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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"]
Kafka实例支持批量导入Topic功能么？或者是自动生成Topic功能？ 支持自动生成Topic功能，但不支持Topic批量导入功能，仅支持批量导出Topic功能。 通过以下任意一种方法，开启自动生成Topic功能： 创建实例时，开启Kafka自动创建Topic。 创建实例后，
Kafka将Topic划分为多个分区，所有消息分布式存储在各个分区上。每个分区有一个或多个副本，分布在不同的Broker节点上，每个副本存储一份全量数据，副本之间的消息数据保持同步。Kafka的Topic、分区、副本和代理的关系如下图所示： 在实际业务过程中可能会遇到各节点间或分区之间
当Topic中的数据量比较大时，单副本Topic查询消息可能会报“内部服务错误”，建议根据数据量适当减小查询时间范围。 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。
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"]
sync_mode String 同步类型，“RDB_ONLY”为全量同步，“CUSTOM_OFFSET”为全量同步+增量同步。（仅源端类型为Redis时会显示） full_sync_wait_ms Integer 全量同步重试间隔时间，单位：毫秒。（仅源端类型为Redis时会显示）
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")
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
选择消息所在的分区编号。 偏移量 输入偏移量，最早偏移量到输入偏移量之前的数据将被删除。例如：最早偏移量为2，输入的偏移量为5，此时会删除偏移量为2到4的消息。 说明： 如果“偏移量”设置为“-1”，表示删除分区中所有的消息。 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。
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
sync_mode String 同步类型，“RDB_ONLY”为全量同步，“CUSTOM_OFFSET”为全量同步+增量同步。（仅源端类型为Redis时会显示） full_sync_wait_ms Integer 全量同步重试间隔时间，单位：毫秒。（仅源端类型为Redis时会显示）
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"]
sync_mode 否 String 同步类型，“RDB_ONLY”为全量同步，“CUSTOM_OFFSET”为全量同步+增量同步。（仅源端类型为Redis时需要填写） full_sync_wait_ms 否 Integer 全量同步重试间隔时间，单位：毫秒。（仅源端类型为Redis时需要填写）
值为100ms，超过最大处理时间可能导致消费者无法消费。 当消费位点重置策略设置为Oldest(earliest)时，当客户端重启时，偏移量重置后可能从最小位点开始重复消费所有消息。 消费者同时订阅多个Topic时，部分分区可能无法消费到消息。 解决方法 建议您使用Conflue
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"]
topics：前提条件中获取的Topic名称。 auto_offset_reset：指定消费者的消费策略。latest表示偏移量自动被重置到最晚偏移量，earliest表示偏移量自动被重置到最早偏移量，none表示向消费者抛出异常。本文以earliest为例。 sasl_mechanism：SASL认证机制。
统快速响应的目的。 如网站的用户注册场景，在用户注册成功后，还需要发送注册邮件与注册短信，这两个流程使用Kafka消息服务通知邮件发送系统与短信发送系统，从而提升注册流程的响应速度。 图1 串行发送注册邮件与短信流程 图2 借助消息队列异步发送注册邮件与短信流程 错峰流控与流量削峰
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"]
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