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会在消费者客户端或Kafka控制台的“消息查询”中观察到消息offset不连续的现象。这是因为开启了幂等或事务后，在生产消息时会产生一些元数据控制消息，这些控制消息也会生产到该Topic中， 且它们对消费者不可见，从而造成offset不连续的现象。 Kafka生产者客户端3.0及
fka实例生产消费消息。 使用MirrorMaker跨集群同步数据 使用MirrorMaker可以实现将源集群中的数据镜像复制到目标集群中。本章节介绍两个Kafka实例如何使用MirrorMaker单向或双向同步数据。 消息堆积处理建议 本章节描述了消息堆积的原因，以及处理措施。
在左侧导航栏选择“回收站”，进入“回收站”页面。 通过以下任意一种方法，导出实例列表。 勾选待导出的实例，单击“导出 > 导出已选中数据到XLSX”，导出指定实例列表。 单击“导出 > 导出全部数据到XLSX”，导出全部实例列表。 删除回收站中的实例 登录管理控制台。 在管理控制台左上角单击，选择区域。 请选择Kafka实例所在的区域。
成功将数据写入本地log，但是并没有等待所有follower是否成功写入。如果follower没有成功备份数据，而此时leader又无法提供服务，则消息会丢失。 acks=all或者-1：这意味着leader需要等待ISR中所有备份都成功写入日志。只要任何一个备份存活，数据都不会丢失。min
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，副本数为2
页面支持从以下三个方面对代理中的Topic磁盘使用量进行查询：使用量排名前xx个、使用量达到xx GB和使用占比达xx%。 在页面右上角，单击“查看监控数据”，跳转到云监控服务的监控指标页面。在监控指标页面，您可以查看Kafka实例的各项监控指标。 图1 查看磁盘的使用量 父主题： 管理实例
records条消息，多数情况下客户端都会把一次消费到的数据处理完后才会开始下一次消费，如果单次消费的消息太多导致无法在max.poll.interval.ms时间内处理完或消息处理流程发生了异常（如需要写入后端数据库，后端数据库压力太大，慢SQL，时延增加等）导致消费时间增加，在max
中选择1个或多个，对消息进行冗余存储。 Topic的所有消息分布式存储在各个分区上，分区在每个副本存储一份全量数据，副本之间的消息数据保持同步，任何一个副本不可用，数据都不会丢失。 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，
保障业务不中断，数据存在丢失的风险。 生产受限：无法继续生产消息，但可以继续消费消息。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。 Smart Connect 选择是否开启Smart Connect。 Smart Connect用于异构系统间的数据同步，开启Smart
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： 实例节点出现故障的情况下，单副本Topic查
消息消费平均处理时长，服务端处理消息消费请求平均时长 kafka_topics（kafka topic维度） topic_data_size 队列数据容量，当前队列的数据容量 topic_messages_in_rate 消息生产速率，每秒钟生产的消息数量 topic_bytes_out_rate
消息服务Kafka版提供的一系列常用实践。 表1 常用最佳实践 实践 描述 使用MirrorMaker跨集群同步数据 使用MirrorMaker可以实现将源集群中的数据镜像复制到目标集群中。 配置消息堆积数监控 介绍如何设置消息组的消息堆积数超过阈值时，消息通知服务及时发送告警短信/邮件通知用户。
生产失败。 数据量大的Topic进行分区平衡的时间会比较长，建议根据Topic的消费情况，适当调小Topic老化时间，使得Topic的部分历史数据被及时清理，加快迁移速度。Topic的数据量可以通过监控页面的“队列数据容量”查看，具体步骤请参考查看Kafka监控数据。 分区平衡前的准备工作
分布式消息服务Kafka版 介绍什么是分布式消息服务 04:19 分布式消息服务介绍 分布式消息服务Kafka版 Kafka-数据流转的桥梁 02:03 Kafka-数据流转的桥梁 特性讲解 分布式消息服务Kafka版 介绍消息积压诊断功能 03:18 消息积压诊断 操作指导 分布式消息服务Kafka版
错误码 当您调用API时，如果遇到“APIGW”开头的错误码，请参见API网关错误码进行处理。 更多服务错误码请参见API错误中心。 状态码 错误码 错误信息 描述 处理措施 400 DMS.00400002 The project ID format is invalid. Project-ID的格式无效。
配置消息堆积数监控 方案概述 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。 如果您想要在消费组的消息堆积数超过阈值时，通过短信/邮件及时收到通知信息，
诊断Kafka消息积压 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。 分布式消息服务Kafka版在控制台提供了消息积压诊断功能，如果消息存在堆积，诊断
测试Kafka生产速率和CPU消耗 本章节从批处理大小、是否跨AZ生产、副本数、同步/异步复制的维度进行分布式消息服务Kafka版的性能测试，对比客户端消息生产速率和服务端CPU消耗，得出性能测试结果。 测试场景一（批处理大小）：相同的Kafka实例和Topic，不同的消息大小
输入“topic-01”。 分区数 如果分区数与消费者数一致，分区数越大消费的并发度越大。 输入“3”。 副本数 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。 输入“3”。 老化时间（小时） 消息的最长保留时间，消费者必须在此时间结束前消费消息
通过以下任意一种方法，导出用户列表。 勾选待导出的用户，单击“导出 > 导出已选中数据到XLSX”，导出指定用户列表。 单击“导出 > 导出全部数据到XLSX”，导出全部用户列表。 初始用户无法被选中，如果要导出初始用户，请使用“导出全部数据到XLSX”。 父主题： 配置Kafka访问控制
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