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ange。 下线范围 下线区域：所有区域 下线原因 开启延迟消息插件的实例，延迟消息堆积后存在以下风险： 延迟消息存储在Mnesia内存数据库中，堆积过多（数十万甚至数百万条）可能触发内存高水位阻塞生产消息，具体请参见Limitations。 延迟消息堆积数量越多，RabbitM
当云服务资源不再使用时，可以将他们退订或删除，从而避免继续收费。详细介绍请参见停止计费。 成本管理 您可以从成本构成、成本分配、成本分析和成本优化四个维度来管理成本。更多详情，请参见成本管理。 产品定价 如您需要快速了解分布式消息服务RabbitMQ版的具体价格，请参见分布式消息服务RabbitMQ版价格详情。
使用多个节点，集群会自动将队列均衡的创建在各个节点上。除了使用集群模式，您还可以使用Consistent hash exchange插件优化负载均衡。该插件使用交换器来平衡队列之间的消息。根据消息的路由键，发送到交换器的消息一致且均匀地分布在多个队列中。该插件创建路由键的散列，
版本发布说明 表1列出了分布式消息服务RabbitMQ版相对开源版本新增/优化的特性。 表1 版本发布说明 实例版本 发布时间 新增/优化特性 3.8.35 2023年2月 实例支持扩容/缩容代理规格 3.8.35 2022年12月 控制台支持Vhost管理 3.8.35 2022年9月
查看RabbitMQ审计日志 通过云审计（Cloud Trace Service，CTS）服务，您可以记录与分布式消息服务RabbitMQ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 RabbitMQ操作 表1 CTS支持的DMS
设置预算范围 详细介绍请参见使用预测和预算来跟踪成本和使用量。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 监控资源利用率，评估当前配置是否过高。例如：CPU、内存、云硬盘等资源的利用率。
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"]
采用生产者确认的发送模式，并监控生产端消息生产速度和时长，当消息生产时长有明显增加时进行流控措施。 消费者异常：建议排查消费者逻辑是不是有问题，优化程序。 消费者与队列间的订阅异常：建议排查队列和消费者之间的订阅是否正常。 消费端的代码本身逻辑耗费时间长：建议给消息设置过期时间，设置方法如下：
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消费者根据messageID对消息进行幂等处理，示例代码如下： //创建一个以messageID为主键的数据库表，利用数据库主键去重的方式来处理RabbitMQ幂等。 //在消费者消费前先去数据库查询这条消息是否存在，如果存在表示消息已被消费，无需处理；如果不存在表示消息未被消费，执行消费操作
手RabbitMQ。 图1 RabbitMQ使用流程 准备工作 RabbitMQ实例运行于虚拟私有云（Virtual Private Cloud，以下简称VPC）中，在创建实例前需要确保有可用的虚拟私有云。 创建RabbitMQ实例 在创建实例时，您可以根据需求选择需要的实例规格和数量。
量洪流突然来袭时，可以通过队列服务堆积缓存订单等信息，在下游系统有能力处理消息的时候再处理，避免下游订阅系统因突发流量崩溃。消息队列提供亿级消息堆积能力，3天的默认保留时长，消息消费系统可以错峰进行消息处理。 另外，在商品秒杀、抢购等流量短时间内暴增场景中，为了防止后端应用被压垮
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10240041 You can only filter or count tags. 只能支持过滤或者统计的操作。 请检查操作是否符合要求 400 DMS.10240042 The number of records on each page for pagination query
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