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在分布式消息服务Kafka版提供的原生Kafka SDK中，消费者可以自定义拉取消息的时长，如果需要长时间的拉取消息，只需要把poll(long)方法的参数设置合适的值即可。但是这样的长连接可能会对客户端和服务端造成一定的压力，特别是分区数较多且每个消费者开启多个线程的情况下。 如图1所示，Top
如何调用API 构造请求 认证鉴权 返回结果
客户端单IP连接的个数为多少？ 2020年7月以及之后购买的实例，Kafka实例的每个代理允许客户端单IP连接的个数默认为1000个，在此之前购买的实例，Kafka实例的每个代理允许客户端单IP连接的个数默认为200个，如果超过了，会出现连接失败问题。您可以通过修改配置参数来修改单IP的连接数。
Kafka实例的Topic数量是否有限制？ Topic数量和Topic总分区数、每个Topic的分区数有关，Kafka实例对Topic总分区数设置了上限，当达到上限后，会导致用户无法继续创建Topic。 不同规格配置的Topic总分区数不同，如下表所示。 表1 Kafka集群实例规格
List）权限管理，您可以在Topic中为不同的用户设置不同的生产消费消息的权限，以达到用户之间的权限隔离。 本章节主要介绍Kafka实例开启密文接入后，如何创建用户、重置用户密码、修改用户信息和删除用户。创建用户后，对Topic进行用户授权的操作，请参见设置Kafka Topic权限。 在控制
配置Kafka实例的明文/密文接入 制作和替换Kafka JKS格式的SSL证书 获取和使用Kafka PEM格式的SSL证书 配置Kafka的SSL双向认证 配置Kafka ACL用户 父主题： 连接实例
Sarama客户端消息最大处理时间（MaxProcessingTime）默认值为100ms，超过最大处理时间可能导致消费者无法消费。 当消费位点重置策略设置为Oldest(earliest)时，当客户端重启时，偏移量重置后可能从最小位点开始重复消费所有消息。 消费者同时订阅多个Topic时，部分分区可能无法消费到消息。
量为2到4的消息。 请注意以下几点： 如果“偏移量”设置为“-1”，表示删除分区中所有的消息。 如果您输入的偏移量不在指定分区的最早偏移量和最晚偏移量之间，消息将不会被删除。 如果需要删除多个分区的消息，单击“添加分区”，设置需要删除消息的分区和偏移量。每次最多可选择10个分区。
当流控值达到上限后，会导致生产/消费的时延增大。 设置的流控值较小且生产者速率较大时，可能会造成生产超时、消息丢失，导致部分消息生产失败。 初始生产/消费的流量较大，如果设置一个较小的流控值，会导致生产/消费的时延增大、部分消息生产失败。建议逐次减半设置流控值，待生产/消费稳定后继续减半设置，直到设置为目标流控值。
修改实例跨VPC访问的内网IP 功能介绍 修改实例跨VPC访问的内网IP。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/instances/{instance_id}/crossvpc/modify 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
消息/邮件。 代理（Broker） 即Kafka集群架构设计中的单个Kafka进程，一个Kafka进程对应一台服务器，因此手册中描述的代理，还包括对应的存储、带宽等服务器资源。 分区（Partition） 为了实现水平扩展与高可用，Kafka将Topic划分为多个分区，消息被分布式存储在分区中。
enable”表示在消费者进入未创建的消费组时，会自动创建此消费组。 如果在配置参数中设置“auto.create.groups.enable”为“false”，在消费消息前，需要先创建消费组，否则会导致消费失败。 如果在配置参数中设置“auto.create.groups.enable”为“true
在告警规则页面，设置告警信息。 创建告警规则操作，请查看创建告警规则。 设置告警名称和告警的描述。 设置告警策略。 如下图所示，在进行指标监控时，如果连续1次，磁盘容量使用率原始值>=80%，则产生告警，如果未及时处理，则产生告警通知。 图1 设置告警策略 设置“发送通知”开关。
输入带宽大小，默认值为“-1”，表示不限制带宽。 如果实例负载较低（例如实例规格为300MB/s，当前实例负载为30MB/s），建议不设置带宽限制。如果需要设置带宽限制，建议该参数值不小于待分区平衡Topic的总生产带宽 * 待分区平衡Topic的最大副本数。 带宽限制值的估算方法，请参考带宽限制值估算方法。
当分区中的消息都已老化，或尚未生产消息时，“最早更新时间”和“最近更新时间”显示“--”，如下图所示。 图2 分区信息 生产者信息：包含Broker地址、生产者地址和加入时间。 2023年7月10日以及之前创建的Topic，在Topic详情页面不显示“生产者”页签。 图3 生产者信息 父主题： Topic管理
配置发送失败重试：retries=3 发送优化：对于时延敏感的信息，设置linger.ms=0。对于时延不敏感的信息，设置linger.ms在100~1000之间。 生产端的JVM内存要足够，避免内存不足导致发送阻塞。 时间戳设置为与当地时间一致，避免时间戳为未来时间导致消息无法老化。 尽
费组。 解决办法：关闭自动创建消费组功能，即在Kafka控制台的“配置参数”页面，把“auto.create.groups.enable”设置为“false”，然后再删除消费组。部分实例在“配置参数”中没有“auto.create.groups.enable”参数，具体以控制台为
fetchers）过多，导致CPU繁忙。 分区设置不合理，所有的生产和消费都集中在某个节点上，导致CPU利用率高。 磁盘写满的原因 业务数据增长较快，已有的磁盘空间不能满足业务数据需要。 节点内磁盘使用率不均衡，生产的消息集中在某个分区，导致分区所在的磁盘写满。 Topic的数据老化时间设置过大，保存了过多的历史数据，容易导致磁盘写满。
默认值会是0或者-1，则查询不到消息。 解决方法：检查客户端消息的createTime设置是否正确。 可能原因3：磁盘容量超过95%，且“容量阈值策略”设置为“自动删除”。 “容量阈值策略”设置为“自动删除”，表示磁盘容量达到95%时，系统会删除最早的10%的消息，以保证磁盘容量
区Leader为旧分区Leader ID，仍然会向旧分区Leader发送消息，导致生产消息失败。 解决方法：在生产客户端配置重试机制。建议设置retries=Integer.MAX_VALUE 父主题： 实例规格变更问题
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