調整 Kafka 客戶端參數需結合生產者、消費者和 Broker 的配置，以實現性能優化、可靠性保障或資源限制。以下是關鍵參數的調整方法和注意事項：

---

一、生產者參數調整

1. ?max.request.size?

   • ?作用?：限制單個請求的最大字節數（包括消息鍵、值及頭部信息）?。
   • ?適用場景?：需發送大消息時（如文件流），需調高此值。
   • ?示例配置?（Spring Boot）：

spring:kafka:producer:properties:max.request.size: 10485760  # 10MB

? ? ? ? 2. ?batch.size?

• ?作用?：控制單個批次（Batch）的大小，默認 16KB。增大此值可提高吞吐量，但可能導致延遲增加?。
• ?示例配置?：

spring:kafka:producer:properties:batch.size: 32768  # 32KB

? 3.linger.ms?

• ?作用?：生產者發送批次前的等待時間。增大此值可合并更多消息，減少請求次數，但增加延遲。

?建議值?：根據業務容忍的延遲調整（如 10-100ms）。

---

二、消費者參數調整

1. ?max.partition.fetch.bytes?

   • ?作用?：控制消費者單次從分區拉取的最大數據量，默認 1MB。需與 Broker 的?message.max.bytes?匹配?3。
   • ?示例配置?：

spring:kafka:consumer:properties:max.partition.fetch.bytes: 10485760  # 10MB

1. ?fetch.max.bytes?

   • ?作用?：限制消費者單次請求從所有分區拉取的總數據量。
   • ?公式建議?：fetch.max.bytes ≥ max.partition.fetch.bytes × 分區數。

2. ?session.timeout.ms?

   • ?作用?：消費者與 Broker 的心跳超時時間。超時后觸發重平衡。
   • ?建議值?：默認 10秒，網絡不穩定時可適當增大（如 30秒）。

---

三、Broker 關聯參數

1. ?message.max.bytes?
   • ?作用?：Broker 允許接收的單條消息最大字節數，需與生產者的?max.request.size?一致?。
   • ?Broker 配置示例?（server.properties）：

message.max.bytes=10485760  # 10MB

四、Spring 配置示例

spring:kafka:bootstrap-servers: localhost:9092producer:key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializervalue-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializerproperties:max.request.size: 10485760  # 10MB ?:ml-citation{ref="3" data="citationList"}batch.size: 32768            # 32KB ?:ml-citation{ref="3" data="citationList"}linger.ms: 50                # 50msconsumer:group-id: my-groupauto-offset-reset: earliestkey-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializervalue-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializerproperties:max.partition.fetch.bytes: 10485760  # 10MB ?:ml-citation{ref="3" data="citationList"}fetch.max.bytes: 52428800             # 50MBsession.timeout.ms: 30000             # 30秒

五、注意事項

1. ?參數匹配?：生產者的?max.request.size?必須 ≤ Broker 的?message.max.bytes，否則消息會被拒絕?36。
2. ?性能權衡?：增大批次或拉取量可提高吞吐，但會占用更多內存并增加延遲。
3. ?版本兼容性?：確保客戶端版本與 Broker 兼容（如 Kafka 3.0+ 推薦使用 Spring Kafka 3.0+）?