Kafka之消费与激情

        // after the long poll, we should check whether the group needs to rebalance  

        // prior to returning data so that the group can stabilize faster  

        if (coordinator.rejoinNeededOrPending()) {  

            return Collections.emptyMap();  

        }  

        return fetcher.fetchedRecords();  

    }  

上述代码中加粗的位置，我们可以看出每次消费者客户端拉取数据时，通过poll方法，先调用fetcher中的fetchedRecords函数，如果获取不到数据，就会发起一个新的sendFetches请求。而在消费数据的时候，每个批次从Kafka Broker Server中拉取数据是有最大数据量限制，默认是500条，由属性(max.poll.records)控制，可以在客户端中设置该属性值来调整我们消费时每次拉取数据的量。

提示：这里需要注意的是，max.poll.records返回的是一个poll请求的数据总和，与多少个分区无关。因此，每次消费从所有分区中拉取Topic的数据的总条数不会超过max.poll.records所设置的值。

而在Fetcher的类中，在sendFetches方法中有限制拉取数据容量的限制，由属性(max.partition.fetch.bytes)，默认1MB。可能会有这样一个场景，当满足max.partition.fetch.bytes限制条件，如果需要Fetch出10000条记录，每次默认500条，那么我们需要执行20次才能将这一次通过网络发起的请求全部Fetch完毕。

这里，可能有同学有疑问，我们不能将默认的max.poll.records属性值调到10000吗?可以调，但是还有个属性需要一起配合才可以，这个就是每次poll的超时时间(Duration.ofMillis(100))，这里需要根据你的实际每条数据的容量大小来确定设置超时时间，如果你将最大值调到10000，当你每条记录的容量很大时，超时时间还是100ms，那么可能拉取的数据少于10000条。

（编辑：衡阳站长网）

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