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本次变更如下： 新增API V2（推荐）章节的V2接口。 2019-12-10 新增以下接口： 查询分区指定偏移量的消息 查询分区指定时间段的消息 查询分区最新消息的位置 查询分区最早消息的位置 查询Kafka集群元数据信息 查询消费组信息 重置消费组消费进度到指定位置 查询实例在CES的监控层级关系
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
创建Kafka消费组 消费者是从Topic订阅消息的一方，消费组是由一个或多个消费者组成的。同一个消费组内，一个消费者可同时消费多个分区，但一个分区在同一时刻只能被一个消费者消费。 图1 消费关系示例图 “auto.create.groups.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。
630000 结论：生产消息到同一个Kafka实例的不同Topic中，Topic除了分区数量，其他参数相同。随着分区数的增加，Kafka的性能通常会随之增加，当分区数达到一定程度后，继续增加分区数可能会导致性能下降。 父主题： 测试实例性能
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。 单击“确定”，弹出“清理结果”对话框，单击“确定”，完成消息的删除。 图2 清理结果 父主题： 管理消息
Kafka Topic的配置参数 参数名称 说明 分区数 Topic的分区数，修改方法请参见修改Kafka Topic分区数。 老化时间 消息的最长保留时间，修改方法请参见修改Kafka消息老化时间。 副本数 Topic每个分区的副本数量，修改方法请参见修改Kafka Topic副本数。
实例使用类接口 查询分区指定偏移量的消息 查询分区指定时间段的消息 查询分区最新消息的位置 查询分区最早消息的位置 查询Kafka集群元数据信息 查询消费组信息 重置消费组消费进度到指定位置 查询Kafka实例所有消费组对应的协调器信息 查询Kafka实例Topic详细信息 新增Kafka实例指定Topic分区
Topic总分区数 Topic总分区数和实例规格有关，具体请参考Kafka集群实例。 Kafka以分区为粒度管理消息，分区多导致生产、存储、消费都碎片化，影响性能稳定性。在使用过程中，当Topic的总分区数达到上限后，用户无法继续创建Topic。 单个Topic分区数 按照开源K
retention.hours”（老化时间）、“default.replication.factor”（副本数）或“num.partitions”（分区数）的参数值，单机实例不支持修改配置参数。修改参数值后自动创建的Topic，Topic参数值为修改后的值。 例如：“num.partiti
1时，报错如下：Topic 'topic.1' collides with existing topics: topic_1。 分区数 Topic的分区数。 如果分区数与消费者数一致，分区数越大消费的并发度越大。 该参数设置为1时，消费消息时会按照先入先出的顺序进行消费。 取值范围：1~200 副本数
老化时间时，“配置参数”中的log.retention.hours值才会对此Topic生效。），消息仍存在。 可能原因1：Topic的每个分区都是由多个大小相同的segment文件组成，每个segment文件的大小为500MB，当segment文件存储的消息大小到达500MB后，
导出已选中数据到XLSX”，导出指定Topic列表。 单击“导出 > 导出全部数据到XLSX”，导出全部Topic列表。 Topic列表中包含如下信息：Topic名称、分区数、副本数、老化时间、是否同步复制或同步落盘、消息时间戳类型、批处理消息最大值和描述信息。 父主题： Topic管理
选择待查询消息的Topic名称。 分区 输入消息所在的分区。 偏移量 输入消息的偏移量。 单击“搜索”，查询消息。 查询结果如下： 图1 查询Topic消息 消息的参数说明如下： Topic名称：消息所在的Topic名称。 分区：消息所在的分区。 偏移量：消息在分区中的位置。 消息大小：消息存入磁盘的大小，单位为B。
size变大16倍时，客户端消息生产速率增加，服务端CPU消耗减少。 同AZ生产和跨AZ生产相比，客户端消息生产速率增加，服务端CPU消耗也随之增加。 副本从1变成3时，客户端消息生产速率下降较多，服务端CPU消耗增加。 异步复制的Topic和同步复制的Topic相比，客户端消息生产速率增加，服务端CPU消耗也随之增加。
Kafka_alter_topicsFailure 执行Topic分区平衡任务成功 kafka kafka_reassignmentTaskSuccess 执行Topic分区平衡任务失败 kafka kafka_reassignmentTaskFailure 提交执行Topic分区平衡请求成功 kafka kaf
消息队列服务，向用户提供计算、存储和带宽资源独占式的Kafka专享实例。使用分布式消息服务Kafka版，资源按需申请，按需配置Topic的分区与副本数量，即买即用，您将有更多精力专注于业务快速开发，不用考虑部署和运维。 本文档提供了分布式消息服务Kafka版API的描述、语法、参数说明及样例等内容。
分布式消息服务Kafka版在控制台提供了消息积压诊断功能，如果消息存在堆积，诊断后会生成诊断记录，诊断记录显示消息堆积可能的原因、受影响的分区或者broker，以及解决消息堆积的建议。 前提条件 已创建Kafka实例，并且消费组正在以非assign方式消费消息中。 一个消费组正在
消息管理 查询消息 查询分区指定偏移量的消息 查询分区指定时间段的消息 查询分区最早消息的位置 查询分区最新消息的位置 Kafka删除消息 父主题： API V2（推荐）
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。 副本（Replica） 消息的备份存储。为了确保消息可靠，Kafka创建Topic时，每个分区会分别从代理中选择1个或多个，对消息进行冗余存储。
Time.seconds(20))); 若实例已创建的分区数总和大于待缩容规格的实例分区数上限，此时无法缩容。不同规格配置的实例分区数上限不同，具体请参见产品规格。 例如：kafka.4u8g.cluster*3的实例，已创建800个分区，您想把此实例的规格缩容为kafka.2u4g.cluster*3，kafka
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