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重启Kafka实例 分布式消息服务Kafka版支持在控制台重启单个Kafka实例，或批量重启Kafka实例。 约束与限制 在Kafka实例重启过程中，客户端的生产与消费消息等请求会被拒绝。 在客户端配置重试机制，避免因为重启实例导致的业务断连。 前提条件 只有当Kafka实例处于“
查看Kafka消息 您可以查看指定Topic不同分区的偏移量、消息大小、创建时间以及消息正文。 约束与限制 当Topic中的数据量比较大时，单副本Topic查询消息可能会报“内部服务错误”，建议根据数据量适当减小查询时间范围。 使用消息内容查询消息时，由于查询资源和性能限制，最大搜索范围为
删除Kafka消息 本章节介绍如何在控制台删除Topic中存储的消息。 约束与限制 消息删除后无法恢复，请谨慎操作。 前提条件 删除消息前，请先在消费代码中设置“auto.offset.reset”参数。“auto.offset.reset”用来指定当Kafka中没有初始偏移量或者当前偏移量不存在
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，降低了分区的可用性和容错能力
错误码 当您调用API时，如果遇到“APIGW”开头的错误码，请参见API网关错误码进行处理。 更多服务错误码请参见API错误中心。 状态码 错误码 错误信息 描述 处理措施 400 DMS.00400002 The project ID format is invalid. Project-ID
自动续费 自动续费可以减少手动续费的管理成本，避免因忘记手动续费而导致Kafka实例被自动删除。自动续费的规则如下所述： 以Kafka实例的到期日计算第一次自动续费日期和计费周期。 Kafka实例自动续费周期根据您开通自动续费的途径不同，遵循不同的规则。 在Kafka实例到期前均可开通自动续费
与开源Kafka的差异 分布式消息服务Kafka版在兼容开源Kafka基础上，对版本特性做了一定程度的定制和增强，所以，除了拥有开源Kafka的优点，分布式消息服务Kafka版提供了更多可靠、实用的特性。 表1 分布式消息服务Kafka版与开源Kafka的差异说明 对比类 对比项
监控安全风险 DMS for Kafka提供基于云监控服务CES的资源和操作监控能力，帮助用户对每个Kafka实例进行自动实时监控、告警和通知操作。用户可以实时掌握实例的各类业务请求、资源占用、流量、连接数和消息积压等关键信息。 关于DMS for Kafka支持的监控指标，以及如何创建监控告警规则等内容
配置消息堆积数监控 方案概述 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，这部分消息就被称为堆积消息。消息没有被及时消费就会产生消息堆积，从而会造成消息消费延迟。 如果您想要在消费组的消息堆积数超过阈值时，通过短信/邮件及时收到通知信息，可以参考本章节设置告警通知
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
获取项目ID 操作场景 在调用接口的时候，部分URL中需要填入项目ID，所以需要获取到项目ID。有如下两种获取方式： 调用API获取项目ID 从控制台获取项目ID 调用API获取项目ID 项目ID可以通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为“GET https
返回结果 状态码 请求发送以后，您会收到响应，包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于管理员创建IAM用户接口，如果调用后返回状态码为“201”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头
Kafka业务使用流程 分布式消息服务Kafka版是一款基于开源社区版Kafka提供的消息队列服务，向用户提供计算、存储和带宽资源独占式的Kafka实例。使用Kafka实例生产消费消息的流程如下图所示。 图1 Kafka业务使用流程 创建用户并授权使用DMS for Kafka 创建
删除Kafka实例 对于按需计费的Kafka实例，控制台支持删除单个实例，也可批量删除实例。对于包年/包月的Kafka实例，如果不再使用，单击“操作”栏下的“更多 > 退订”，退订成功后，Kafka实例会自动被删除。 删除的实例能否恢复取决于是否开启回收站策略，如果未开启回收站策略
Kafka连接问题排查和解决 概述 本章节主要描述Kafka连接问题的排查和解决。 问题分类 当您发现与Kafka实例连接出现异常时，可以根据本文的内容，从以下几个方面进行排查。 检查网络 检查Consumer和Producer的配置 客户端连接问题-Java客户端 客户端连接问题
优化消费者轮询（Polling） 方案概述 应用场景 在分布式消息服务Kafka版提供的原生Kafka SDK中，消费者可以自定义拉取消息的时长，如果需要长时间的拉取消息，只需要把poll(long)方法的参数设置合适的值即可。但是这样的长连接可能会对客户端和服务端造成一定的压力，
设置Kafka Topic权限 Kafka实例开启密文接入后，支持对Topic进行ACL（Access Control List）权限管理，您可以在Topic中为不同的用户设置不同的生产消费消息的权限，以达到用户之间的权限隔离。 本章节主要介绍Kafka实例开启密文接入后，如何对Topic
收集连接信息 在连接Kafka实例生产消费消息前，请先获取以下Kafka实例信息。 实例连接地址与端口 实例创建后，从Kafka实例控制台的基本信息页面中获取。 如果Kafka实例为集群部署，至少有3个连接地址，在客户端配置时，建议配置所有的连接地址，提高可靠性。 如果开启公网访问
Flink 1.15消费进度提交失败 问题现象 Flink 1.15版本消费Kafka时， 消费进度提交失败，持续报错：COORDINATOR_NOT_AVAILABLE。 根因描述 Flink 1.15版本使用的Kafka客户端存在bug，当某次消费进度提交失败后， 客户端将coordinator
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： 在实际业务过程中可能会遇到各节点间或分区之间业务数据不均衡的情况
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