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。
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。
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）。
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 / ( * )的值。
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。
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
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。
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。
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
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
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
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 / ( * )的值。
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
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。
fetch.max.bytes consumer单次获取最大字节数 max.poll.records 单次poll返回的最大消息数 默认500条 如果消费很轻量 可以适当提高这个值 增加消费速度
fetch.max.bytes consumer单次获取最大字节数 max.poll.records 单次poll返回的最大消息数 默认500条 如果消费很轻量 可以适当提高这个值 增加消费速度。
//超时时间 props.put("session.timeout.ms", "30000"); //一次最多拉取的条数 props.put("max.poll.records
同时避免两次 poll 的间隔时间超过阈值： max.poll.records：降低该参数值，建议远远小于 * * / ( * ) 的值。
propsMap.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 50); return propsMap; } 启动日志截图 关于max.poll.records
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