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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
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")
ConsumerRecords<String, String> records = receiver.receiveMessage(); Iterator<ConsumerRecord<String, String>> iter = records.iterator();
sed.listeners IP，advertised.listeners IP为7和8中记录的节点IP。节点IP必须与Port ID一一对应，否则会导致网络不通。修改完后，单击“保存”。 图8 修改advertised.listeners IP 步骤五：验证接口连通性 参考使用
消息批量生产与消费 图2 消息逐条生产与消费 此外，批量消费消息时，消费者应按照接收的顺序对消息进行处理、确认，当对某一条消息处理失败时，不再需要继续处理本批消息中的后续消息，直接对已正确处理的消息进行确认即可。 巧用消费组协助运维 用户使用分布式消息服务Kafka版作为消息中间件，查看
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"]
审计与日志 云审计服务（Cloud Trace Service，简称CTS），是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建和配置追踪器后，CTS可记录DMS
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
是否使用用户默认设置。 是，表示对全部用户限流。此时不能同时设置用户名。 否，表示对特定用户限流。此时需要设置用户名。 client-default Boolean 是否使用客户端默认设置。 是，表示对全部客户端限流。此时不能设置客户端ID。 否，表示对特定客户端限流。此时需要设置客户端ID。
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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
是否使用用户默认设置。 是，表示对全部用户限流。此时不能同时设置用户名。 否，表示对特定用户限流。此时需要设置用户名。 client-default 否 Boolean 是否使用客户端默认设置。 是，表示对全部客户端限流。此时不能设置客户端ID。 否，表示对特定客户端限流。此时需要设置客户端ID。
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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"]
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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