一、max.poll.records是什么

max.poll.records是Kafka consumer的一个配置参数，表示consumer一次从Kafka broker中拉取的最大消息数目。默认值为500条。

在Kafka中，一个consumer group可以有多个consumer实例，每个consumer实例负责消费一个或多个partition的消息。每个consumer实例从broker中拉取消息可以拉取一个或多个消息。

max.poll.records参数的作用就是控制每次拉取消息的最大数目，以实现消费弱化和控制内存资源的需求。

二、max.poll.records的配置方法

在Kafka consumer配置中，使用“max.poll.records”设置参数值即可。例如：

props.put("max.poll.records", 1000);

三、max.poll.records解决的问题

1、避免一次性加载大量数据

一次性拉取数量过大，会导致拉取消息时间过长，对broker和网络资源造成过度压力，同时consumer实例应用内存消耗过大，从而影响应用性能。

如果要通过增加consumer实例数量或增加机器内存来解决该问题，则会增加成本；而通过控制每次拉取的消息数目，可以实现内存资源控制和应用性能优化。

2、更好地控制消息轮询的间隔时间

当consumer实例处理消息的速度比broker生产消息的速度慢时，consumer会产生轮询时间间隔。如果轮询时间跨度过长，则会严重地延迟消息消费。而通过更新max.poll.records，可以控制consumer拉取消息的频率，进而控制消息消费的时间。

四、max.poll.records的最佳实践

1、根据机器内存和consumer实例数量调整参数

在设置max.poll.records参数时，应根据机器内存和实例数量来调整参数值，从而实现更好的性能和内存控制。如果消费数据量不大，可以设置较小的值，反之，如果消费数据量很大，则可以设置更大的值。

2、注意正确理解和使用max.poll.records

max.poll.records参数不是为了减少消息延迟而设置的，而是为了控制内存和消费弱化而设置的。在设置参数时应该明确这一点，从而更好地利用这个参数。

3、尽可能使用手动提交offset的方式

使用自动提交offset的方式，可能存在一些问题。如果一个消息批次在服务端已经被消费掉，但是由于客户端宕机或重启而没有及时提交offset，则可能导致消息重复消费的情况。因此，建议在设置max.poll.records的同时，使用手动提交offset的方式。

五、总结

max.poll.records是Kafka consumer中一个重要的参数，通过控制每次拉取消息的数目，可以实现对内存资源和应用性能的优化。在使用max.poll.records时，应该注意正确理解和使用该参数，从而更好地利用它。