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Kafka监控显示消息堆积数跟实例里的消息数不一致？ 问题现象：监控显示消息堆积数为8.1亿+，Kafka控制台显示实例中6个Topic的消息数总和为1亿+，两者不一致。 问题结论：两者统计方式不同，Kafka控制台显示的消息数为实例中未消费的消息个数，而监控显示的消息堆积数=Topic中的消息积压数*消费组数。
Kafka Manager和云监控显示的信息不一致 问题现象：在后台删除某个消费组后，在云监控已经不显示此消费组，但是Kafka Manager中依然存在。 问题原因：Kafka Manager存在缓存。 处理方法：登录Kafka控制台，在实例所在行，单击“更多 > 重启Manager”。
修改Kafka分区平衡 分区平衡是指将分区的副本重新分配到不同的代理上，解决代理负载不均衡问题。 需要进行分区平衡的场景如下： 实例扩容代理个数后，新创建的Topic才会分布在新代理上，原有Topic还分布在原有代理上，造成分区分布不均衡。通过修改分区平衡，将原有Topic分区的副本迁移到新代理上。
实例版本在控制台和Kafka Manager上显示不一致？ Kafka实例的版本以控制台为准。Kafka Manager使用了开源Kafka 2.2.0的公共信息配置，所以显示的版本是2.2.0，和购买的Kafka实例版本没有关系。 父主题： Kafka Manager问题
在CPU资源情况可控的情况下，使用压缩算法对数据进行压缩。 常用的压缩算法包括：ZIP，GZIP，SNAPPY，LZ4等。选择压缩算法时，需考虑数据的压缩率和压缩耗时。通常压缩率越高的算法，压缩耗时也越高。对于性能要求高的系统，可以选择压缩速度快的算法，比如LZ4；对于需要更高压缩比的
数。 message.max.bytes参数最大只能修改为10485760字节，如果您实际的业务场景中单条消息的大小超过此值，建议使用压缩算法或者业务逻辑做切分。 父主题： 消息问题
PLAINTEXT：表示实例未开启认证。 认证机制 “认证方式”为“SASL_SSL”/“SASL_PLAINTEXT”时，需要设置。 SCRAM-SHA-512：采用哈希算法对用户名与密码生成凭证，进行身份校验的安全认证机制，比PLAIN机制安全性更高。 PLAIN：一种简单的用户名密码校验机制。 用户名 “
副本通过数据同步的方式保持数据一致，当网络发生异常或节点故障时，通过冗余副本自动故障切换，并且故障恢复后会从leader副本进行数据同步，保持数据一致性。 创建多副本的Topic 数据持久化 业务系统日常运行中可能出现一些小概率的异常事件。部分可靠性要求非常高的业务系统，除了要求实例高可用
漏洞修复策略 漏洞修复周期 高危漏洞： Kafka社区发现漏洞并发布修复方案后，分布式消息服务Kafka版一般在1个月内进行修复，修复策略与社区保持一致。 操作系统紧急漏洞按照操作系统修复策略和流程对外发布，一般在一个月内提供修复方案，用户自行修复。 其他漏洞： 按照版本正常升级流程解决。
支持client、user和Topic级别，通过主动设置可将流控作用于生产者或消费者。 RabbitMQ的流控基于Credit-Based算法，是内部被动触发的保护机制，作用于生产者层面。 消息顺序性 单队列（queue）内有序。 支持单分区（partition）级别的顺序性。
密文接入成功开启后，SASL PLAIN机制不支持修改。 什么是SCRAM-SHA-512机制和PLAIN机制？ SCRAM-SHA-512机制：采用哈希算法对用户名与密码生成凭证，进行身份校验的安全认证机制，比PLAIN机制安全性更高。 PLAIN机制：一种简单的用户名密码校验机制。 用户名、密码
使用VPCEP实现跨VPC访问Kafka Kafka客户端和Kafka实例在同一区域的不同VPC中，由于VPC之间逻辑隔离，Kafka客户端和Kafka实例不能直接通信。您可以通过以下任意一个方式实现跨VPC访问： 创建VPC对等连接，将两个VPC的网络打通，实现跨VPC访问。具体步骤请参考对等连接。
Access Key)：与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时，您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名，也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。 签名SDK只
密文接入成功开启后，SASL PLAIN机制不支持修改。 什么是SCRAM-SHA-512机制和PLAIN机制？ SCRAM-SHA-512机制：采用哈希算法对用户名与密码生成凭证，进行身份校验的安全认证机制，比PLAIN机制安全性更高。 PLAIN机制：一种简单的用户名密码校验机制。 设置高级配置。
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
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
系统策略 无 DMS KMSAccess 分布式消息服务租户委托时需要授权的KMS操作权限。 系统策略 无 DMS ELBAccess 分布式消息服务租户委托时需要授权的ELB操作权限。 系统策略 无 DMS VPCEndpointAccess 分布式消息服务租户委托时需要授权的VPCEndpoint操作权限。
产品优势 分布式消息服务Kafka版完全兼容开源社区版本，旨在为用户提供便捷高效的消息队列。业务无需改动即可快速迁移上云，为您节省维护和使用成本。 一键式部署，免去集群搭建烦恼 您只需要在实例管理界面选好规格配置，提交订单。后台将自动创建部署完成一整套Kafka实例。 兼容开源，业务零改动迁移上云
Kafka Manager问题 登录Kafka Manager的账号是否可以设置为只读账号？ 登录到Kafka Manager页面，为什么获取不到节点信息？ Yikes! Insufficient partition balance when creating topic : p
Kafka最佳实践汇总 本文汇总了基于分布式消息服务Kafka版常见应用场景的操作实践，为每个实践提供详细的方案描述和操作指导，帮助用户轻松使用Kafka。 表1 Kafka最佳实践一览表 最佳实践 说明 提高Kafka消息处理效率 本章节提供了生产者和消费者对于消息的使用建议，
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