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识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 监控资源利用率，评估当前配置是否过高。例如：CPU、内存、云硬盘等资源的利用率。 监控闲置的资源，避免浪费。例如：未挂载的云硬盘、未绑定的EIP等。 计费模式优化 不
Integer 否 topic分区数，设置消费的并发数。 默认值为3，取值范围为1~100。 replication Integer 否 副本数，配置数据的可靠性 默认值为3，取值范围为1~3。 sync_replication Boolean 否 是否开启同步复制，开启后，客户端生产消
凌晨3:00首次尝试自动续费，如果扣款失败，每天凌晨3:00尝试一次，直至Kafka实例到期或者续费成功。到期前7日自动续费扣款是系统默认配置，您也可以根据需要修改此扣款日。 父主题： 续费
上角的“更多 > 转包周期”，跳转到“按需转包年/包月”页面。 选择Kafka实例的购买时长，判断是否勾选“自动续费”，确认预计到期时间和配置费用后单击“去支付”。 图1 按需转包年/包月 进入支付页面，选择支付方式，确认付款，支付订单后即可完成按需转包年/包月。 父主题： 变更计费模式
中手动开启任务，请填true。 topics 否 String SmartConnect任务配置的Topic。 topics_regex 否 String SmartConnect任务配置的Topic正则表达式。 source_type 否 String SmartConnect任务的源端类型。
latest：偏移量自动被重置到最晚偏移量。 earliest：偏移量自动被重置到最早偏移量。 none：向消费者抛出异常。 如果将此配置设置为latest，新增分区时，生产者可能会在消费者重置初始偏移量之前开始向新增加的分区发送消息，从而导致部分消息丢失。 删除Kafka消息
23:59:59 第二个计费周期为：2023/04/08 23:59:59 ~ 2023/05/08 23:59:59 图2给出了上述示例配置的费用计算过程。图中价格仅供参考，实际计算请以分布式消息服务Kafka版价格详情中的价格为准。 图2 包年/包月Kafka实例费用计算示例（华北-北京四区域）
String SmartConnect任务名称。 topics String SmartConnect任务配置的Topic。 topics_regex String SmartConnect任务配置的Topic正则表达式。 source_type String SmartConnect任务的源端类型。
deliver_time_interval 是 Integer 根据用户配置的时间，周期性的将数据导入OBS，若某个时间段内无数据，则此时间段不会生成打包文件。 取值范围：30～900 单位：秒。 说明： 使用OBS通道转储流式数据时该参数为必选配置。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数
topic_other_configs objects topic配置 topic_desc 否 String topic描述 表4 topic_other_configs 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 配置名称 value 否 String 配置值 响应参数 无 请求示例 修改T
的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。Token可通过调用获取用户Token接口获取。 云服务存在两种部署方式：项目级服务和全局级服务。其中： 项目级服务需要获取项目级别的Token，此时请求body中auth.scope的取值为project。
修改安全组，不会重启实例。 页面上方直接提示修改结果。 内网访问 修改方法请参考配置Kafka实例的明文/密文接入。 系统跳转到“后台任务管理”页面，并显示当前任务的操作进度和结果。 公网访问 修改方法请参考配置Kafka实例的公网访问。 系统跳转到“后台任务管理”页面，并显示当前任务的操作进度和结果。
组等相关状态。 日常操作 查看实例信息 扩容实例存储空间 扩容实例代理个数 开启Smart Connect 删除消费组 重置消费进度 修改配置参数 设置Topic的ACL权限 运维与监控 支持的监控指标 设置监控指标告警 支持的云审计操作列表 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案
全组与Kafka实例保持一致，Linux系统），具体步骤请参考购买弹性云服务器。 购买完成ECS后，需要在ECS中完成以下配置： 安装Java JDK，并配置JAVA_HOME与PATH环境变量。 export JAVA_HOME=/root/jdk1.8.0_231 export
ms用于设置消费组请求消费消息的最大时间间隔，如果消费者在超时前没有发起下一次消费请求，服务端会触发rebalance。调大max.poll.interval.ms的默认配置，降低问题频率。 问题解决措施 区分业务使用不同消费组。 需要客户侧排查自身业务，优化自身业务处理逻辑，提高处理效率，降低阻塞时间。 背景知识介绍
deliver_time_interval Integer 根据用户配置的时间，周期性的将数据导入OBS，若某个时间段内无数据，则此时间段不会生成打包文件。 取值范围：30～900，缺省值：300，单位：秒。 说明： 使用OBS通道转储流式数据时该参数为必选配置。 obs_part_size Long 每
障Kafka实例持续提供服务。 数据容灾 通过支持数据多副本方式实现数据容灾。 跨AZ容灾部署架构 DMS for Kafka部署在3个及以上可用区时，可实现跨AZ容灾。 图1 跨AZ部署架构图 父主题： 安全
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
实例保持一致，“可用区”为“可用区2”，规格为4U8G，Linux系统的ECS。 购买完成ECS后，需要在ECS中完成以下配置： 安装Java JDK，并配置JAVA_HOME与PATH环境变量。 export JAVA_HOME=/root/jdk1.8.0_231 export
根据对数据与服务的不同可靠性要求，您可以选择在单可用区内（单机房）部署Kafka实例，或跨可用区（同城灾备）部署，也可以通过数据同步工具（MirrorMaker）进行跨实例的数据同步。 在单可用区或多可用区中部署实例 使用MirrorMaker跨实例数据同步 副本冗余 副本通过数
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