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最新动态（html） 本文介绍了Huawei Cloud EulerOS产品新特性和对应的文档动态，新特性将在各个区域（Region）陆续发布，欢迎体验。
有可用资源的可用区列表。 ecs_flavor_id String 该产品规格对应的虚拟机规格。 arch_type String 实例规格架构类型。当前仅支持X86。 表6 io 参数 参数类型 描述 io_type String IO类型。 storage_spec_code String
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
提高Kafka消息处理效率 消息发送和消费的可靠性必须由分布式消息服务Kafka版和生产者以及消费者协同工作才能保证。同时开发者需要尽量合理使用分布式消息服务Kafka版的Topic，以提高消息发送和消息消费的效率与准确性。 对使用分布式消息服务Kafka版的生产者和消费者有如下的使用建议：
在Windows服务器中无法登录Kafka Manager 问题现象 在Windows服务器的浏览器中输入Kafka Manager地址，无法登录Kafka Manager，报错信息如下图。 根因描述 Windows服务器和Kafka实例不在同一个VPC同一个子网内，或者安全组配置不正确，导致网络无法连通。
服务韧性 DMS for Kafka提供了3级可靠性架构，通过跨AZ容灾、AZ内实例容灾、实例数据多副本技术方案，保障服务的持久性和可靠性。 表1 DMS for Kafka可靠性架构 可靠性方案 简要说明 跨AZ容灾 DMS for Kafka提供跨AZ类型实例，支持跨AZ容灾
Kafka消息堆积了怎么办？ 问题现象：实例的监控指标“消息堆积数”产生了告警。 处理方法1： 登录Kafka实例控制台，单击产生告警的实例名称，进入实例详情页。 在左侧导航栏，单击“监控与告警 > 监控详情”，进入监控页面。 在“消费组”页签中，查看“消息堆积数（消费组可消费消息数）”，找出消息堆积的消费组。
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吞吐量的分布式发布订阅消息系统，也是Logstash支持的众多输入输出源之一。本章节主要介绍Logstash如何对接Kafka实例。 方案架构 Kafka实例作为Logstash输出源的示意图如下。 图1 Kafka实例作为Logstash输出源 Logstash从数据库采集数据
控制。 数据高可靠 Kafka实例支持消息持久化，多副本存储机制。副本间消息同步、异步复制，数据同步或异步落盘多种方式供您自由选择。 集群架构与跨AZ部署，服务高可用 Kafka后台为多集群部署，支持故障自动迁移和容错，保证业务的可靠运行。 Kafka实例支持跨AZ部署，代理部署
业务过载处理建议 方案概述 Kafka业务过载，一般表现为CPU使用率高、磁盘写满的现象。 当CPU使用率过高时，系统的运行速度会降低，并有加速硬件损坏的风险。 当磁盘写满时，相应磁盘上的Kafka日志目录会出现offline问题。此时，该磁盘上的分区副本不可读写，降低了分区的可
如日志集成场景中，监控告警平台（消费者）从主题订阅日志消息，识别出告警日志并发送告警消息/邮件。 代理（Broker） 即Kafka集群架构设计中的单个Kafka进程，一个Kafka进程对应一台服务器，因此手册中描述的代理，还包括对应的存储、带宽等服务器资源。 分区（Partition）
Kafka集群实例 Kafka集群实例规格 Kafka集群实例由三个及以上代理组成，兼容开源Kafka 1.1.0、2.7和3.x。 TPS（Transaction per second），在Kafka场景中，指每秒能写入到Kafka实例的最大消息数量。下表中TPS性能，是指以1
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备份在多个不同的数据中心。 集群迁移：当今很多企业将业务迁移上云，迁移过程中需要确保线下集群和云上集群的数据同步，保证业务的连续性。 方案架构 使用MirrorMaker可以实现将源集群中的数据镜像复制到目标集群中。其原理如图1所示，MirrorMaker本质上也是生产消费消息，
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管理Kafka Manager 访问Kafka Manager 重置Kafka Manager密码 重启Kafka Manager 关闭Kafka Manager 父主题： 管理实例
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变更Kafka集群实例规格 Kafka实例创建成功后，您可以根据业务需要，扩容或者缩容实例规格，Kafka实例支持的变更配置如表1所示。代理数量、基准带宽、存储空间和代理规格不能同时变更，每次变更只支持一种配置类型的变更。 表1 变更配置列表 实例规格类型 变更配置类型 是否支持扩容
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
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