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Apache Kafka - linger.ms和batch.size设置

Apache Kafka是一个分布式流处理平台，用于构建高性能、可扩展的实时数据流应用程序。它具有高吞吐量、低延迟和持久性的特点，适用于处理大规模的实时数据流。

在Kafka中，linger.ms和batch.size是两个与性能和吞吐量相关的重要参数，用于控制消息的发送和批处理。

linger.ms（发送延迟）：表示消息在发送前等待的时间阈值。默认情况下，linger.ms设置为0，即消息立即发送。当linger.ms大于0时，生产者会等待一段时间，以便将更多的消息聚合到一个批次中，以减少网络开销。较大的linger.ms值可以提高吞吐量，但会增加消息的延迟。
batch.size（批大小）：表示每个分区中消息批次的大小。默认情况下，batch.size设置为16KB。当生产者积累到达batch.size大小的消息时，会将消息一起发送到Kafka集群。较大的batch.size值可以减少网络开销，提高吞吐量，但会增加消息的延迟。

适当调整linger.ms和batch.size可以根据具体场景优化Kafka的性能和吞吐量。如果对实时性要求较高，可以将linger.ms设置为较小的值，甚至为0，以尽快发送消息。如果对吞吐量要求较高，可以增大batch.size值，以减少网络开销。

腾讯云提供了一系列与Kafka相关的产品和服务，包括消息队列 CKafka、云原生消息队列 CMQ、流数据分析平台 DataWorks 等。您可以通过以下链接了解更多信息：

腾讯云消息队列 CKafka：https://cloud.tencent.com/product/ckafka
腾讯云云原生消息队列 CMQ：https://cloud.tencent.com/product/cmq
腾讯云流数据分析平台 DataWorks：https://cloud.tencent.com/product/dw

相关搜索:Kafka -设置高linger.ms和batch.size没有帮助 Druid Apache Kafka设置 Apache Kafka和JSON架构 Apache nifi和kafka微服务使用Java和Kafka的Apache Spark流集成apache flink、elasticsearch和kafka的版本如何使用INSTANA监视和管理Apache Kafka和Zookeeper集群 kubernetes上的Kafka和zookeper设置如何通过 Apache Kafka 和 ScyllaDB 使用变更数据捕获错误处理-使用者- apache kafka和spring 用WSGI和apache设置django Apache Camel :设置属性和getter Spring Cloud Bus和Spring for Apache Kafka有什么区别？接收和返回反应式类型apache kafka with micronaut 2.1.3 在Kafka Spout中使用新的Kafka版本2.1.0和Apache Storm 1.2.2获取ClassNotFoundException 设置apache、php、mysql和adminer失败 Apache kafka使用者停止和启动之间丢失的消息使用Apache和Bitnami设置expires标头 Apache Kafka中producer.properties和consumer.properties文件的使用如何通过Spark streaming和Apache flume将Kafka主题加载到HDFS

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Flink 参数配置和常见参数调优

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kafka学习之Kafka 的简介（一）

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高吞吐量消息系统—kafka

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进击消息中间件系列（二十）：Kafka 生产调优最佳实践

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flink sql使用中的一个问题

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