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配置Kafka客户端

分布式消息服务Kafka版-Kafka客户端使用建议:producer使用建议

producer使用建议同步复制客户端需要配合使用：acks=all 配置发送失败重试：retries=3 发送优化：对于时延敏感的信息，设置linger.ms=0。对于时延不敏感的信息，设置linger.ms在100~1000之间。生产端的JVM内存要足够，避免内存不足导致发送阻塞。时间戳设置为与当地时间一致，避免时间戳为未来时间导致消息无法老化。尽量复用producer，不要频繁创建producer。当producer开启幂等时（生产者客户端3.0及之后的版本默认开启幂等），生产消息会在服务端创建生产者状态对象，若频繁创建producer，会导致服务端创建大量生产者状态对象后无法及时回收，服务端内存占用飙升，进而导致服务端性能急剧下降。如果不需要使用幂等功能，请将“enable.idempotence”设置为“false”。

分布式消息服务Kafka版配置Kafka客户端
分布式消息服务Kafka版-Kafka客户端使用建议:consumer使用建议

consumer使用建议 consumer的owner线程需确保不会异常退出，避免客户端无法发起消费请求，阻塞消费。确保处理完消息后再做消息commit，避免业务消息处理失败，无法重新拉取处理失败的消息。通常不建议对每条消息都进行commit，如果对每条消息都进行了commit，会导致OFFSET_COMMIT请求过多，进而导致CPU使用率过高。例如：如果一个消费请求拉取1000条消息，每条都commit，则commit请求TPS是消费的1000倍，消息体越小，这个比例越大。建议隔一定条数或时间，批量commit，或打开enable.auto.commit，这样设置会存在一个缺点，即在客户端故障时，可能丢失一部分缓存的消费进度，导致重复消费。请根据业务实际情况，设置批量commit。 consumer不能频繁加入和退出group，频繁加入和退出，会导致consumer频繁做rebalance，阻塞消费。同一消费组内consumer数量不能超过该消费组订阅的分区总数，否则会有consumer拉取不到消息。 consumer需周期poll，维持和server的心跳，避免心跳超时，导致consumer频繁加入和退出，阻塞消费。 consumer拉取的消息本地缓存应有大小限制，避免OOM（Out of Memory）。 consumer session设置为30秒，session.timeout.ms=30000。 Kafka不能保证消费重复的消息，业务侧需保证消息处理的幂等性。消费线程退出要调用consumer的close方法，避免同一个组的其他消费者阻塞session.timeout.ms的时间。消费组名称开头不使用特殊字符（如#），使用特殊字符可能会导致云监控无法展示此消费组的监控数据。

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