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消费者客户端不但没有背压而且内存充足，但产生的消费延迟越来越大

比如我们这个kakfa集群一共有3个Broker节点

TOp1有5个分区，P0、P1、P2、P3、P4，这些分区分布在3个不同Broker节点上，而我们创建了包含两个消费者的消费者组。

消费者1同时消费P0、P1和P4分区的数据。
消费者2消费P2和P3分区的数据
看到消费延迟，大家想去就是增加消费者数量和分区数量，让我消费者数量增加到和Partition的数量一样多，这样每个消费者就可以仅仅消费一个分区的数据，可以达到消费能力1最大化 。

了解消费者背后的执行原理。该如何优化消费者消费数据的吞吐量。

消费者在调用poll()方法到远端的Broker节点拉去数据时。优先从nextInLineFetch中获取数据，这个nextInLineFetch就是数据接收缓冲区，
如果数据接收缓冲区中没有待消费的数据，这个时候才会调用SendFetches方法，到Broker端拉去数据，

kafka是向响应的Broker节点发送拉取数据的网络请求，我们都知道网路请求对于内存请求是比较慢的，因此这些拉取数据的网络请求是由Broker端异步执行的，异步执行拉取数据请求，就必须通过future监听数据是否已经准备好，当数据准备好之后，会异步将数放到数据接收缓存completedFetches中，

这是因为IO请求比较耗时，所以尽量一次批量拉取更多的数据放到缓存中，这样就可以降低发起网络的IO次数，进而提升消费能力，现在缓冲区completedFetches中已经有数据了，就会把completedFetches中队头的数据解析到nextInLineFetch中

解析成消费者可以消费的数据格式，然后清除completedFetches中队头的元素。

随后如果有消费调用poll()方法拉取数，就会优先从nextInLineFetch中获取数据，注意，消费者客户端每次获取的数据量是由参数 max.poll.records控制的，默认值是500。 相当于每次从nextInLineFetch获取500条数据并返回给消费者。

当消费者消费完500条数据之后，会再次调用poll()方法，

再拉取500条数据 ，当消费者把nextlnLineFetch缓存的数据都消费完之后，相当于再调用poll()方式时，nextInLineFetch已经咩有待消费的数据了，这个时候，就会把completedFetch的新的队头元素解析解析成nextInLineFetch。可以适当的将该参数增加到16KB或者32KB

而参数fetch.max.bytes标识每次poll操作，从Broker端最多拉取数据量，默认值时50MB，如果我们内存资源充足，建议增大fetch.max.bytes增加到200MB以上.参数max.partition.fetch.bytes的默认值是1MB。表示每次poll返回的，每个Broker节点上每个分区的最大字节数。因此我们再回头看这个例子。

那么每次从Broker-102上最多能拉取到的数据也就是1MB。数据量未免太小了，有的时候刚消费完1MB,就得再次经过一次网络IO拉取下一批数据，这可能是造成消费延迟的主要原因。大家可以根据自己的Topic的实际分区数，来合理设置每个分区每次拉取数据的大小，因此建议可以将每个分区每次拉取数据的大小设置成10MB以上。 max.partition.fetch.bytes增加到10MB以上

但有的时候只是提高每个分区每次最大拉取到的数量也是不够的，因为每个Broker最多返回的最大字节数由参数fetch.max.bytes控制，这个参数的默认值是50MB，有时候也可以适当的提升这个参数的默认值，比如增加到200MB。
这样就能再本地尽量缓存更多的数据，以提升消费者消费数据的能力，降低消费延迟，主要适用于内存充足，你消费能力不足的场景，

消费客户端根本不能修改啦这个参数，因为设置了静态的

在Kafka的Leader副本宕机时