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优化消费者轮询（Polling） 方案概述 应用场景 在分布式消息服务Kafka版提供的原生Kafka SDK中，消费者可以自定义拉取消息的时长，如果需要长时间的拉取消息，只需要把poll(long)方法的参数设置合适的值即可。
IntelliJ IDEA 获取并安装IntelliJ IDEA，可至IntelliJ IDEA官方网站下载。 操作步骤 下载Demo包。 下载后解压，有如下文件： 表1 Kafka Demo文件清单 文件名 路径 说明 DmsConsumer.java .
优化消费者轮询（Polling） 本章节介绍在对消费消息实时性要求不高的场景中，如何优化消费者Polling，减少消息较少或者没有消息时的资源浪费。 Logstash对接Kafka生产消费消息 Kafka实例可以作为Logstash输入源，也可以作为Logstash输出源。
实施步骤 业务数据不均衡的处理措施： 优化业务中Topic的设计，对于数据量特别大的Topic，可对业务数据做进一步的细分，并分配到不同的Topic上。 生产者生产消息时，尽量把消息均衡发送到不同的分区上，确保分区间的数据均衡。
资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 监控资源利用率，评估当前配置是否过高。例如：CPU、内存、云硬盘等资源的利用率。 监控闲置的资源，避免浪费。
实施步骤 CPU使用率高的处理措施： 优化线程参数num.io.threads、num.network.threads和num.replica.fetchers的配置。
如网站的用户注册场景，在用户注册成功后，还需要发送注册邮件与注册短信，这两个流程使用Kafka消息服务通知邮件发送系统与短信发送系统，从而提升注册流程的响应速度。
实践验证 成熟度高 经受电商网站大规模访问考验，并且已经在华为云许多产品中使用，广泛部署运行在分布于世界各地的电信级客户云业务系统里。满足严苛的电信级故障模式库标准。紧随社区主流版本，修复开源bug，持续上线新功能，进行版本升级。
提高消费者的消费速度，通过优化消费者处理逻辑（减少复杂计算、第三方接口调用和读库操作），减少消费时间。 增加消费者每次拉取消息的数量：拉取数据/处理时间 >= 生产速度。 生产者端 生产消息时，给消息Key加随机后缀，使消息均衡分布到不同分区上。
需要客户侧排查自身业务，优化自身业务处理逻辑，提高处理效率，降低阻塞时间。 背景知识介绍 消费组可以简单认为有两种状态REBALANCING和STABILIZED。
版本发布说明 表1列出了分布式消息服务Kafka版相对开源版本新增/优化的特性。
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。
成本管理 您可以从成本构成、成本分配、成本分析和成本优化四个维度来管理成本。更多详情，请参见成本管理。 产品定价 如您需要快速了解分布式消息服务Kafka版的具体价格，请参见分布式消息服务Kafka版价格详情。
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