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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。
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。
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。
区域（Region） 从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。
Kafka可以跨Region访问，但是跨Region目前只能通过公网访问或者拉专线的方式。 父主题： 连接问题
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。
方案架构 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。其原理如图1所示，MirrorMaker本质上也是生产消费消息，首先从源集群中消费数据，然后将消费的数据生产到目标集群。
例如：如果一个消费请求拉取1000条消息，每条都commit，则commit请求TPS是消费的1000倍，消息体越小，这个比例越大。
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