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poll.records条消息会不会超过max.poll.interval.ms时间。 消息处理流程是否有网络行为，如写数据库、调用后端API等，在发生Rebalance的场景下消费者下游系统是否正常。 解决方法：建议在消费者客户端将max.poll.records值减小，如果消息处理时间较长可以适当增加max
出现下图的错误信息： 解决方案：用户重新创建Topic或者打开自动创建Topic开关。 Go客户端常见报错 使用GO客户端无法连接Kafka SSL，报“first record does not look like a TLS handshake”错误。 解决方案：go默认是关闭的
可能原因：已创建的Topic，分区数之和达到实例规格的分区数上限。不同规格实例配置的分区数上限不同，具体请参考Kafka单机实例规格和Kafka集群实例规格。 解决方案：对Kafka实例扩容，或者删除不需要的Topic。 父主题： Topic和分区问题
典型应用场景 Kafka作为一款热门的消息队列中间件，具备高效可靠的消息异步传递机制，主要用于不同系统间的数据交流和传递，在企业解决方案、金融支付、电信、电子商务、社交、即时通信、视频、物联网、车联网等众多领域都有广泛应用。 异步通信 将业务中属于非核心或不重要的流程部分，使用消
海量消息堆积与弹性扩容 内建的分布式集群技术，使得服务具有高度扩展性。分区数可配置多达200个，存储空间、代理数量和代理规格支持弹性扩展，保证在高并发、高性能和大规模场景下的访问能力，轻松实现百亿级消息的堆积和访问能力。 多规格灵活选择 Kafka实例的带宽与存储资源可灵活配置，并且自定义Topic的分区数、副本数。
ConsumerRecords<String, String> records = receiver.receiveMessage(); Iterator<ConsumerRecord<String, String>> iter = records.iterator();
业务数据不均衡处理建议 方案概述 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
监控指标有哪些？ 必须配置的监控告警有哪些？ 如何查看监控数据？ 审计 云审计服务（Cloud Trace Service，CTS），是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，您可以通过CTS对Kafka实例的操作记录进行收集、存储和查询，用于安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等。 支持区域：
其他漏洞： 按照版本正常升级流程解决。 修复声明 为了防止客户遭遇不当风险，除漏洞背景信息、漏洞详情、漏洞原理分析、影响范围/版本/场景、解决方案以及参考信息等内容外，分布式消息服务Kafka版不提供有关漏洞细节的其他信息。 此外，分布式消息服务Kafka版为所有客户提供相同的信息
开启云审计服务，记录Kafka的所有访问操作，便于事后审查。 云审计服务（Cloud Trace Service，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。
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
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),
连接已开启SASL的实例 客户端方式连接 Java客户端 Python客户端 Go客户端 05 实践 Kafka作为一款热门的消息队列中间件，广泛应用于企业解决方案、金融支付、电信、电子商务、社交、即时通信、视频、物联网、车联网等众多领域。 实践场景 使用MirrorMaker跨集群数据同步 如何设
消息堆积处理建议 方案概述 Kafka将Topic划分为多个分区，消息被分布式存储在分区中。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。 在消息处理过程中，如果客户端的消费速度跟不上服务端的发送速度，未处理的消息会越来越多，这部分消息就
servers=${连接地址} acks=1 batch.size=16384 linger.ms=10 --topic ${Topic名称} --num-records 10000000 --record-size 1024 --throughput -1 --producer.config ../config/producer
结合实际业务调整 设置一个请求最大等待时间（单位为ms），超过这个时间则会抛Timeout异常。 超时时间如果设置大一些，如127000（127秒），高并发的场景中，能减少发送失败的情况。 block.on.buffer.full TRUE TRUE TRUE表示当我们内存用尽时，停止接收新消息记录或者抛出错误。
ConsumerRecords<Object, Object> records = consumer.poll(1000); System.out.println("the numbers of topic:" + records.count());
选项。 性能和吞吐量较低，适用于一些对性能要求不高的简单应用场景。 Sarama Sarama采用原生Golang语言编写，对于异步以及高并发操作支持度较好。 问题较多，文档相对较少。 Sarama在处理大量消息时，会占用较多的内存资源，可能会对应用程序的性能造成一定的影响。 父主题：
extendDMSInstanceTaskFailure 提交重置DMS实例密码请求成功 kafka resetDMSInstancePasswordSuccess 提交重置DMS实例密码请求失败 kafka resetDMSInstancePasswordFailure 提交重启DMS实例请求成功
可能原因：您开启了自动创建消费组功能，且您的业务正在连接该消费组消费消息。所以，如果没有停止您的业务，删除了消费组后，消费消息时还是会自动创建该消费组。 解决办法：关闭自动创建消费组功能，即在Kafka控制台的“配置参数”页面，把“auto.create.groups.enable”设置为“fal
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