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置过多或不足的风险。一般适用于电商抢购等业务需求量瞬间大幅波动的场景。 表1列出了两种计费模式的区别。 表1 计费模式 计费模式 包年/包月 按需计费 付费方式 预付费 按照订单的购买周期结算。 后付费 按照RocketMQ实例实际使用时长计费。 计费周期 按订单的购买周期计费。
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
顺序消息：消费者按照消息发送的顺序来消费消息。 事务消息：提供类似X/Open XA的分布事务功能，通过事务消息能达到分布式事务的最终一致。 支持的高级特性 分布式消息服务RocketMQ版支持4种高级特性。 消息过滤：消费者根据分布式消息服务RocketMQ版设置的标签对已订阅Topic中的消息进行过滤，达到只消费需要的消息的目的。
备节点分别创建在不同的物理机上。 多可用区 多可用区部署的前提需要满足该区域下有3个及3个以上的可用区选项，如图2所示。 图2 选择可用区 实例选择多可用区部署时，实例下的组件分别部署在三个不同的可用区内，可实现跨可用区容灾部署能力。 NameServer的2个节点分别部署在两个可用区中。
x基础版产品规格由以下六个维度定义： 资源规格：定义使用的弹性云服务器的规格类型。 磁盘类型：定义存储空间的磁盘类型，包含高I/O、超高I/O、通用型SSD和极速型SSD。 存储容量：定义实例可以保存的存储容量。 实例TPS：定义实例的TPS性能。 实例Topic数上限：定义实例可以创建的Topic数量。 实例消
制，精度会变差。 在0.1s的精度内，不保证消息投递的顺序性。即如果两条定时消息的定时时间差距小于0.1s，他们投递的顺序与他们发送的顺序无法确保一致。 无法确保定时消息仅投递一次，定时消息可能会重复投递。 定时消息的定时时间是服务端开始向消费端投递的时间。如果消费者当前有消息堆
配置RocketMQ客户端 本章节介绍RocketMQ客户端的配置建议。 Java客户端版本 Java客户端版本建议使用5.1.4及以上版本。 避免ClientId相同 客户端的ClientId默认为进程号、本机IP、instanceName进行组合。如果同一个进程内，一个消费组
技术、观点、课程专题呈现 Cloud Native Lives Kubernetes系列课程，带你走进云原生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！
本章节主要测试RocketMQ实例4.8.0版本不同产品规格在发送1KB大小的消息，且CPU使用率达到80%以上时，实例的网络入流量、网络出流量、消息生产速率、消息消费速率、CPU核均负载和内存使用率。 测试环境 进行测试前，您需要先构建如下的测试环境： 购买如表1所示实例，购买步骤请参考购买实例。
配置RocketMQ网络连接 连接RocketMQ网络要求 配置RocketMQ实例的公网访问 父主题： 连接实例
opic的效果。 前提条件 已获取IAM和RocketMQ服务所在区域的Endpoint地址。 已获取RocketMQ实例的实例ID，以及实例所在区域的项目ID。 使用华为云SDK 5.x版本批量创建不同类型的Topic 新建“topics.txt”文件，用于存放待创建的Topic信息。
查看RocketMQ审计日志 通过云审计（Cloud Trace Service，CTS）服务，您可以记录与分布式消息服务RocketMQ版相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 前提条件 已开通CTS。 CTS支持的DMS for RocketMQ操作 表1 云审计服务支持的分布式消息服务RocketMQ版操作列表
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
此处最大线程数的计算模型是在理想环境下得到的，在实际应用中建议逐步调大线程数，在观察效果后再进行调整。 实施方法 为了避免在实际业务中出现非预期的消息堆积问题，需要在业务系统的设计阶段梳理业务逻辑的消费耗时和设置消费并发度。 梳理消费耗时 通过压测获取消息的消费耗时，并对耗时较高的操作代
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
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