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漏洞修复周期 高危漏洞： Kafka社区发现漏洞并发布修复方案后，分布式消息服务Kafka版一般在1个月内进行修复，修复策略与社区保持一致。 操作系统紧急漏洞按照操作系统修复策略和流程对外发布，一般在一个月内提供修复方案，用户自行修复。 其他漏洞： 按照版本正常升级流程解决。 修复声明
Kafka最佳实践汇总 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，
使用MirrorMaker跨集群同步数据 方案概述 应用场景 在以下场景，使用MirrorMaker进行不同集群间的数据同步，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。
DMS for Kafka提供了3级可靠性架构，通过跨AZ容灾、AZ内实例容灾、实例数据多副本技术方案，保障服务的持久性和可靠性。 表1 DMS for Kafka可靠性架构 可靠性方案 简要说明 跨AZ容灾 DMS for Kafka提供跨AZ类型实例，支持跨AZ容灾，当一个AZ
节主要介绍Logstash如何对接Kafka实例。 方案架构 Kafka实例作为Logstash输出源的示意图如下。 图1 Kafka实例作为Logstash输出源 Logstash从数据库采集数据，然后发送到Kafka实例中进行存储。Kafka实例作为Logstash输出源时，
Kafka实例创建Topic失败 可能原因：已创建的Topic，分区数之和达到实例规格的分区数上限。不同规格实例配置的分区数上限不同，具体请参考产品规格。 解决方案：对Kafka实例扩容，或者删除不需要的Topic。 父主题： Topic和分区问题
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
Topic。 迁移方案一：先迁生产，再迁消费 指先将生产消息的业务迁移到新的Kafka，原Kafka不会有新的消息生产。待原有Kafka实例的消息全部消费完成后，再将消费消息业务迁移到新的Kafka，开始消费新Kafka实例的消息。 本方案为业界通用的迁移方案，操作步骤简单，迁移
审计与日志 云审计服务（Cloud Trace Service，简称CTS），是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建和配置追踪器后，CTS可记录DMS
如何将Kafka实例中的数据同步到另一个Kafka实例中？ Kafka实例支持创建Kafka数据复制类型的Smart Connect任务时，首先开启Smart Connect，然后创建Kafka数据复制类型的Smart Connect任务，实现两个Kafka实例数据的同步，具体步骤请参考创建Smart
出现下图的错误信息： 解决方案：用户重新创建Topic或者打开自动创建Topic开关。 Go客户端常见报错 使用GO客户端无法连接Kafka SSL，报“first record does not look like a TLS handshake”错误。 解决方案：go默认是关闭的，
可以唤醒其他线程一起消费消息，以达到快速响应的目的。如图2所示。 这种方案适用于对消费消息的实时性要求不高的应用场景。如果要求准实时消费消息，则建议保持所有消费者处于活跃状态。 图2 优化后的多线程消费方案 消费者（Consumer）和消息分区（Partition）并不强制数量
业务数据不均衡处理建议 方案概述 Kafka将Topic划分为多个分区，所有消息分布式存储在各个分区上。每个分区有一个或多个副本，分布在不同的Broker节点上，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。Kafka的Topic、分区、副本和代理的关系如下图所示： 在实
查询消费组信息 当前页面API为历史版本API，未来可能停止维护。请使用查询消费组信息。 URI GET /v1.0/{project_id}/instances/{instance_id}/manage/groups/{group} 参数说明如下表所示。 表1 参数说明 参数 类型
创建转储任务 功能介绍 创建转储任务。 当前页面API为历史版本API，未来可能停止维护。请使用开启Smart Connect（按需实例）。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/connectors/{connector_id}/sink-tasks
产品优势 分布式消息服务Kafka版完全兼容开源社区版本，旨在为用户提供便捷高效的消息队列。业务无需改动即可快速迁移上云，为您节省维护和使用成本。 一键式部署，免去集群搭建烦恼 您只需要在实例管理界面选好规格配置，提交订单。后台将自动创建部署完成一整套Kafka实例。 兼容开源，业务零改动迁移上云
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.poll.interval.ms时间内消费者没有发起下一次消费请求，br
连接已开启SASL的实例 客户端方式连接 Java客户端 Python客户端 Go客户端 05 实践 Kafka作为一款热门的消息队列中间件，广泛应用于企业解决方案、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。 实践场景 使用MirrorMaker跨集群数据同步 如何设置
消息堆积处理建议 方案概述 Kafka将Topic划分为多个分区，消息被分布式存储在分区中。同一个消费组内，一个消费者可同时消费多个分区，但一个分区在同一时刻只能被一个消费者消费。 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
分区重平衡到的broker列表，自动生成分配方案时需指定该参数。 replication_factor 否 Integer 副本因子，自动生成分配方案时可指定。 assignment 否 Array of TopicAssignment objects 手动指定的分配方案。brokers参数与该参数不能同时为空。
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