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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
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
解决方法如下： 删除带特殊字符的Topic。 创建Topic。 消费组监控数据无法展示，可能原因如下： 消费组名称开头包含特殊字符，例如#号“#”。 此消费组从未有消费者连接。 解决方法如下： 删除带特殊字符的消费组。 使用此消费组消费消息。 父主题： 监控告警问题
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
Kafka实例创建后，能修改VPC和子网吗？ 不能修改VPC和子网。 父主题： 实例问题
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
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
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
且有消费者正在连接该Topic。所以，如果没有停止您的业务，删除了Topic后，还会有消息生产行为，并自动创建Topic。 解决办法：需要关闭自动创建Topic功能，才可以正常删除Topic。 父主题： Topic和分区问题
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。
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。
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
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
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
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
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
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
通过以下任意一种方法解决此问题： 重启Kafka Manager。 Kafka Manager只显示14天内有消费记录的消费组，如果您不想重启Kafka Manager，可以等待14天后Kafka Manager自动清除此消费组。 父主题： Kafka Manager问题
nterprise_project Try again. 问题原因：Topic分区超过限制，不能继续创建Topic。 处理方法：建议扩大实例规格，实例规格增加，分区数也会相应增加。 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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