我正在阅读Kafka docs，其中提到： -
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消费者通过请求抵消从经纪人处获取数据 .
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Producer将消息推送到代理 .
让Kafka消费者拉动是有意义的，消费者可以加快步伐，经纪人可以存储数据很长一段时间 .
然而，由于 生产环境 商是基于推动的，Kafka如何确保 生产环境 者和 Kafka 之间的速度不匹配不会发生？ 生产环境 者也没有坚持设计 . 当 生产环境 者和经纪人通过高延迟网络（互联网）分离时，这似乎是一个更大的问题 .
我正在阅读Kafka docs，其中提到： -
消费者通过请求抵消从经纪人处获取数据 .
Producer将消息推送到代理 .
让Kafka消费者拉动是有意义的，消费者可以加快步伐，经纪人可以存储数据很长一段时间 .
然而，由于 生产环境 商是基于推动的，Kafka如何确保 生产环境 者和 Kafka 之间的速度不匹配不会发生？ 生产环境 者也没有坚持设计 . 当 生产环境 者和经纪人通过高延迟网络（互联网）分离时，这似乎是一个更大的问题 .
1 回答
作为分布式提交日志，Kafka正好解决了这个问题（阻抗不匹配） . 您按照它们发生在Kafka中的速率生成事件，然后按照应用程序的速率使用它们 . 无论如何，数据都保存在Kafka中 . 如果您的应用程序需要以更高的速率使用，则可以将其扩展并对主题进行分区并并行使用 . 由于数据是持久存在的，因此唯一的因素是您希望消耗数据的速度 .