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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的代码库相对较小，依赖较少，可以减少应用程序的体积和依赖关系。
or too long. 队列标签的键不能为空，或者长度太长。 请检查队列标签的键 400 DMS.10240036 The tag key contains invalid characters. 队列标签的键包含非法字符。 请检查队列标签的键 400 DMS.10240038
60000 ms错误 问题现象 多可用区的Kafka实例，在某个可用区故障后，Kafka客户端在生产或消费消息时，可能会报Topic {{topic_name}} not present in metadata after 60000 ms的错误，如下图所示。 问题解决措施 以下三
本文汇总了基于分布式消息服务Kafka版常见应用场景的操作实践，为每个实践提供详细的方案描述和操作指导，帮助用户轻松使用Kafka。 表1 Kafka最佳实践一览表 最佳实践 说明 提高Kafka消息处理效率 本章节提供了生产者和消费者对于消息的使用建议，以提高消息发送和消息消费的效率与可靠性。 优化消费者轮询（Polling）
to access log file on the disk”错误。 根因描述 节点磁盘使用率超高导致生产消息失败。 问题解决措施 扩容实例的磁盘空间，具体操作请参考变更Kafka实例规格。
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置为不可用且无法自动恢复。 问题解决措施 重启Flink
检查Windows服务器和Kafka实例是否在同一个VPC同一个子网内？ 是，执行2。 否，修改Windows服务器的VPC和子网，与Kafka实例一致。 检查安全组是否配置正确？安全组的配置请参考选择和配置安全组。 是，执行3。 否，修改安全组配置。 在Kafka实例控制台，重启Kafka
随机后缀。 磁盘写满的处理措施： 扩容磁盘，使磁盘具备更大的存储空间。 迁移分区，将已写满的磁盘中的分区迁移到本节点的其他磁盘中。 合理设置Topic的数据老化时间，减少历史数据的容量大小。 在CPU资源情况可控的情况下，使用压缩算法对数据进行压缩。 常用的压缩算法包括：ZIP，
华为云：负责云服务自身的安全，提供安全的云。华为云的安全责任在于保障其所提供的IaaS、PaaS和SaaS类云服务自身的安全，涵盖华为云数据中心的物理环境设施和运行其上的基础服务、平台服务、应用服务等。这不仅包括华为云基础设施和各项云服务技术的安全功能和性能本身，也包括运维运营安全，以及更广义的安全合规遵从。
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。
储空间、代理数量和代理规格支持弹性扩展，保证在高并发、高性能和大规模场景下的访问能力，轻松实现百亿级消息的堆积和访问能力。 多规格灵活选择 Kafka实例的带宽与存储资源可灵活配置，并且自定义Topic的分区数、副本数。
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
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： 重视消息生产与消费的确认过程
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，该场景触发场景为消费组内有新的消费者加入或有已经建立连接的消费者退出。 STABILIZED：rebalance完成，消费组处于稳定状态，该状态下消费组中的消费者可以进行正常的业务消费，触发条件是，当前消费组内的所有消费者都同步
成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 监控资源利用率，评估当前配置是否过高。例如：CPU、内存、云硬盘等资源的利用率。 监控闲置的资源，避免浪费。例如：未挂载的云硬盘、未绑定的EIP等。 计费模式优化 不同类型的业务对资源使用周期有不同的要求，为每一类业务确定合适的计费模式，灵活组合以达到最优效果。
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