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策略。 访问控制 对企业中的员工设置不同的DMS for Kafka访问权限，以达到不同员工之间的权限隔离，使用IAM进行精细的权限管理。该服务提供用户身份认证、权限分配、访问控制等功能，可以帮助您安全的控制华为云资源的访问。DMS for Kafka的访问权限请参见：权限管理。
版本升级”，按“Enter”，快速查找定时升级任务。 在待修改的定时升级任务后，单击“修改”。 在弹出的“修改定时任务”对话框中，您可以修改定时升级任务的时间，还可以取消定时升级任务，具体操作如下。 修改定时升级任务的时间：修改时间，单击“确定”。 取消定时升级任务：选择“取消”，单击“确定”。
如果消费组中存在正在连接Kafka实例的消费者，可查看消费组中该消费者的连接信息。 约束与限制 Kafka Manager由于缓存原因，显示的消费者连接地址可能不是当前消费者连接地址，建议重启Kafka Manager解决。 2023年5月17日及以后创建的实例不提供Kafka Manager功能，不支持在Kafka
但保留了当前磁盘中的数据，直至数据自然老化（Kafka原有的老化机制，数据默认保留3天）。该场景适用于对数据不能丢的业务场景，但是会导致生产业务失败。 自动删除策略 该策略场景下磁盘使用到达容量阈值95%后，依旧可以正常生产和消费消息，但是会删除最早的10%的消息，以保证磁盘容量
该版本停售后，新用户将无法进行购买，已购买该版本的用户不受影响，可继续使用扩容等功能。 如您有任何问题，可随时通过工单或者服务热线（4000-955-988或950808）与我们联系。 常见问题 已经购买Kafka 2.3.0的用户能否继续使用？Kafka 2.3.0与Kafka 2.7的功能和性能是否存在差异？
该参数设置为1时，消费消息时会按照先入先出的顺序进行消费。 取值范围：1~200 副本数 您可以为每个Topic设置副本的数量，Kafka会自动在每个副本上备份数据，当其中一个Broker故障时数据依然是可用的，副本数越大可靠性越高。 该参数设置为1时，表示只有一份数据。 取值范围：1~实例的代理数量 说明：
以下粗体部分为不同Kafka实例特有的信息，必须修改。客户端其他参数，可以自主添加。 #Topic名称在具体的生产与消费代码中。 ####################### #Kafka实例的broker信息，ip:port为实例的连接地址和端口，参考“收集连接信息”章节获取。举例：bootstrap
删除Topic会导致Topic中的数据也被删除，并且无法找回，同时会影响使用该Topic的相关业务。 已开启密文接入的实例，“allow.everyone.if.no.acl.found”设置为“false”时，无法通过客户端删除Topic。 前提条件 只有运行中的实例才可以删除Topic。 删除Kafka
消费组列表页面显示消费组名称、消费组状态、Coordinator (ID)和描述。Coordinator (ID)显示的数字表示Coordinator组件所在的代理，消费组的状态如下。 DEAD：消费组内没有任何成员，且没有任何元数据。 EMPTY：消费组内没有任何成员，存在元数据。
2023年4月25日及之后创建的实例，分为以下几种情况： auto.create.groups.enable为false时，消费组不会被删除，如果需要删除消费组，您可以手动删除。 auto.create.groups.enable为false时，存在一种特殊场景：2024年2月5日前创建的Kafka
10:30:00将Kafka实例转为包年/包月计费，购买时长为1个月。那么在3~4月份，该Kafka实例总共产生多少费用呢？ 计费构成分析 可以将Kafka实例的使用阶段按照计费模式分为两段：在2023/03/18 15:30:00 ~ 2023/03/20 10:30:00期间为按需计费，2023/03/20
c。如果没有停止业务，删除Topic后，还会有消息生产行为，并自动创建Topic。 问题解决措施 关闭Kafka自动创建Topic功能，才可以正常删除Topic。关闭方法请参考配置Kafka自动创建Topic。
其次，可以考虑加快消费速度，例如增加组内消费者数量等。 topic_messages_remained 队列可消费消息数 消费组 告警阈值：原始值>积压上限的90%，积压上限由您根据业务实际情况设定 连续触发次数：1 告警级别：重要 该指标用于统计消费组指定队列可以消费的消息个数。
副本同步的分区进行带宽限流。 带宽限制会将分区平衡后新增的副本视为Follower副本限流，分区平衡前的Leader副本视为Leader副本限流，Leader副本的限流和Follower副本限流分开计算。 带宽限制不会区分是正常的生产消息造成的副本同步还是分区平衡造成的副本同步，因此两者的流量都会被限流统计。
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。 消息堆积原因 导致消息堆积的常见原因如下： 生产者短时间内生产大量消息到Topic，消费者无法及时消费。 消费者的消费能力不
实施步骤 业务数据不均衡的处理措施： 优化业务中Topic的设计，对于数据量特别大的Topic，可对业务数据做进一步的细分，并分配到不同的Topic上。 生产者生产消息时，尽量把消息均衡发送到不同的分区上，确保分区间的数据均衡。 创建Topic时，使分区的Leader副本分散到各个Broker节点中，以保障整体的数据均衡。
在“节点”页签，查看服务端节点的CPU使用率。 图7 broker-0的CPU使用率（客户端服务器和实例在相同的AZ中） CPU消耗=58.10% 图8 broker-0的CPU使用率（客户端服务器和实例在不同的AZ中） CPU消耗=17.20% 图9 broker-1的CPU使用率（客户端服务器和实例在相同的AZ中）
Rebalance是重新分配消息组中的消费者和Topic分区之间订阅关系的过程。在Rebalance过程中消费组下的所有消费者都会停止消费，等待Rebalance完成。 可能会触发Rebalance的原因： 消费组成员个数发生变化，例如有新的消费者加入，或者有消费者退出。 消费组订阅的Topic个数发生变化。
CreateTime：生产者创建消息的时间。 LogAppendTime：broker将消息写入日志的时间。 批处理消息最大值 Kafka允许的最大批处理大小，如果启用消息压缩，则表示压缩后的最大批处理大小。 如果增加“批处理消息最大值”的值，且存在消费者版本早于0.10.2，此时消费者的“fetch
不同场景下的用户需求。如您需要快速了解分布式消息服务Kafka版的具体计费模式对应的具体价格，请参见分布式消息服务Kafka版价格详情。 包年/包月：一种预付费模式，即先付费再使用，按照订单的购买周期进行结算。购买周期越长，享受的折扣越大。一般适用于业务需求量长期稳定的成熟业务。
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