Cosmos 更改源处理器延迟远远超过收集的记录数

我在用着Cosmos 更换饲料处理器在我的应用程序中使用 Java 来消费宇宙改变饲料Cosmos NoSql DB 容器的

1. 根据文档，如果使用交换饲料加工机方法，在我们开始使用更改源时，该点之前的所有插入/更新都将作为单个快照提供。

2. 由于我正在执行的过程是在非生产环境中（在产品中执行之前进行测试），自从我的更改源消耗开始以来，容器没有大量的插入/更新。

从以上两点，我们可以得出结论，更改源处理器返回的概率延迟（运行和使用更新时）不应比容器中的文档总数高很多

然而，我看到估计的容器延迟约为 1.3 亿，而我的中只有约 700 万条记录。

我的容器只有 1 个物理分区（因此只有 1 个更改源处理器实例在运行），下面是我用来计算估计延迟的代码。

AtomicInteger totalLag = new AtomicInteger();
List<ChangeFeedProcessorState> currentState = changeFeedProcessor.getCurrentState().block();
if (CollectionUtils.isEmpty(currentState)) {
    System.out.println("Unexpected METRICS :: STATES is empty");
    continue;
}
for (ChangeFeedProcessorState changeFeedProcessorState : currentState) {
    totalLag.addAndGet(changeFeedProcessorState.getEstimatedLag());
}
System.out.println(totalLag.get());

有人可以提供这方面的专业知识吗？