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消费者每次最多消费max.poll.records条消息，多数情况下客户端都会把一次消费到的数据处理完后才会开始下一次消费，如果单次消费的消息太多导致无法在max.poll.interval.ms时间内处理完或消息处理流程发生了异常（如需要写入后端数据库，后端数据库压力太大，慢SQL，时延增加等）导致消费时间增加，在max
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak := os.Getenv("CLOUD_SDK_AK") sk := os.Getenv("CLOUD_SDK_SK")
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
到某个操作、资源和条件，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。 DMS for Kafka系统策略说明请参考权限管理。 如果您要允许或是禁止某个接口的操作权限，请使用策略。 账号具备所有接口的调用权限，如果使用账号下的IAM用户发起API请求时，该IAM用户必须具备调用该接口所
ConsumerRecords<String, String> records = receiver.receiveMessage(); Iterator<ConsumerRecord<String, String>> iter = records.iterator();
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak := os.Getenv("CLOUD_SDK_AK") sk := os.Getenv("CLOUD_SDK_SK")
同步复制 选择“不开启”，即Leader副本接收到消息并成功写入到本地日志后，就马上向客户端发送写入成功的消息，不需要等待所有Follower副本复制完成。 同步落盘 选择“不开启”，即生产的消息存在内存中，不会立即写入磁盘。 消息时间戳类型 选择“CreateTime”，即生产者创建消息的时间。
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
方案架构 Kafka实例作为Logstash输出源的示意图如下。 图1 Kafka实例作为Logstash输出源 Logstash从数据库采集数据，然后发送到Kafka实例中进行存储。Kafka实例作为Logstash输出源时，由于Kafka的高吞吐量，可以存储大量数据。 K
参数范围 默认值 min.insync.replicas 当producer将acks设置为“all”(或“-1”)时，此配置指定必须确认写入才能被认为成功的副本的最小数量。 1 ~ 3 1 message.max.bytes 单条消息的最大长度。 0 ~ 10485760 单位：字节
acks=1：这意味着至少要等待leader已经成功将数据写入本地log，但是并没有等待所有follower是否成功写入。如果follower没有成功备份数据，而此时leader又无法提供服务，则消息会丢失。 acks=all或者-1：这意味着leader需要等待ISR中所有备份都成功写入日志。只要任何一个备份存活，数据都不会丢失。min
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
同步落盘 开启：生产的每条消息都会立即写入磁盘，可靠性更高。 关闭：生产的消息存在内存中，不会立即写入磁盘。 消息时间戳类型 定义消息中的时间戳类型，取值如下： CreateTime：生产者创建消息的时间。 LogAppendTime：broker将消息写入日志的时间。 批处理消息最大值
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
查看Kafka审计日志 通过云审计服务（Cloud Trace Service，CTS），您可以记录与分布式消息服务Kafka版相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 前提条件 已开通CTS。 CTS支持的DMS for Kafka操作 表1 云审计服务支持的DMS for
a 2.7版本，适用于测试场景，不建议用于生产业务。 TPS（Transaction per second），在Kafka场景中，指每秒能写入到Kafka实例的最大消息数量。下表中TPS性能，是指以1KB大小的消息为例的每秒处理消息条数。测试场景为连接内网访问明文接入、磁盘类型为超高I/O的实例。
Kafka集群实例由三个及以上代理组成，兼容开源Kafka 1.1.0、2.7和3.x。 TPS（Transaction per second），在Kafka场景中，指每秒能写入到Kafka实例的最大消息数量。下表中TPS性能，是指以1KB大小的消息为例的每秒处理消息条数。测试场景为连接内网访问明文接入、磁盘类型为
producer.py表示文件名，您可以自定义文件名。 执行以下命令，编辑文件。 vim producer.py 将以下生产消息的代码示例写入文件中，并保存。 SASL认证方式 from kafka import KafkaProducer import ssl ##连接信息 conf
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
表示生产的每条消息都会立即写入磁盘，可靠性更高。关闭同步落盘后，生产的消息存在内存中，不会立即写入磁盘。 消息时间戳类型 定义消息中的时间戳类型，取值如下： CreateTime：生产者创建消息的时间。 LogAppendTime：broker将消息写入日志的时间。 批处理消息最大值
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