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消费，如果单次消费的消息太多导致无法在max.poll.interval.ms时间内处理完或消息处理流程发生了异常（如需要写入后端数据库，后端数据库压力太大，慢SQL，时延增加等）导致消费时间增加，在max.poll.interval.ms时间内消费者没有发起下一次消费请求，br
方案架构 Kafka实例作为Logstash输出源的示意图如下。 图1 Kafka实例作为Logstash输出源 Logstash从数据库采集数据，然后发送到Kafka实例中进行存储。Kafka实例作为Logstash输出源时，由于Kafka的高吞吐量，可以存储大量数据。 K
dcs_instance_id String DCS实例ID。（仅目标端类型为Redis时会显示） target_db Integer 目标数据库，默认为-1。（仅目标端类型为Redis时会显示） consumer_strategy String 转储启动偏移量，latest为获取最
dcs_instance_id String DCS实例ID。（仅目标端类型为Redis时会显示） target_db Integer 目标数据库，默认为-1。（仅目标端类型为Redis时会显示） consumer_strategy String 转储启动偏移量，latest为获取最
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消息堆积处理建议 方案概述 Kafka将Topic划分为多个分区，消息被分布式存储在分区中。同一个消费组内，一个消费者可同时消费多个分区，但一个分区在同一时刻只能被一个消费者消费。 在消息处理过程中，如果客户端的消费速度跟不上服务端的发送速度，未处理的消息会越来越多，这部分消息就
Go 本文以Linux CentOS环境为例，介绍Go 1.16.5版本的Kafka客户端连接指导，包括demo代码库的获取，以及生产、消费消息。 使用前请参考收集连接信息收集Kafka所需的连接信息。 准备环境 执行以下命令，检查是否已安装Go。 go version 返回如下回显时，说明Go已经安装。
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