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在Kafka控制台的实例所在行，单击“更多 > 变更规格”，进入变更规格页面，根据实际情况扩容基准带宽/代理数量。具体操作请参考变更Kafka实例规格。 父主题： Topic和分区问题
稳定性高，基于librdkafka，具有高性能和低延迟的特点。 增加编译复杂度。由于导入C++库，Golang编译器需要引入额外编译配置，增加了编译依赖，提高编译复杂度。 Kafka-go kafka-go是一个简单、轻量级的Kafka客户端库，易于学习和使用。 kafka-go的代码库相对
Kafka支持减少分区数吗？ Kafka不支持减少分区数，您可以通过删除原先的Topic，然后创建新Topic，重新设置分区数。 父主题： Topic和分区问题
Kafka实例的Topic数量是否有限制？ Topic数量和Topic总分区数、每个Topic的分区数有关，Kafka实例对Topic总分区数设置了上限，当达到上限后，会导致用户无法继续创建Topic。 不同规格配置的Topic总分区数不同，如下表所示。 表1 Kafka集群实例规格
需要设置用户权限的Topic所在行，单击“设置用户权限”，为用户设置不同的权限。 具体操作请参考设置Topic权限。 父主题： Topic和分区问题
100~10000 40 kafka.2u4g.single 1 30000 250 20 2000 100~10000 100 父主题： Topic和分区问题
ot authorized to access topics。 问题原因：消费组的leader在进行分区分配时，不会考虑某一个消费者的授权和订阅信息，只会根据消费组整体的订阅情况进行分区分配，此种情况下可能会给消费者分配到未授权的Topic，从而导致了上述问题的出现。 例如：消费
修改自动创建Topic的配置，会触发重启吗？ 开启或者关闭“Kafka自动创建Topic”，会导致Kafka重启。 父主题： Topic和分区问题
创建实例时为什么无法查看子网和安全组等信息？ 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。 父主题： Topic和分区问题
enable”为“false”时，需要手动创建消费组，不需要单独创建生产者和消费者。 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
为什么实例中存在默认名为__trace和__consumer_offsets的Topic？ 问题现象：Kafka Manager中存在默认名为__trace和__consumer_offsets的Topic。 处理方法：__trace和__consumer_offsets是Kaf
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
Kafka服务和ZK是部署在相同的虚拟机中，还是分开部署？ Kafka服务和ZK部署在相同的虚拟机中。 父主题： 实例问题
c功能： 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
Kafka Manager和云监控显示的信息不一致 问题现象：在后台删除某个消费组后，在云监控已经不显示此消费组，但是Kafka Manager中依然存在。 问题原因：Kafka Manager存在缓存。 处理方法：登录Kafka控制台，在实例所在行，单击“更多 > 重启Manager”。
典型应用场景 Kafka作为一款热门的消息队列中间件，具备高效可靠的消息异步传递机制，主要用于不同系统间的数据交流和传递，在企业解决方案、金融支付、电信、电子商务、社交、即时通信、视频、物联网、车联网等众多领域都有广泛应用。 异步通信 将业务中属于非核心或不重要的流程部分，使用消
实例版本在控制台和Kafka 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
为什么磁盘读/写流量、磁盘平均读/写操作耗时和CPU使用率出现明显波动？ 磁盘读流量、磁盘写流量、磁盘平均读操作耗时、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。
根据实际业务需求，合理增加消费者个数（消费并发度），确保分区数/消费者数=整数，建议消费者数和分区数保持一致。 提高消费者的消费速度，通过优化消费者处理逻辑（减少复杂计算、第三方接口调用和读库操作），减少消费时间。 增加消费者每次拉取消息的数量：拉取数据/处理时间 >= 生产速度。
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