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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Kafka版的具体价格，请参见分布式消息服务Kafka版价格详情。
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。 实施步骤 CPU使用率高的处理措施： 优化线程参数num.io.threads、num.network.threads和num.replica.fetchers的配置。 num.io
示此消费组的监控数据。 producer使用建议 同步复制客户端需要配合使用：acks=all 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。
ConsumerRecords<Object, Object> records = consumer.poll(1000); System.out.println("the numbers of topic:" + records.count());
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
dcs_instance_id String DCS实例ID。（仅目标端类型为Redis时会显示） target_db Integer 目标数据库，默认为-1。（仅目标端类型为Redis时会显示） consumer_strategy String 转储启动偏移量，latest为获取最
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
dcs_instance_id String DCS实例ID。（仅目标端类型为Redis时会显示） target_db Integer 目标数据库，默认为-1。（仅目标端类型为Redis时会显示） consumer_strategy String 转储启动偏移量，latest为获取最
ic的副本数，此参数值不能超过对端实例的代理数。如果对端实例中设置了“default.replication.factor”，此参数的优先级高于“default.replication.factor”。（仅源端类型为Kafka时需要填写） task_num 否 Integer 数
Topic-01 --num-records 8000000 --record-size 1024 --throughput 102400 执行结果如下： 8000000 records sent, 34128.673632 records/sec (33.33 MB/sec),
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"]
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"]
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"]
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"]
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"]
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"]
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