Apache kafka 卡夫卡流：提交不'；不会发生

我是卡夫卡流的新手，我正在尝试卡夫卡流在超时情况下的行为

下面是我正在使用处理器API测试的场景：

• 我的卡夫卡流媒体应用程序从卡夫卡主题（字符串键、字符串消息）消费并写入卡夫卡主题（字符串键、字符串消息）

• 我已将使用者配置参数max.poll.interval.ms设置为60000 ms

• 我的处理方法如下所示：

  public void process(String key, String value) {
      System.out.println("the key is : " +key);
      LocalDateTime start= LocalDateTime.now();
      System.out.println("startTime:" + dtf.format(start));
      if ( key.startsWith("12345678"){
          Thread.sleep(80000);
      }
      System.out.println("done sleeping");
      LocalDateTime end=LocalDateTime.now();
      System.out.println("endTime:" + dtf.format(end));
      System.out.println("Offset*****"+context.offset()+" 
          partitionId****"+context.partition()+"taskId*****"+context.taskId()+ 
          "javaThreadId*******"+ Thread.currentThread().getId()+ " 
          value****"+value);
  }
  

• 所有其他配置都设置为默认值

• 如果处理时间超过max.poll.interval.ms，我将尝试查看应用程序的行为

情况就是这样： 在第一次尝试时，它开始使用来自kafka主题的消息，并在调用process（）时开始休眠。 60000毫秒后，它再次调用process方法，没有抛出任何异常，但此时它仅在20000毫秒内退出sleep打印，“done sleep”并将消息发布到输出主题。在此之后，它再次开始使用来自相同偏移量的相同消息，而不提交。这是一个循环

样本输出：

关键是：12345678

开始时间：2018/07/09 07:34:25

关键是：12345678

开始时间：2018/07/09 07:35:27

睡过觉了

结束时间：2018/07/09 07:35:45

偏移量*******224分区ID****0taskId*******0\u 0javaThreadId*******12值****abc

关键是：12345678

开始时间：2018/07/09 07:36:27

睡过觉了

结束时间：2018/07/09 07:36:47

偏移量*******224分区ID****0taskId*******0\u 0javaThreadId**********14值****abc

关键是：12345678

开始时间：2018/07/09 07:37:27

睡过觉了

结束时间：2018/07/09 07:37:47

偏移量*******224分区ID****0taskId*******0\u 0javaThreadId*******12值****abc

• 我曾尝试显式调用context#commit（），但也不起作用。我错过了什么？卡夫卡流是否记得以前的处理状态？如果不是，为什么在第一次尝试20000毫秒后（mall.poll.interval.ms-60000，处理时间（睡眠）设置为80000毫秒）会显示“done sleep”

其他信息：

• 我的输入和输出主题各有2个分区，我已将StreamsConfig num.streams.threads配置为2

• 我有一个3节点的卡夫卡集群-卡夫卡和卡夫卡流版本1.1.0

• 我不使用标点法，也不使用任何复杂的处理方法

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提前感谢。

不是100%确定，但是请注意：如果调用

context#commit（）

您只“请求”提交，Kafka Streams尝试尽快提交—但是在

context#commit（）

返回后，提交尚未发生

另外请注意，如果您的超时时间为

60.000

，并且您睡眠时间为

80.000

，则您的应用程序应退出消费者组，因此，不允许再提交。对于这种情况，日志中应该有一条警告日志消息

希望这有帮助