在 Spring 启动应用程序中为 kafka 消费者设置重试策略时，何时使用 ExponentialBackOffPolicy 与 FixedBackOffPolicy？
When to use ExponentialBackOffPolicy vs FixedBackOffPolicy when setting retry policy for a kafka consumer in a Spring boot app?
在 Spring 启动应用程序中为 kafka 消费者设置重试策略时，何时使用 ExponentialBackOffPolicy 与 FixedBackOffPolicy？
我看到 FixedBackOffPolicy 是 BackOffPolicy 的一个实现，它在继续之前暂停一段固定的时间，ExponentialBackOffPolicy 是 BackOffPolicy 的一个实现这会增加给定集中每次重试的退避期。
除此之外，FixedBackOffPolicy 扩展了 StatelessBackOffPolicy 而 ExponentialBackOffPolicy 则没有。在这方面，请帮助我理解，哪些合适的用例更喜欢一个而不是另一个？
这很简单； FixedBackOffPolicy 不需要状态，因为您在每次重试之间等待相同的时间间隔，例如5秒。
例如5 秒，5 秒，5 秒，...
随着 ExponentialBackOffPolicy 状态在重试之间保持。
例如初始间隔为 1 秒，乘数为 2.0，最大间隔为 10 秒，重试间隔将为 1 秒、2 秒、4 秒、8 秒、10 秒、10 秒、10 秒，...
对于 Kafka，您需要确保重试间隔的总和小于 max.poll.interval.ms。
在 Spring 启动应用程序中为 kafka 消费者设置重试策略时，何时使用 ExponentialBackOffPolicy 与 FixedBackOffPolicy？
我看到 FixedBackOffPolicy 是 BackOffPolicy 的一个实现，它在继续之前暂停一段固定的时间，ExponentialBackOffPolicy 是 BackOffPolicy 的一个实现这会增加给定集中每次重试的退避期。
除此之外，FixedBackOffPolicy 扩展了 StatelessBackOffPolicy 而 ExponentialBackOffPolicy 则没有。在这方面，请帮助我理解，哪些合适的用例更喜欢一个而不是另一个？
这很简单； FixedBackOffPolicy 不需要状态，因为您在每次重试之间等待相同的时间间隔，例如5秒。
例如5 秒，5 秒，5 秒，...
随着 ExponentialBackOffPolicy 状态在重试之间保持。
例如初始间隔为 1 秒，乘数为 2.0，最大间隔为 10 秒，重试间隔将为 1 秒、2 秒、4 秒、8 秒、10 秒、10 秒、10 秒，...
对于 Kafka，您需要确保重试间隔的总和小于 max.poll.interval.ms。