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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。
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
如果您在两个实例间，对同一个Topic分别创建拉取和推送的任务，即形成双向数据复制，且两个任务都未开启“重命名Topic”和“添加来源header”，此时会导致数据循环复制。
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。
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。
消费模式 支持客户端主动拉取和服务端推送两种方式。 客户端主动拉取。 支持客户端主动拉取和服务端推送两种模式。 广播消费 支持 支持 支持 消息回溯 支持 支持。Kafka支持按照offset和timestamp两种维度进行消息回溯。 3.8.35版本：不支持。
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。
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。
另1个副本由于生产消息需要从Broker 0拉取数据，带宽限制不会区分是正常的生产消息造成的副本同步还是分区平衡造成的副本同步，因此两者的流量都会被限流统计。
消息拉取失败的原因 更多 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自PaaS中间件的技术牛人，为您解决技术难题。
为什么Kafka实例常常发生Rebalance（重平衡），导致消息拉取失败？ 为什么Console页面上，消息查询查不到消息？ Kafka消息堆积了怎么办？ 消息超过老化时间，消息仍存在的原因 Kafka实例是否支持延迟消息？ 如何查看堆积消息数？
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。
图2 Kafka实例作为Logstash输入源 日志采集客户端将数据发送到Kafka实例中，Logstash根据自身性能从Kafka实例中拉取数据。
增加消费者每次拉取消息的数量：拉取数据/处理时间 >= 生产速度。 生产者端 生产消息时，给消息Key加随机后缀，使消息均衡分布到不同分区上。 在实际业务场景中，为消息Key加随机后缀，会导致消息全局不保序，需根据实际业务判断是否适合给消息Key加随机后缀。
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。
消费者单次从Broker中拉取的最大消息条数。 max.poll.interval.ms 300000 如果在两次poll之间存在复杂、耗时的逻辑，需要延长该参数值。 消费者两次拉取消息的最大时间间隔，单位为ms。
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