搞清楚 Kafka 发送消息实现细节： org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer#doSend: // ... // 估算消息的字节大小...new batch", record.topic(), partition); this.sender.wakeup(); } return result.future; // ... org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer...，性能会有显著的提高，但 batch.size 设置得非常大又会给机器内存带来极大的压力，因此需要在项目中合理地增减 batch.size 值，才能提高 producer 的吞吐量。...配合使用，叫 linger.ms，这个参数的作用是当达到了 linger.ms 时长后，不管 batch 有没有填满，都会立即发送消息。

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彻底搞懂 Kafka 消息大小相关参数设置的规则

max.request.size，具体逻辑如下： org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer#ensureValidRecordSize ?...org.apache.kafka.clients.producer.internals.RecordAccumulator#append ?...2、测试 max.message.bytes 参数用于校验批次大小还是校验消息大小设置： record-size = 500 batch.size = 2000 linger.ms = 1000 max.message.bytes...= 500 linger.ms = 1000 使用 kafka-producer-perf-test.sh 脚本测试： $ {kafka_path}/bin/kafka-producer-perf-test.sh...这也说明了文章开头为什么直接修改 max.request.size 和 max.message.bytes 即可，而不需要调整 batch.size 的原因。

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kafka中的Sticky分区方法

消息在系统中传输所需的时间对 Apache Kafka® 等分布式系统的性能起着重要作用。在 Kafka 中，生产者的延迟通常定义为客户端生成的消息被 Kafka 确认所需的时间。...批处理在达到特定大小 (batch.size) 或经过一段时间 (linger.ms) 后完成。 batch.size 和 linger.ms 都是在生产者中配置的。...batch.size 的默认值为 16,384 字节，linger.ms 的默认值为 0 毫秒。一旦达到 batch.size 或至少 linger.ms 时间过去，系统将尽快发送批次。...乍一看，似乎将 linger.ms 设置为 0 只会导致生成单记录批次。然而，通常情况并非如此。即使 linger.ms 为 0，生产者也会在大约同时将记录生产到同一分区时将记录分组。...最好的部分是：这个生产者只是内置在 Apache Kafka 2.4 中！

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Kafka API操作实践

在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main线程和Sender线程，以及一个线程共享变量——RecordAccumulator。...batch.size：只有数据积累到batch.size之后，sender才会发送数据。...linger.ms：如果数据迟迟未达到batch.size，sender等待linger.time之后就会发送数据。...异步发送API 导入依赖 compile group: 'org.apache.kafka', name: 'kafka-clients', version: '2.4.1' 编写代码需要用到的类：...提交offset 导入依赖 compile group: 'org.apache.kafka', name: 'kafka-clients', version: '2.4.1' 编写代码需要用到的类：

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Kafka（5）——JavaAPI十道练习题

以下kafka集群的节点分别是node01,node02,node03 习题一：在kafka集群中创建student主题副本为2个，分区为3个生产者设置：设置key的序列化为 org.apache.kafka.common.serialization...StringSerializer 设置value的序列化为org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer 其他都是默认设置消费者设置...消费指定分区0和分区2中的数据模拟生产者，请写出代码向18BD-40主题中生产数据test0-test99 模拟消费者，请写出代码把18BD-40主题中的0和2号分区的数据消费掉，打印输出到控制台...消费指定分区0和分区2中的数据，并且设置消费0分区的数据offerset值从0开始，消费2分区的数据offerset值从10开始模拟生产者，请写出代码向18BD-50主题中生产数据test0...-test99 模拟消费者，请写出代码把18BD-50主题中的0和2号分区的数据消费掉，打印输出到控制台生产者答案代码： import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer

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Kafka集群搭建

默认9092不用配置，如果自定义端口号需要设置和listeners的一致，这个是kafka服务监听的端口号....5、Java连接生成消息和发送消息引入依赖 org.apache.kafka kafka_2.12...但是，如果你想减少请求的数量，可以设置linger.ms大于0.这将指示生产者发送请求之前等待一段时间 //希望更多的消息补填到未满的批中。...("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); //设置kafka的分区数量...batch.size和linger.ms是两种实现让客户端每次请求尽可能多的发送消息的机制，它们可以并存使用，并不冲突。

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Kafka快速入门系列(9) | Kafka的Producer API操作

相关参数： batch.size：只有数据积累到batch.size之后，sender才会发送数据。...linger.ms：如果数据迟迟未达到batch.size，sender等待linger.time之后就会发送数据。 2. 无回调参数的API 1....import org.apache.kafka.clients.producer.Producer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord...群起zookeeper和kafka [bigdata@hadoop002 zookeeper-3.4.10]$ bin/start-allzk.sh [bigdata@hadoop002 kafka]...代码 package com.buwenbuhuo.kafka.producer; import org.apache.kafka.clients.producer.*; import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

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Kafka JAVAAPI的使用之Producer（核心原理与示例）

新版本主要入口类是：org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer 常用方法： send 实现消息发送主逻辑 close 关闭producer...properties.put("batch.size", 16384); properties.put("linger.ms", 1); properties.put("...默认100毫秒 batch.size 调优重要的参数 batch小吞吐量也会小 batch大内存压力会大默认值是16384 16KB linger.ms 发送延时默认是0 0的话不用等batch...properties.put("batch.size", 16384); properties.put("linger.ms", 1); properties.put("...properties.put("batch.size", 16384); properties.put("linger.ms", 1); properties.put("

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Kafka学习（四）-------- Kafka核心之Producer

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初识 Kafka Producer 生产者

retries kafka 在生产端提供的另外一个核心属性，用来控制消息在发送失败后的重试次数，设置为 0 表示不重试，重试就有可能造成消息在发送端的重复。...batch.size kafka 消息发送者为每一个分区维护一个未发送消息积压缓存区，其内存大小由batch.size指定，默认为 16K。...linger.ms 为了提高 kafka 消息发送的高吞吐量，即控制在缓存区中未积满 batch.size 时来控制消息发送线程的行为，是立即发送还是等待一定时间，如果linger.ms 设置为...3、KafkaProducer 简单示例 package persistent.prestige.demo.kafka; import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer...; import org.apache.kafka.clients.producer.Producer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord

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Kafka性能调优分析-线上环境篇

", "localhost:9092"); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer..."); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put...("buffer.memory", 67108864); props.put("batch.size", 131072); props.put("linger.ms", 100); props.put...2、多少数据打包为一个Batch合适：batch.size 　　接着你需要思考第二个问题，就是你的“batch.size”应该如何设置？　　...这个参数一般要非常慎重的来设置，要配合batch.size一起来设置。

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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

相关参数： batch.size：只有数据积累到 batch.size 之后，sender 才会发送数据。...linger.ms：如果数据迟迟未达到 batch.size，sender 等待 linger.time 之后就会发送数据。...4.1.2 异步发送 API 1）导入依赖 org.apache.kafka kafka-clients</artifactId...4.2.1 自动提交 offset 1）导入依赖 org.apache.kafka kafka-clients...因此 Kafka 还提供了手动提交 offset 的 API。手动提交 offset 的方法有两种：分别是 commitSync（同步提交）和 commitAsync（异步提交）。

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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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flink sql使用中的一个问题

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