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保障业务不中断，数据可能会丢失。 以上两种策略需要基于业务对数据和业务的可靠性来进行选择，只能作为极端场景下的一种处理方式。建议业务购买时保证有充足的磁盘容量，避免磁盘的使用达到容量阈值。 父主题： 实例问题
如果您需要提高Kafka实例的可靠性，在创建实例时，建议选择3个或以上的可用区，不支持选择2个可用区。原因如下： 每个Kafka实例包含3个Zookeeper节点，Zookeeper集群用来管理Kafka实例的配置，如果Zookeeper集群出现问题，Kafka实例将无法正常运行
证目前不支持。 如果使用SASL认证方式，则在开源客户端基础上使用分布式消息服务Kafka版提供的证书文件。具体操作参考使用客户端连接Kafka（开启SASL）。 父主题： 连接问题
情页面。在“基本信息”页签，查看公网IP地址（即“公网连接地址”）。 如果您需要连接Kafka实例，请参考连接Kafka。 父主题： 连接问题
Kafka支持服务端认证客户端吗？ 不支持。 父主题： 连接问题
在以下场景，使用MirrorMaker进行不同集群间的数据同步，可以确保Kafka集群的可用性和可靠性。 备份和容灾：企业存在多个数据中心，为了防止其中一个数据中心出现问题，导致业务不可用，会将集群数据同步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。
扩容过程中涉及数据迁移吗？ 扩容过程中不会迁移数据。 父主题： 实例规格变更问题
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： 连接问题
实例消费正常，为什么看不到消费者？ 检查是否使用Flink进行消费。Flink使用的是assign模式，消费者定义在客户端，因此在Kafka实例控制台看不到消费者。 父主题： 消费组问题
格或升级Kafka实例内核版本后，可能导致JVM堆内存使用率最大值升高、波动幅度变大，这种波动属于JVM堆内存回收的正常机制，对业务无影响。 父主题： 监控告警问题
扩容/缩容过程中生产消息失败 可能原因：在扩容/缩容代理规格的过程中，代理采用滚动重启的方式进行实例变更。在重启过程中，分区Leader会进行切换，此时生产客户端的元数据缓存中保存的分区Leader为旧分区Leader ID，仍然会向旧分区Leader发送消息，导致生产消息失败。
生产消息数不为0，为什么生产速率为0？ 消息生产速率的原始指标数据为每分钟上报一次，但是它的单位为“个/秒”，所以消息生产速率=一分钟内生产的消息数/60，其值向下取整。当一分钟内生产的消息数小于60个时，生产速率会显示为0。 父主题： 监控告警问题
消息被消费后，没有删除，导致Kafka存储空间占满？ 消息被消费后，并不会被删除，只有超过老化时间，才会被删除。 您可以通过减小老化时间或者扩容存储空间，解决此问题。 父主题： Topic和分区问题
为什么Kafka实例常常发生Rebalance（重平衡），导致消息拉取失败？ 消费组的Rebalance就是对Topic分区的重新分配。 正常情况下消费组内加入新的消费者或老的消费者退出都会导致Rebalance，这种情况是无法避免的。但是某些特殊情况下，消费者会被服务端认为异常从而被踢出消费组，此时可能会导致消费异常，需要重点关注。
盘空间大小的Topic名称，“监控类型”选择“基本监控”，查看“队列数据容量”，该指标表示该队列当前的消息数据大小。 单击Kafka实例名称，进入实例详情页。在左侧导航栏选择“监控与告警 > 监控详情”，进入监控页面。在“主题”页签中，“主题”选择待查看磁盘空间大小的Topic名
创建实例时，如果无法查看虚拟私有云、子网、安全组、弹性IP，可能原因是该用户的用户组无Server Administrator和VPC Administrator权限。增加用户组权限的详细步骤，请参考修改用户组权限。 父主题： 实例问题
者。 修改“auto.create.groups.enable”的方法，请参考修改Kafka实例配置参数。 连接Kafka实例后，生产消息和消费消息，请参考向Kafka实例生产消息和消费消息。 父主题： 消费组问题
创建实例时，开启Kafka自动创建Topic。 创建实例后，在实例详情页开启Kafka自动创建Topic。 父主题： Topic和分区问题
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
磁盘平均写操作耗时和CPU使用率这几个监控指标采集的是瞬时值，仅作为系统资源评估参考。它们出现明显波动通常情况下是由于Kafka数据采用异步落盘会消耗磁盘I/O和CPU导致的，这种波动不会对业务产生影响。 父主题： 监控告警问题
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