Apache kafka Akka流内部和显式缓冲区如何与alpakka kafka中的底层kafka客户端设置交互？

我试图使用akka流缓冲区来提高流的吞吐量，我想知道它是如何应用于Kafka的

Consumer.committableSource(consumerSettings, Subscriptions.topics(topic))

特别是,

 val kafkaSource =
   Consumer.committableSource(consumerSettings, Subscriptions.topics(topic))
     .buffer(10000, OverflowStrategy.backpressure)

关于底层的卡夫卡API，这里到底发生了什么

我在基础Kafka客户端上具有以下配置：

.withProperty(AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, offsetReset)
      .withProperty(MAX_POLL_INTERVAL_MS_CONFIG, maxPollIntervalMs.toString)
      .withProperty(SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, sessionTimeoutMs.toString)
      .withProperty(HEARTBEAT_INTERVAL_MS_CONFIG, heartbeatIntervalMs.toString)
      .withProperty(FETCH_MAX_WAIT_MS_CONFIG, fetchMaxWaitMs.toString)
      .withProperty(MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, maxPollRecords.toString)
      .withProperty(FETCH_MAX_BYTES_CONFIG, maxPollRecords.toString)
      .withProperty(MAX_PARTITION_FETCH_BYTES_CONFIG, maxPollRecords.toString)

因此我有一个

MAX\u POLL\u RECORDS\u CONFIG

，

FETCH\u MAX\u BYTES\u CONFIG

和

MAX\u PARTITION\u FETCH\u BYTES\u CONFIG

我想知道的是，对于底层客户机上配置的抓取，缓冲区将如何发挥作用

Consumer.committeablesource

是否在其自己的Actor中具体化，并通过其缓冲区从底层Kafka客户端接收消息？假设底层客户机配置为获取多达一百万条消息，而参与者作为

1000

的缓冲区？这意味着什么？会发生什么？Actor缓冲区是否覆盖Kafka客户端的轮询请求，或者是否在其邮箱中获取Kafka客户端推送到的数据，直到其轮询结果（在基础客户端中配置的最大值）通过

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我想我最需要知道Kafka流的内部和/或显式缓冲区如何与轮询请求的设置交互。

就我而言，Alpakka Kafka的实现只为那些有下游需求的源获取数据。这意味着在每次轮询期间，对新消息没有需求的分区都将暂停。就我而言，Alpakka-Kafka的实现只为那些从下游有需求的源获取数据。这意味着在每次轮询期间，不需要新消息的分区将暂停。