kafka中处理超大消息的一些考虑

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• fetch.message.max.bytes (默认 1MB) – 消费者能读取的最大消息。这个值应该大于或等于message.max.bytes。

所以，如果你一定要选择kafka来传送大的消息，还有些事项需要考虑。要传送大的消息，不是当出现问题之后再来考虑如何解决，而是在一开始设计的时候，就要考虑到大消息对集群和主题的影响。

• 性能: 根据前面提到的性能测试，kafka在消息为10K时吞吐量达到最大，更大的消息会降低吞吐量，在设计集群的容量时，尤其要考虑这点。
• 可用的内存和分区数：Brokers会为每个分区分配replica.fetch.max.bytes参数指定的内存空间，假设replica.fetch.max.bytes=1M，且有1000个分区，则需要差不多1G的内存，确保 分区数*最大的消息不会超过服务器的内存，否则会报OOM错误。同样地，消费端的fetch.message.max.bytes指定了最大消息需要的内存空间，同样，分区数*最大需要内存空间 不能超过服务器的内存。所以，如果你有大的消息要传送，则在内存一定的情况下，只能使用较少的分区数或者使用更大内存的服务器。
• 垃圾回收：到现在为止，我在kafka的使用中还没发现过此问题，但这应该是一个需要考虑的潜在问题。更大的消息会让GC的时间更长（因为broker需要分配更大的块），随时关注GC的日志和服务器的日志信息。如果长时间的GC导致kafka丢失了zookeeper的会话，则需要配置zookeeper.session.timeout.ms参数为更大的超时时间。

一切的一切，都需要在权衡利弊之后，再决定选用哪个最合适的方案。

kafka中处理超大消息的一些考虑

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原文地址：http://www.cnblogs.com/doubletree/p/4264969.html