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汇总和过滤机制可视化企业的原始成本和摊销成本，从而通过各种角度、范围分析成本和用量的趋势及驱动因素。 企业还可以通过成本中心的“成本监控”，及时发现计划外费用，做到成本的可监控、可分析和可追溯。 详细介绍请参见通过成本分析探索成本和使用量、通过成本监控识别异常成本。 成本优化 成本控制
每个分区都随机挑选一个副本作为Leader，该分区所有消息的生产与消费都在Leader副本上完成，消息从Leader副本复制到其他副本（Follower）。 Kafka的主题和分区属于逻辑概念，副本与代理属于物理概念。下图通过消息的生产与消费流向，解释了Kafka的分区、代理与主题间的关系。 图1 Kafka消息流
Kafka实例支持多副本存储，存储空间用于存储消息（包括副本中的消息）、日志和元数据。您在创建Kafka实例，选择初始存储空间时，建议根据业务消息体积预估、副本数量以及预留磁盘大小选择合适的存储空间。每个Kafka代理会预留33GB的磁盘空间，用于存储日志和元数据。 例如：业务消息体积预估100GB，副本数
kafka-go的代码库相对较小，依赖较少，可以减少应用程序的体积和依赖关系。 Kafka-go相对于Confluent-Kafka-go来说，功能较为有限，不支持一些高级特性和复杂的配置选项。 性能和吞吐量较低，适用于一些对性能要求不高的简单应用场景。 Sarama Sarama采用原生Golang语言编写，对于异步以及高并发操作支持度较好。
在左侧导航栏，选择“分析与诊断 > 消息积压诊断”，进入消息积压诊断页面。 选择需要诊断的消费组名称和Topic名称，单击“诊断前检查”。 诊断前检查成功后，如果“消息积压情况”显示有消息积压，并且消费组正在以非assign方式消费消息中，单击“开始诊断”。 诊断成功后，在诊断记录
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，以保证磁盘容量充足。该场景优先保障业务不中断，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。
Connect迁移业务，会对源端Kafka进行消费，对目标端Kafka进行生产，会占用源端和目标端Kafka的带宽。 出于性能考虑，Smart Connect实时同步源端和目标端的数据，但是消费进度是通过批处理同步的，可能会导致源端和目标端每个分区的消费进度存在0-100之间的差异。 迁移准备 配置网络环境。
1中只有Leader副本，Broker 0和Broker 2中存在Leader副本和Follower副本，由于Leader副本的限流和Follower副本限流分开计算，Broker 0和Broker 2需要分别计算Leader副本的限流和Follower副本限流。由此得出以下数据：
2.7的功能和性能是否存在差异？ 已购买Kafka 2.3.0的用户不受影响，现有功能可继续使用。Kafka 2.7版本在功能上向前兼容2.3.0版本，性能基线保持一致。 已经购买的Kafka 2.3.0实例是否支持续费？ 支持续费。 Kafka 2.3.0停售后是否有替换版本？
对端Kafka实例和当前Kafka实例处于不同的VPC下时，请选择此配置类型。 实例名称：选择已创建的Kafka实例。对端Kafka实例和当前Kafka实例处于相同的VPC下时，建议选择此配置类型。 实例名称 “配置类型”为“实例名称”，且对端Kafka实例和当前Kafka实例处于相同的VPC下时，需要设置。
区分业务使用不同消费组。 需要客户侧排查自身业务，优化自身业务处理逻辑，提高处理效率，降低阻塞时间。 背景知识介绍 消费组可以简单认为有两种状态REBALANCING和STABILIZED。 REBALANCING：消费组元数据发生变化，该状态下消费组中的所有消费者都无法进行正常的业务消费，
Topic还分布在原有代理上，造成分区分布不均匀。通过修改分区平衡，实现将原有Topic分区的副本迁移到新代理上。 存储空间 扩容存储空间有次数限制，只能扩容20次。 扩容存储空间不会影响业务。 代理规格 若Topic为单副本，扩容/缩容期间无法对该Topic生产消息或消费消息，会造成业务中断。
本章节主要介绍Kafka实例开启密文接入后，如何创建用户、重置用户密码、修改用户信息和删除用户。创建用户后，对Topic进行用户授权的操作，请参见设置Kafka Topic权限。 在控制台创建用户的方法有两种，两种方法对应的重置密码的步骤有区别。 初始用户：在首次开启密文接入时设置的用户，如果忘记了密
约束与限制 本章节介绍分布式消息服务Kafka版产品功能的约束和限制，您在使用Kafka实例时注意不要超过相应的约束和限制，以免程序出现异常。 如果因为您的实例配置超过相应的约束和限制而导致的任何不稳定情况，不在SLA承诺和赔偿范围内。 实例 表1 实例约束与限制 限制项 约束与限制
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。
基准带宽 √ × 存储空间 √ × 代理规格 × × 怎样判断老规格实例和新规格实例？ 老规格实例：在实例列表中，“规格”显示为带宽（如100MB/s）的实例。 新规格实例：在实例列表中，“规格”显示为ECS规格和代理个数（如kafka.2u4g.cluster*3 broker）的实例。
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