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优化消费者轮询（Polling） 方案概述 应用场景 在分布式消息服务Kafka版提供的原生Kafka SDK中，消费者可以自定义拉取消息的时长，如果需要长时间的拉取消息，只需要把poll(long)方法的参数设置合适的值即可。但是这样的长连接可能会对客户端和服务端造成一定的压力
Kafka客户端使用建议 consumer使用建议 consumer的owner线程需确保不会异常退出，避免客户端无法发起消费请求，阻塞消费。 确保处理完消息后再做消息commit，避免业务消息处理失败，无法重新拉取处理失败的消息。 通常不建议对每条消息都进行commit，如果对
客户端网络环境说明 客户端可以通过以下方式访问Kafka实例： 如果客户端是云上ECS，与Kafka实例处于同region同VPC，则可以直接访问Kafka实例提供的内网连接地址。 如果客户端是云上ECS，与Kafka实例处于相同region但不同VPC，通过以下任意一种方式访问。
费用账单 您可以在“费用中心 > 账单管理”查看资源的费用账单，以了解该资源在某个时间段的使用量和计费信息。 Kafka实例在账单中显示的产品名称为“分布式消息服务专享版”，存储空间在账单中显示的产品名称为“分布式消息服务物理多租存储”，如图1所示。 图1 账单 账单上报周期 包
资源售罄的可用区列表。 available_zones Array of strings 有可用资源的可用区列表。 ecs_flavor_id String 该产品规格对应的虚拟机规格。 arch_type String 实例规格架构类型。当前仅支持X86。 表6 io 参数 参数类型 描述
y 参数 参数类型 描述 type String 实例类型。 product_id String 产品ID。 ecs_flavor_id String 该产品使用的ECS规格。 arch_types Array of strings 支持的CPU架构类型。 charging_mode
成本管理 随着上云企业越来越多，企业对用云成本问题也越发重视。使用分布式消息服务Kafka版时，如何进行成本管理，减轻业务负担呢？本文将从成本构成、成本分配、成本分析和成本优化四个维度介绍成本管理，帮助您通过成本管理节约成本，在保障业务快速发展的同时获得最大成本收益。 成本构成
为什么不建议使用Sarama客户端收发消息？ 问题现象 使用Sarama客户端收发消息可能存在以下问题： Sarama客户端无法感知分区变化，当Topic分区数增加时，需要重启客户端后才能正常消费。 Sarama客户端消息最大处理时间（MaxProcessingTime）默认值为
关闭Kafka Manager Kafka Manager会占用额外的内存和CPU资源，关闭Kafka Manager可以减少这部分资源的占用。本章节指导您在控制台关闭Kafka Manager。 约束与限制 Kafka Manager关闭后，无法再次开启。 关闭Kafka Manager，不会重启实例。
y 参数 参数类型 描述 type String 产品类型。当前产品类型有单机和集群。 product_id String 产品ID。 ecs_flavor_id String 底层资源类型。 billing_code String 账单计费类型。 arch_types Array
重启Kafka实例大约需要3到15分钟。Kafka实例重启成功后，实例状态切换为“运行中”。 重启Kafka实例只会重启实例进程，不会重启实例所在虚拟机。 父主题： 管理实例
python3 producer.py 运行成功后，返回如下回显。 [root@ecs-test ~]# python3 producer.py start producer end producer [root@ecs-test ~]# 消费消息 在客户端创建一个文件，用于存放消费消息的代码示例。
修改Kafka Topic配置 本章节指导您在控制台修改如表1所示Kafka Topic的配置。 修改同步复制、同步落盘、消息时间戳类型、批处理消息最大值和描述，不会重启实例。 表1 Kafka Topic的配置参数 参数名称 说明 分区数 Topic的分区数，修改方法请参见修改Kafka
为什么Kafka实例常常发生Rebalance（重平衡），导致消息拉取失败？ 消费组的Rebalance就是对Topic分区的重新分配。 正常情况下消费组内加入新的消费者或老的消费者退出都会导致Rebalance，这种情况是无法避免的。但是某些特殊情况下，消费者会被服务端认为异常
查看Kafka重平衡日志 Rebalance是重新分配消息组中的消费者和Topic分区之间订阅关系的过程。在Rebalance过程中消费组下的所有消费者都会停止消费，等待Rebalance完成。 可能会触发Rebalance的原因： 消费组成员个数发生变化，例如有新的消费者加入，或者有消费者退出。
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，
使用VPCEP实现跨VPC访问Kafka Kafka客户端和Kafka实例在同一区域的不同VPC中，由于VPC之间逻辑隔离，Kafka客户端和Kafka实例不能直接通信。您可以通过以下任意一个方式实现跨VPC访问： 创建VPC对等连接，将两个VPC的网络打通，实现跨VPC访问。具体步骤请参考对等连接。
服务韧性 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
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
消息从生产到消费时延高达6分钟 问题现象 消息从生产到消费的端到端时延偶现到达6分钟，业务对消息时延较为敏感。 分析过程 怀疑是业务堆积，处理慢导致时延。 通过查看监控数据，发现业务请求并不是很多，堆积最多时也只有50条消息，同时每秒新增消息只有10条左右，应该还没有到达处理极限。
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