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修订记录 发布日期 修订记录 2025-02-07 本次变更如下: 在创建实例中,新增“port_protocol”参数。 2024-12-20 本次变更如下: 新增修改Kafka的接入方式、查询消费组消息位点、修改所有消费组、查询指定消费组、删除指定消费组、查询指定消费组的to
续费概述 续费简介 包年/包月Kafka实例到期后会影响Kafka实例正常运行。如果您想继续使用,需要在指定的时间内为Kafka实例续费,否则Kafka实例资源会自动释放,数据丢失且不可恢复。 续费操作仅适用于包年/包月Kafka实例,按需计费Kafka实例不需要续费,只需要保证账户余额充足即可。
计费样例 计费场景 某用户于2023/03/18 15:30:00在“华北-北京四”区域购买了一个按需计费的Kafka实例,规格配置如下: 规格:kafka.2u4g.cluster*3 总存储空间:高I/O 300GB 用了一段时间后,用户发现Kafka实例当前规格无法满足业务需要,于2023/03/20
测试实例性能 测试Kafka生产速率和CPU消耗 测试Kafka实例TPS
配置Topic 创建Kafka Topic 设置Kafka Topic权限 Topic管理
管理消费组 创建Kafka消费组 查看Kafka消费组信息 查看Kafka消费者信息 查看和重置Kafka消费进度 查看Kafka重平衡日志 修改Kafka消费组信息 导出Kafka消费组列表 删除Kafka消费组
使用前必读 欢迎使用分布式消息服务Kafka版。分布式消息服务Kafka版是一款基于开源社区版Kafka提供的消息队列服务,向用户提供计算、存储和带宽资源独占式的Kafka专享实例。使用分布式消息服务Kafka版,资源按需申请,按需配置Topic的分区与副本数量,即买即用,您将有
删除Topic失败 问题现象 删除Topic不生效,删除后该Topic仍然存在。 根因描述 实例开启了自动创建Topic功能,且有消费者正在连接该Topic。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Top
购买Kafka实例 Kafka实例采用物理隔离的方式部署,租户独占Kafka实例。支持用户自定义规格和自定义特性,您可以根据业务需要定制相应计算能力和存储空间的Kafka实例。 操作视频 本视频演示自定义购买Kafka实例的操作。 准备实例依赖资源 创建Kafka实例前,请提前准备好如表1所示资源。
迁移数据 Kafka数据迁移概述 使用Smart Connect迁移数据
配置流控 配置Kafka流控 查看Kafka流控统计
计费模式 分布式消息服务Kafka版计费模式概述 包年/包月 按需计费
手动续费 包年/包月Kafka实例从购买到被自动删除之前,您可以随时在Kafka控制台为Kafka实例续费,以延长Kafka实例的使用时间。 在云服务控制台续费 登录管理控制台。 单击左侧导航栏的图标,选择“应用中间件 > 分布式消息服务Kafka版”。 通过以下任意一种方法,为Kafka实例续费。
消费组问题 Kafka实例是否需要创建消费组、生产者和消费者? 如果消息组中没有在线的消费者(如empty状态),是否14天后会自动被删除? 为什么删除消费组不生效? 实例消费正常,为什么看不到消费者? Kafka可以删除消费组下不用的Topic吗?
实例状态说明 表1 实例状态说明 状态 说明 CREATING 申请实例后,在实例状态进入运行中之前的状态。 RUNNING 实例正常运行状态。在这个状态的实例可以运行您的业务。 ERROR 实例处于故障的状态。 RESTARTING 实例正在进行重启操作。 STARTING 实例从已冻结到运行中的中间状态。
自动续费 自动续费可以减少手动续费的管理成本,避免因忘记手动续费而导致Kafka实例被自动删除。自动续费的规则如下所述: 以Kafka实例的到期日计算第一次自动续费日期和计费周期。 Kafka实例自动续费周期根据您开通自动续费的途径不同,遵循不同的规则。 在Kafka实例到期前均
业务过载处理建议 方案概述 Kafka业务过载,一般表现为CPU使用率高、磁盘写满的现象。 当CPU使用率过高时,系统的运行速度会降低,并有加速硬件损坏的风险。 当磁盘写满时,相应磁盘上的Kafka日志目录会出现offline问题。此时,该磁盘上的分区副本不可读写,降低了分区的可
SDK概述 本文介绍了分布式消息服务Kafka版提供的SDK语言版本,列举了最新版本SDK的获取地址。 在线生成SDK代码 API Explorer能根据需要动态生成SDK代码功能,降低您使用SDK的难度,推荐使用。 SDK列表 在开始使用之前,请确保您安装的是最新版本的SDK。
数据保护技术 DMS for Kafka通过多种数据保护手段和特性,保障DMS for Kafka的数据安全可靠。 表1 DMS for Kafka的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 详细介绍 容灾和多活 根据对数据与服务的不同可靠性要求,您可以选择在单可用区内(单机房
Java Java客户端接入示例 Java开发环境搭建